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公開番号2025022503
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-14
出願番号2023127145
出願日2023-08-03
発明の名称植物工場の生産流通システム
出願人井関農機株式会社
代理人
主分類A01G 7/00 20060101AFI20250206BHJP(農業;林業;畜産;狩猟;捕獲;漁業)
要約【課題】植物工場において、作物の状態と、施設環境の状態と、作物の市場情報から人工知能を利用して、作物の収獲作業日を制御するビジネスモデルの構築。
【解決手段】
収獲適期に、作物の品質状態の指標となる光合成分布の偏差、茎や葉の伸び分布の偏差、養液濃度の偏差、積算温度の偏差、積算日照量の偏差が、適応範囲の偏差内に収まるように、比較演算でニューラルネットワークを利用し、人工光の光量と温度の調整を行う。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
作物の生育度合を検出し、人工光の光量制御により収獲適期を制御する、作物の栽培管理システム(１００)に、
作物の市場情報データ（２１０）から、作物の価格の変動を推定する作物市場管理システム(２００)より、収獲適期を演算し、
演算した収獲適期に、作物の品質状態の指標となる光合成量と偏差、茎や葉の伸び量と偏差、溶液濃度の偏差、積算温度の偏差、積算日照量と偏差が、適応範囲の値と偏差値以内に収まるように、
比較演算でニューラルネットワークを利用し、人工光の光量と温度の調整を行うことで、収穫作業日の制御と、市場情報データ(２１０)への情報提出を自動で行う植物工場の生産流通システム。
続きを表示（約 680 文字）【請求項２】
作物の栽培管理システム(１００)に、植物工場内の作物の病気発生分布領域と、作物の生育の指標とする二酸化炭素の吸収量を測定し、
前記検出値と基準値の比較演算、照合をニューラルネットワークを利用し、収穫作業日の補正と、市場情報データ(２１０)への情報提出を自動で行う
請求項１の植物工場の生産流通システム。
【請求項３】
植物工場のユーザが、生産流通システムのユーザアカウントを所有し、生産流通システムより公開鍵を取得し、流通する作物単品、及び作物群にＩＤを付与し、栽培管理システム(１００)で取得した作物情報を公開鍵で暗号化した文字列であるトークンを生成し、
作物単品、及び作物群の収獲物と、
作物単品、及び作物群に付与したＩＤと、
公開鍵で暗号化したトークンをセットとして、
作物市場管理システム(２００)にて、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）として情報公開する
請求項１又は、請求項２の植物工場の生産流通システム。
【請求項４】
植物工場のユーザは、流通システム上で関連する相手に、作物単品、及び作物群に付与したＩＤと、公開鍵で暗号化したトークンを配布し、公開鍵にて流通上で発生した情報を追加や変更することが可能であるが、生産に関連する項目の変更はできず、また植物工場のユーザが決定した各項目別の期日が設けられており、その期日を過ぎると情報の追加や変更ができない
請求項３の植物工場の生産流通システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場情報データを分析することで、作物の価格が上昇する時期に収獲適期になるように、作物の栽培管理システムで収獲適期を制御する植物工場の生産流通システムに関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
果実や野菜の価格は、市場の需要や在庫数により価格変動が大きい。安定した高値で供給するためには、市場の需要や在庫数に適切に対応した収獲時期になるようにすれば良い。
【０００３】
植物工場は、栽培状況を管理しているため、収穫時期を合わせることが可能であるが、この流通ルートにおける膨大なデータを適切に迅速に分析し、また作物という生き物を適切な時期に生産する制御を行うことは、熟練者の経験による判断をベースに、コンピュータを利用して予測情報を処理する必要があり、人工知能を利用した生産流通システムの開発が望まれる。
（特許文献１）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１２８７０３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、露地物の植物の流通不足日を予測し、植物工場の出荷ピークを合わせるように、光強度、光照射時間、温度、ＣＯ２濃度、風量の設定値の少なくとも１つを増加させるという技術がある。
【０００６】
しかし、流通が不足する日の予測についての算出法が、気象上の悪条件の内容に基づくものであり、突発的な因子で、学習機能に寄らずとも割込み情報の入力で対応できる範囲である。また、気象上の課題が検出された時点からの対応では、出荷状況を促進させる手段を施しても限界があると推定される。
【０００７】
さらに出荷時期までの作物の完熟度の判定は、果実の色合いであるが、多量の果実の色を分析するには時間がかかり、植物工場内でも完熟度にばらつきもあるため、分析精度にも限度があるものと推定される。
【０００８】
本発明では、多量のデータを偏差の変化度合いという観点から全体的な度合を推定していくものであり、こうした判断の仕方は熟練者の経験則にも基づくものであり、ニューラルネットワークを利用することで、作物の状態の分析と植物工場の環境の分析と、市場の需要の分析を総合的に判断することで対応する。
【０００９】
また流通ルートを流れるごとに、商品の価格や需要、品質等で新規情報は発生するものである。こうした情報は価格変動にも繋がるが、正しい情報を取り込むためには情報管理が強固でなくてはならない。オープンＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）機能に公開鍵で暗号化する機能を付与することで対応し、合理的な流通システムを構築することで、情報の出処を特定し、正確さを高めることで、正しい出荷時期を判定し、生産する、いわゆるビジネスモデルを構築することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第一の発明は、次の技術手段により解決される。
（【００１１】以降は省略されています）

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