WO2018180239A1 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

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WO2018180239A1
WO2018180239A1 PCT/JP2018/008282 JP2018008282W WO2018180239A1 WO 2018180239 A1 WO2018180239 A1 WO 2018180239A1 JP 2018008282 W JP2018008282 W JP 2018008282W WO 2018180239 A1 WO2018180239 A1 WO 2018180239A1
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information
greenhouse
prediction
information processing
environment
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PCT/JP2018/008282
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聖 伊藤
モーザム ジェーン
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ボッシュ株式会社
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    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
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    • A01G9/00—Cultivation in receptacles, forcing-frames or greenhouses; Edging for beds, lawn or the like
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
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    • G—PHYSICS
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    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/25—Greenhouse technology, e.g. cooling systems therefor

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus and an information processing method.
  • an optimum operation pattern that approaches a target temperature is selected by simulation based on a combination of operation patterns of a plurality of heaters provided inside a greenhouse, and heating is performed based on the selected optimum operation pattern.
  • Techniques for controlling the machine are disclosed.
  • Patent Documents 2 and 3 disclose a technique for controlling a device that adjusts the environment inside a greenhouse, such as heating, based on information input from an outside air temperature sensor, a sunlight sensor, or the like. .
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to improve the accuracy of prediction of the environment inside the future greenhouse while suppressing costs. It is an object of the present invention to provide a new and improved information processing apparatus and information processing method.
  • An information processing apparatus includes a prediction unit that predicts the environment inside the greenhouse based on weather prediction information, and an output control unit that controls the output of prediction information related to the predicted environment inside the greenhouse.
  • the information input to the greenhouse environment prediction model may include information related to the weather forecast target time.
  • the information on the weather forecast target time may include information on a time zone to which the weather forecast target time belongs.
  • the information related to the weather forecast target time may include information about the month to which the weather forecast target time belongs.
  • the information input to the greenhouse environment prediction model may include identification information for identifying the greenhouse.
  • the information input to the greenhouse environment prediction model may include information on an environmental control device that can control the environment inside the greenhouse.
  • the information related to the environmental control device may include information indicating the operation status of the environmental control device.
  • the weather forecast information may include information on at least one of the temperature outside the greenhouse, the relative humidity outside the greenhouse, the amount of solar radiation, and the amount of rain.
  • the information processing apparatus may further include a machine learning unit that receives weather observation information as input and performs machine learning of the greenhouse environment prediction model based on performance information related to the environment inside the greenhouse.
  • the machine learning unit based on the prediction information about the environment inside the greenhouse and the performance information about the environment inside the greenhouse at the prediction target time corresponding to the prediction information about the environment inside the greenhouse,
  • the environmental prediction model may be updated.
  • the prediction information regarding the environment inside the greenhouse may include information on at least one of the temperature inside the greenhouse and the relative humidity inside the greenhouse.
  • a greenhouse environment prediction model obtained by machine learning performed on the basis of performance information related to an environment inside a greenhouse with weather observation information as an input.
  • An information processing method includes a prediction step for predicting an environment inside the greenhouse based on weather prediction information, and an output control step for controlling the output of prediction information related to the predicted environment inside the greenhouse. Is done.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a schematic functional configuration of an information processing system according to the embodiment.
  • FIG. It is a figure which shows notionally the example of the flow of the whole process in the machine learning process of the information processing system which concerns on the embodiment.
  • It is a flowchart which shows notionally the example of the machine learning process of the information processing server which concerns on the embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an overview of an information processing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing system 1 has a collection function for collecting weather information and information about the environment inside the greenhouse, and a function for predicting the environment inside the greenhouse based on the collected information. Further, the information processing system 1 may have a presentation function for presenting prediction information obtained by the prediction function.
  • the information processing system 1 is provided in each of an information processing server 100 having an information collection function and an information distribution function, an information processing terminal 200 having an information browsing function, and a greenhouse 3 (3A to 3C). And a measurement control device 300 (300A to 300C) having an observation information distribution function.
  • the information processing server 100 collects weather information (including weather prediction information) from the weather information server 400.
  • the weather forecast information refers to unobserved weather information in the future such as a weather forecast.
  • the information processing server 100 inputs the collected weather information to the greenhouse environment prediction model.
  • the information processing server 100 outputs prediction information of the future environment inside the greenhouse 3 output from the greenhouse environment prediction model, and distributes it to the information processing terminal 200.
  • the information processing server 100 uses a machine-learned greenhouse environment prediction model. Such machine learning is performed based on performance information regarding the environment inside the greenhouse with at least weather observation information as an input.
  • the weather observation information means weather information observed in the past, such as past weather.
  • the information processing server 100 may have a machine learning function. Specifically, the information processing server 100 acquires performance information related to the environment inside the greenhouse from the measurement control device 300. In addition, the information processing server 100 acquires weather observation information from the weather information server 400. Then, the information processing server 100 performs machine learning of the environmental prediction model in the greenhouse based on the weather observation information and the performance information on the environment inside the greenhouse.
  • the functions of the information processing server 100 described above may be realized by a plurality of devices.
  • the functions of the information processing server 100 described above may be realized by cloud computing having a plurality of devices.
  • the information processing terminal 200 may be an information communication device such as a stationary personal computer.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a schematic functional configuration of the information processing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing system 1 includes an information processing server 100, an information processing terminal 200, and a measurement control device 300.
  • the information processing server 100, the information processing terminal 200, the measurement control device 300, and a weather information server 400, which will be described later, are connected via a communication network. These devices are connected via a WAN (Wide Area Network) such as the Internet.
  • WAN Wide Area Network
  • the information processing server 100 operates as an information processing apparatus and includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.
  • the storage unit 120 stores information related to the processing of the control unit 130. Specifically, the storage unit 120 stores information received by the communication unit 110 (for example, performance information and weather information regarding the environment inside the greenhouse 3). The storage unit 120 also stores a greenhouse environment prediction model.
  • the storage unit 120 is realized by, for example, a storage device for storing data.
  • the control unit 130 controls the overall operation of the information processing server 100. Specifically, as shown in FIG. 2, the control unit 130 includes a machine learning unit 131, a prediction unit 132, and an output control unit 133, and has a function of controlling processing related to prediction of the environment inside the greenhouse 3. .
  • the control unit 130 is realized by, for example, an arithmetic processing device and a control device configured by a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory).
  • the machine learning unit 131 performs machine learning of the greenhouse environment prediction model. Specifically, the machine learning unit 131 performs machine learning of the environmental prediction model in the greenhouse based on the performance information related to the environment inside the greenhouse 3 stored in the storage unit 120 and the weather observation information corresponding to the performance information. Do.
  • the weather observation information input to the greenhouse environment prediction model includes, for example, the temperature outside the greenhouse 3, the relative humidity, the amount of solar radiation, the actual value of rainfall, and the like.
  • performance information regarding the environment inside the greenhouse 3 for example, performance values of the temperature and relative humidity inside the greenhouse can be cited.
  • performance information regarding the environment inside the greenhouse 3 there are performance values indicating the carbon dioxide concentration inside the greenhouse 3 or the amount of soil moisture.
  • information related to weather observation time may be used as information input to the greenhouse environment prediction model.
  • information related to weather observation time may be used.
  • the observation target time is 7 am
  • information “7 am” may be input to the greenhouse environment prediction model.
  • the information regarding the observation target time may be information regarding a time zone to which the observation target time belongs. For example, when the time zone is set in increments of 1 hour, if the observation time is 9:20 pm, the information about the time zone is “21-22 (between 9 pm and 10 pm)”. Information can be input into the greenhouse environment prediction model.
  • the greenhouse 3 unlike the factory, not only the outside of the greenhouse 3 but also the environment such as the temperature and humidity inside the greenhouse 3 changes greatly during the day due to the presence of solar radiation and changes in the temperature in the morning and evening. Can do. Therefore, time-series changes in the environment inside the greenhouse 3 can be taken into account by using information related to time such as a time zone as information input to the environmental prediction model in the greenhouse. Therefore, it is possible to improve the accuracy of the prediction of the environment inside the greenhouse 3.
  • the information related to the weather observation target time may be information about the month to which the weather observation target time belongs.
  • the environment inside the greenhouse 3 can vary greatly not only during the day, but also depending on the season in the year. Therefore, the time series change in the longer span of the environment inside the greenhouse 3 can be taken into account by using the upper part of the month to which the observation target time belongs as information input to the environmental prediction model in the greenhouse. Therefore, it is possible to improve the accuracy of the prediction of the environment inside the greenhouse 3.
  • identification information for identifying the greenhouse 3 may be used as information input to the greenhouse environment prediction model.
  • the environment inside the greenhouse depends on the structure of the greenhouse 3, the presence / absence and performance of the control device that controls the environment inside the greenhouse 3, or the difference in the installation location of the greenhouse 3. Can vary greatly. Therefore, by using identification information for identifying the greenhouse 3 as information input to the greenhouse environment prediction model, a greenhouse environment prediction model suitable for each greenhouse 3 can be constructed.
  • the greenhouse environment prediction model may be established independently for each greenhouse 3.
  • the environment such as weather outside the greenhouse in the predetermined region is often uniform. Therefore, by using the identification information for identifying the greenhouse 3 as information input to the greenhouse environment prediction model, the environment in a plurality of greenhouses 3 is sufficiently high simply by constructing a common greenhouse environment prediction model. Can be predicted with accuracy.
  • information input to the greenhouse environment prediction model for example, information related to an environmental control device capable of controlling the environment inside the greenhouse 3 may be used.
  • the environmental control device is, for example, a heating device that controls the temperature inside the greenhouse, or a light-shielding curtain that adjusts the amount of solar radiation inside the greenhouse.
  • the information on the environmental control device includes, for example, information on whether or not the environmental control device is installed. Depending on whether or not the environmental control device is installed inside the greenhouse, the pattern of changes in the environment inside the greenhouse (for example, changes in temperature, etc.) may change. Therefore, by using the information on the presence or absence of environmental control equipment as information input to the greenhouse environment prediction model, the influence on the environmental change inside the greenhouse due to the control of the environment inside the greenhouse should be considered. Can do. Therefore, it is possible to improve the accuracy of the prediction of the environment inside the greenhouse 3.
  • the information related to the environmental control device includes, for example, information indicating the operation status of the environmental control device.
  • the environmental change pattern inside the greenhouse depends on the operating status of the environmental control equipment (for example, whether it is operating or stopped, or the control status of the environmental control equipment during operation). Can change. Therefore, by using the information indicating the operation status of the environmental control device as information input to the greenhouse environment prediction model, it is possible to consider the influence of the operation status on the environmental change in the greenhouse. Therefore, it is possible to improve the accuracy of the prediction of the environment inside the greenhouse 3.
  • identification information for identifying the greenhouse 3 and the information related to the environmental control device can be appropriately acquired from, for example, the measurement control device 300 installed in each of the greenhouses 3.
  • input information In the present specification, weather observation (prediction) information, time information, greenhouse 3 identification information, information on environmental control devices, and the like are hereinafter also referred to as input information. These input information may be quantitative data or qualitative data. Further, these pieces of input information may be continuous data or discrete data divided into a plurality of stages.
  • the prediction formulas for the temperature and relative humidity inside the greenhouse 3 in the greenhouse environment prediction model may be expressed as the following formulas (1) and (2).
  • each variable is defined as follows.
  • T in Predicted value of temperature inside greenhouse 3
  • T out Predicted value of temperature outside greenhouse 3
  • S Predicted amount of solar radiation outside greenhouse 3
  • Z 1 (t) Targets of prediction Variable corresponding to the time zone to which the time belongs
  • H in Predicted value of the relative humidity inside the greenhouse 3
  • H out Predicted value of the relative humidity outside the greenhouse 3
  • M (t) Variable corresponding to the month to which the prediction target time belongs
  • the coefficients A 1 , A 2 , B 1 and B 2 and the variables Z 1 (t), Z 2 (t) and M (t) are calculated by performing machine learning, which will be described later, for example.
  • the machine learning unit 131 can construct a greenhouse environment prediction model using a known machine learning model.
  • the machine learning model described above may be any of the existing machine learning models that can be used for the machine learning of the greenhouse environment prediction model.
  • the machine learning model may be a calculation model using a linear regression, a filter such as a Kalman filter, a support vector machine, a random forest, a neighborhood method, a neural network such as deep learning, or a Bayesian network.
  • the machine learning unit 131 calculates a greenhouse environment prediction model based on the prediction information obtained by the prediction unit 132 described later and the performance information regarding the environment inside the greenhouse 3 at the prediction target time corresponding to the prediction information. It may be updated. Accordingly, the greenhouse environment prediction model can be automatically corrected according to the degree of deviation between the prediction information and the actual information. Therefore, it is possible to maintain high accuracy related to the prediction of the environment inside the greenhouse.
  • the machine learning unit 131 uses, as input data, meteorological observation information obtained sequentially, and results information about the internal environment of the greenhouse 3 that is obtained sequentially as teacher data, and performs machine learning as appropriate, so that the inside of the greenhouse It becomes possible to automatically optimize the coefficients of the environmental prediction model.
  • By sequentially updating the greenhouse environment prediction model using machine learning even for greenhouses in which the prediction system is newly introduced, in a shorter period of time than prediction based only on past performance information using a linear model, etc.
  • Predictive information regarding the environment inside the greenhouse 3 can be provided with high accuracy.
  • the Kalman filter can periodically adjust the coefficient constituting the greenhouse environment prediction model in consideration of the difference between the predicted value in the prediction information and the actual measurement value in the actual information. Thereby, it can respond to the change for every day and the change for every season.
  • the neural network can easily cope with non-linear changes that are difficult to predict with a linear model or a Kalman filter (for example, changes in settings of a greenhouse environment control device such as a heater).
  • the prediction unit 132 predicts the environment inside the greenhouse 3 from the weather prediction information using the greenhouse prediction model. Specifically, the prediction unit 132, based on the greenhouse environment prediction model stored in the storage unit 120 and the weather prediction information acquired from the weather information server 400, the greenhouse 3 at the time or period corresponding to the weather prediction information. Predict the internal environment and generate prediction information.
  • the prediction unit 132 acquires the weather prediction information at a predetermined time point or predetermined period at the present time or in the future, and the greenhouse environment prediction model already constructed by the machine learning unit 131 from the storage unit 120. Then, the prediction unit 132 inputs weather prediction information into the greenhouse environment prediction model, and generates prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 at the predetermined time point or the predetermined period from the greenhouse environment prediction model. Such prediction information is stored in the storage unit 120.
  • the weather prediction information input to the greenhouse environment prediction model includes, for example, the temperature outside the greenhouse 3, the relative humidity, the amount of solar radiation, and the actual amount of rainfall, as with the weather observation information.
  • information used for machine learning by the machine learning unit 131 may also be used as information input to the indoor environment prediction model in the prediction process by the prediction unit 132.
  • information related to a weather forecast target time including time zone and month
  • identification information for identifying the greenhouse 3, or information related to an environmental control device may be used.
  • prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 for example, predicted values of the temperature and relative humidity inside the greenhouse 3 can be cited as with the performance information.
  • prediction information regarding the environment inside the greenhouse 3 includes a predicted value indicating the carbon dioxide concentration inside the greenhouse 3 or the amount of soil moisture.
  • the output control unit 133 has a function of controlling output of prediction information generated by the prediction unit 132.
  • the output control unit 133 can generate display information about the prediction information.
  • display information includes, for example, a prediction result of the environment inside the greenhouse 3 (for example, a predicted value such as temperature and relative humidity inside the greenhouse 3) at the prediction target time (including the period) by the prediction unit 132.
  • the output control unit 133 acquires prediction information of a time or a period specified from the provision request information.
  • the output control part 133 can produce
  • the output control unit 133 may output the acquired prediction information to the communication unit 110 without processing it into display information.
  • the output aspect of the prediction information output-controlled by the output control unit 133 is not particularly limited.
  • the output control unit 133 may control the prediction information to be output in various modes such as characters, voice, vibration due to vibration, and light emission.
  • the information processing terminal 200 includes an operation input unit 210, a control unit 220, a communication unit 230, and a display unit 240.
  • the operation input unit 210 has a function of accepting an operation on the information processing terminal 200. Specifically, the operation input unit 210 receives an input operation and generates various types of information according to the received operation. The various information generated is output to the control unit 220.
  • the various information generated by the operation input unit 210 is, for example, provision request information or device operation information.
  • the provision request information is information indicating a request to the information processing server 100 for providing display information.
  • the device operation information is information indicating the operation details of the measurement control device 300 for the environmental control device of the greenhouse 3. For example, an input screen is displayed by the display unit 240, and various kinds of information described above are generated when the user operates the input screen.
  • the operation input unit 210 is realized by, for example, a button, a keyboard, a touch panel, or the like.
  • the control unit 220 controls the operation of the information processing terminal 200 as a whole. Specifically, the control unit 220 controls operations of the communication unit 230 and the display unit 240. For example, the control unit 220 causes the communication unit 230 to transmit information generated by the operation input unit 210. Further, the control unit 220 generates image information based on display information provided from the information processing server 100, and displays the image by providing the image information on the display unit 240.
  • the control unit 220 can be realized by, for example, an arithmetic processing device and a control device configured by a CPU, a ROM, and a RAM.
  • the communication unit 230 communicates with the information processing server 100. Specifically, the communication unit 230 transmits the provision request information generated by the operation input unit 210 to the information processing server 100. In addition, the communication unit 230 receives display information from the information processing server 100. Note that the information processing terminal 200 may communicate with the measurement control device 300 or the weather information server 400, receive performance information and weather information about the environment inside the greenhouse 3, or transmit device operation information.
  • the communication unit 230 is realized by, for example, a communication interface for connecting to a network.
  • the display unit 240 displays an image based on an instruction from the control unit 220. Specifically, the display unit 240 displays an information display screen and an operation input screen based on the image information provided from the control unit 220.
  • the display unit 240 is realized by a display device such as a display.
  • the functions of the operation input unit 210 and the display unit 240 may be integrated and realized by, for example, a touch panel.
  • the measurement control device 300 is installed in the greenhouse 3 and has a function related to measurement and control of the environment inside the greenhouse 3. Specifically, the measurement control device 300 acquires a signal from a sensor provided inside the greenhouse 3 and generates performance information regarding the environment inside the greenhouse 3. In addition, the measurement control device 300 controls environment control equipment provided in the greenhouse 3.
  • the control of the environmental control device means control for adjusting an operation target of the environmental control device.
  • the measurement control device 300 includes a communication unit, a control unit, and a storage unit.
  • the communication unit communicates with the information processing server 100 or the information processing terminal 200. For example, the communication unit transmits the generated performance information related to the environment inside the greenhouse 3 to the information processing server 100 or the information processing terminal 200. Note that the communication unit may perform transmission every time performance information is generated, or may perform transmission at a predetermined time interval. In addition, the communication unit may transmit information other than the performance information, for example, identification information for identifying the greenhouse 3 and information on the environmental control device. Note that the communication unit is realized by, for example, a communication interface for connecting to a network.
  • the control unit generates performance information related to the environment inside the greenhouse 3 based on the signal generated by the sensor. Further, the control unit may control the environment control device based on the prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 acquired from the information processing server 100 and the device operation information acquired from the information processing terminal 200. In the control based on the prediction information, for example, feedback control to an operation target value that is automatically set according to the prediction information may be performed. In the control based on the device operation information, feedback control to the operation target value input by the manager of the greenhouse 3 based on the knowledge obtained from the prediction information regarding the environment inside the greenhouse 3 can be performed.
  • the control unit can be realized by, for example, an arithmetic processing device and a control device configured by a CPU, a ROM, and a RAM.
  • the storage unit stores performance information about the internal environment of the greenhouse 3 generated by the control unit, prediction information about the internal environment of the greenhouse 3 acquired via the communication unit, or device operation information.
  • the storage unit may store signal data itself generated by the sensor.
  • the storage unit is realized by, for example, a storage device for storing data.
  • the sensor provided in the greenhouse 3 is, for example, a sensor such as a temperature sensor, a humidity sensor, a solar radiation sensor, a carbon dioxide concentration sensor, or a soil moisture sensor.
  • a sensor for example, an imaging sensor and a moisture amount sensor may be provided.
  • the measurement control device 300 may be installed inside the greenhouse 3 or may be installed outside the greenhouse 3. Further, the measurement control device 300 may be installed in a place different from the greenhouse 3. In this case, the measurement control apparatus 300 may perform the control of the environmental control device and the acquisition process of the signal generated by the sensor by communication via a communication network or the like.
  • the processing of the information processing system 1 according to the present embodiment is classified into machine learning processing and prediction processing.
  • the overall flow of processing of the information processing system 1 and the flow of processing in the information processing server 100 in each of the machine learning processing and the prediction processing will be described.
  • the measurement control device 300 transmits performance information related to the environment inside the greenhouse 3 to the information processing server 100 (step S501). Specifically, the measurement control device 300 transmits performance information regarding the environment inside the greenhouse 3 generated based on a signal obtained from the sensor to the information processing server 100.
  • the weather information server 400 transmits the weather observation information to the information processing server 100 (step S502). Specifically, the weather information server 400 generates weather observation information or acquires weather observation information from another device. The weather information server 400 transmits weather observation information to the information processing server 100 in response to a request from the information processing server 100 or periodically.
  • the information processing server 100 performs machine learning of the environmental prediction model in the greenhouse using the received information (step S503).
  • the communication unit 110 causes the storage unit 120 to store performance information regarding the environment inside the greenhouse 3 received from the measurement control device 300 and weather observation information received from the weather information server 400.
  • the machine learning unit 131 performs machine learning of the greenhouse environment prediction model using the stored information.
  • FIG. 4 is a flowchart conceptually showing an example of machine learning processing of the information processing server 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing server 100 acquires performance information and weather observation information regarding the environment inside the greenhouse 3 (step S601). Specifically, the machine learning unit 131 acquires performance information and weather observation information regarding the environment inside the greenhouse 3 accumulated in the storage unit 120.
  • the information processing server 100 acquires an existing greenhouse environment prediction model (step S602).
  • the machine learning unit 131 acquires a greenhouse environment prediction model stored in the storage unit 120.
  • Such a greenhouse environment prediction model may be already learned by the machine learning unit 131 or may be an unlearned one.
  • the information processing server 100 updates the greenhouse environment prediction model using the performance information and weather observation information regarding the environment inside the greenhouse 3 (step S603).
  • the machine learning unit 131 selects one of a plurality of machine learning models, and results information on the selected machine learning model and the environment inside the greenhouse 3 and weather observation corresponding to the results information Machine learning of greenhouse environment prediction model using information.
  • the machine learning unit 131 further uses input information such as information related to the observation target time of the weather, identification information for identifying the greenhouse 3, or information related to the environmental control device. You may perform machine learning of an environmental prediction model.
  • the machine learning unit 131 inputs test input data to a new greenhouse environment prediction model obtained by machine learning, and compares the output value with the test output data, thereby comparing the greenhouse environment prediction model. May be calculated.
  • the information processing server 100 stores the updated greenhouse environment prediction determination model (step S604).
  • the machine learning unit 131 stores the updated greenhouse environment prediction determination model in the storage unit 120.
  • the machine learning unit 131 sets the updated greenhouse environment prediction determination model only when the calculated value is equal to or greater than a predetermined threshold. You may remember. Further, when the calculated value is less than the predetermined threshold value, the updating process of the greenhouse environment prediction determination model may be performed again.
  • FIG. 5 is a diagram conceptually illustrating an example of the flow of the entire process in the prediction process of the information processing system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing terminal 200 transmits provision request information regarding the prediction of the environment inside the greenhouse 3 to the information processing server 100 (step S701). Specifically, the communication unit 230 transmits, to the information processing server 100, provision request information regarding display information related to the prediction of the environment inside the greenhouse 3 generated by the operation input unit 210 based on a user operation.
  • provision request information includes information on the greenhouse 3 that is the prediction target and the prediction target time (including the period).
  • the weather information server 400 transmits weather forecast information to the information processing server 100 (step S702). Specifically, the weather information server 400 transmits weather prediction information to the information processing server 100 in response to a request from the information processing server 100. Note that the information processing server 100 may periodically acquire weather prediction information from the weather information server 400.
  • the information processing server 100 predicts the environment inside the greenhouse 3 using the greenhouse environment prediction model (step S703). Specifically, when the weather forecast information is received, the prediction unit 132 inputs the weather forecast information into the greenhouse environment prediction model. The prediction unit 132 outputs a prediction result from the greenhouse environment prediction model. And the prediction part 132 produces
  • the prediction unit 132 may perform the prediction process by using, in addition to the weather observation information, information related to the weather prediction target time, identification information for identifying the greenhouse 3, information related to the environmental control device, and the like. Such information can be appropriately acquired from the information processing server 100, the measurement control device 300, or the like.
  • the information processing server 100 transmits display information to the information processing terminal 200 as a response to the received provision request information (step S704). Specifically, when the provision request information is received by the communication unit 110 in step S ⁇ b> 701, the output control unit 133 uses the prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 as the prediction target stored in the storage unit 120. Generate display information. Then, the output control unit 133 causes the communication unit 110 to transmit the generated display information to the information processing terminal 200.
  • the information processing terminal 200 displays prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 based on the received display information (step S705). Specifically, the control unit 220 generates image information from the display information received by the communication unit 230 and provides the generated image information to the display unit 240. The display unit 240 displays a prediction result screen of the environment inside the greenhouse 3 based on the provided image information.
  • FIG. 6 is a flowchart conceptually showing an example of the prediction process of the information processing server according to the embodiment of the present invention.
  • the information processing server 100 sets the prediction target greenhouse 3 and the prediction target time (step S801). Specifically, the prediction unit 132 sets the greenhouse 3 as a weather prediction target and the weather prediction target time from the provision request information acquired from the information processing terminal 200.
  • the information processing server 100 acquires weather observation information and the like at the designated prediction target time (step S802). Specifically, the prediction unit 132 acquires weather observation information and other input information at the designated prediction target time.
  • the information processing server 100 acquires a greenhouse environment prediction model (step S803).
  • the prediction unit 132 acquires a greenhouse environment prediction model stored in the storage unit 120.
  • the information processing server 100 generates prediction information related to the environment inside the greenhouse 3 using the greenhouse environment prediction model (step S804).
  • the prediction unit 132 inputs weather observation information and other input information to the greenhouse environment prediction model.
  • the prediction part 132 obtains a prediction result from this greenhouse environment prediction model, and produces
  • the information processing server 100 memorize
  • the prediction unit 132 stores the generated prediction information in the storage unit 120.
  • the information processing server 100 performs machine learning of the indoor environment prediction model using weather observation information as input, based on the performance information regarding the environment inside the greenhouse 3. . And the information processing server 100 outputs the prediction information regarding the environment inside the greenhouse 3 from weather prediction information using the greenhouse environment prediction model obtained by the said machine learning.
  • the environment inside the greenhouse 3 can be predicted only by using weather prediction information such as a weather forecast. Therefore, it is possible to maintain the accuracy of the environment inside the greenhouse 3 while suppressing costs.
  • the information on the prediction target time (observation target time) and the information on the greenhouse are used to improve the time series change of the environment, and therefore the prediction accuracy on the environment inside the greenhouse 3. be able to.
  • the greenhouse environment prediction model can be appropriately updated by feedback using the accumulated performance information and prediction information in parallel with the operation of the prediction processing by the information processing server 100. Accordingly, the greenhouse environment prediction model can be automatically improved without human intervention. Therefore, it is possible to reduce the time and cost for improving the model and improve the model based on the quantitative data.
  • Example of hardware configuration of information processing server >> The embodiments of the present invention have been described above.
  • the processing of the information processing server 100 described above is realized by cooperation of software and hardware of the information processing server 100 described below.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing server 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing server 100 includes a processor 141, a memory 142, an internal bus 143, an interface 144, an input device 145, an output device 146, a storage device 147, and a connection port 148. And a communication module 149.
  • the processor 141 functions as an arithmetic processing unit and a control unit, and realizes the functions of the control unit 130 (machine learning unit 131, pest and disease occurrence determination unit 132, display information distribution control unit 133) in cooperation with various programs.
  • the processor 141 operates various logical functions of the information processing server 100 by executing a program stored in another storage medium such as the memory 142 or the storage device 147 using the control circuit.
  • the processor 141 may be a CPU or a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the processor 141 may be a microprocessor.
  • the memory 142 stores a program used by the processor 141, an operation parameter, or the like.
  • the memory 142 includes a RAM and a ROM, and temporarily stores a program used in the execution of the processor 141 or a parameter that changes as appropriate in the execution.
  • An external storage device may be used as part of the memory 142 via the connection port 148 or the communication module 149.
  • the input device 145 includes an input unit for inputting information and an input control circuit that generates an input signal based on the input and outputs the input signal to the processor 141, and realizes the function of the operation unit.
  • the input means includes a button, a switch, a lever, and a microphone.
  • the output device 146 outputs sound or light based on the output signal and realizes the function of the output unit.
  • the output device 146 includes a sound output device such as a speaker and a headphone, a lamp using a light emitting diode (LED), a liquid crystal display (LCD) device, an organic light emitting diode (OLED) device, and a projector.
  • a sound output device such as a speaker and a headphone
  • Including a display device such as a device.
  • the storage device 147 is a data storage device and realizes the function of the storage unit 120.
  • the storage device 147 may include a storage medium, a recording device that records data on the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, a deletion device that deletes data recorded on the storage medium, and the like.
  • the storage device 147 stores programs executed by the processor 141 and various data.
  • connection port 148 is a port for directly connecting a device to the information processing server 100.
  • the connection port 148 may be a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, an RS-232C port, an HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface) port, or the like.
  • the information input to the greenhouse environment prediction model is information on weather prediction information, identification information, and environment control equipment
  • information obtained from a sensor installed outside the greenhouse may be used as information input to the greenhouse environment prediction model.
  • a sensor may be, for example, an environmental sensor or the like, or an existing sensor may be used.
  • the environmental sensor may be, for example, a soil sensor, a rain gauge, a thermometer, a hygrometer or the like provided outside the greenhouse.

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Abstract

センサの設置およびメンテナンス等にかかるコストを抑制しながら、将来の温室の内部の環境の予測についての正確性を向上させる。　気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて上記温室の内部の環境を予測する予測部と、予測された上記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御部とを備える情報処理装置が提供される。

Description

情報処理装置および情報処理方法
　本発明は、情報処理装置および情報処理方法に関する。
　近年、施設園芸において、温室の内部の環境を予測し、その予測結果に基づいて温室の内部の環境を制御する技術が開発されている。このような温室の内部の環境を事前に予測し、予測結果を用いて温室の内部の環境を制御することにより、将来の収穫量および病害リスクを事前に把握することができ、さらにその病害リスクを回避し、収穫量の低下を抑制することができる。
　例えば、特許文献１には、温室の内部に設けられる複数の暖房機の運転パターンの組み合わせに基づくシミュレーションにより目標温度に近づくような最適運転パターンを選定し、選定された最適運転パターンに基づいて暖房機を制御する技術が開示されている。
　また、特許文献２および特許文献３には、外気温センサまたは太陽光センサ等から入力される情報に基づいて、暖房等の温室の内部の環境を調整する機器を制御する技術が開示されている。
特開２０１２－５７９３１号公報 特開２００２－４８３５４号公報 特開平５－２２７６６１号公報
　しかし、上記特許文献に開示された発明においては、温室の周囲に外気温センサまたは太陽光センサ等の環境センサを適宜設置する必要があった。そのため、当該環境センサの導入コストおよびメンテナンスコストがかかるという問題があった。
　そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、コストを抑制しながら、将来の温室の内部の環境の予測についての正確性を向上させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置および情報処理方法を提供することにある。
　上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて上記温室の内部の環境を予測する予測部と、予測された上記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御部とを備える情報処理装置が提供される。
　上記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、気象の予測対象時刻に関する情報を含んでもよい。
　上記気象の予測対象時刻に関する情報は、上記気象の予測対象時刻が属する時間帯についての情報を含んでもよい。
　上記気象の予測対象時刻に関する情報は、上記気象の予測対象時刻が属する月についての情報を含んでもよい。
　上記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、上記温室を識別する識別情報を含んでもよい。
　上記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、上記温室の内部の環境を制御可能な環境制御機器に関する情報を含んでもよい。
　上記環境制御機器に関する情報は、上記環境制御機器の設置の有無についての情報を含んでもよい。
　上記環境制御機器に関する情報は、上記環境制御機器の運転状況を示す情報を含んでもよい。
　上記気象予測情報は、上記温室の外部の気温、上記温室の外部の相対湿度、日射量および雨量の少なくともいずれかについての情報を含んでもよい。
　上記情報処理装置は、気象観測情報を入力とし、上記温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて、上記温室内環境予測モデルの機械学習を行う機械学習部をさらに備えてもよい。
　上記機械学習部は、上記温室の内部の環境に関する予測情報と、当該温室の内部の環境に関する予測情報に対応する予測対象時刻における上記温室の内部の環境に関する実績情報とに基づいて、上記温室内環境予測モデルを更新してもよい。
　上記温室の内部の環境に関する予測情報は、上記温室の内部の気温および上記温室の内部の相対湿度の少なくともいずれかについての情報を含んでもよい。
　また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて上記温室の内部の環境を予測する予測ステップと、予測された上記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御ステップとを含む情報処理方法が提供される。
　以上説明したように本発明によれば、コストを抑制しながら、将来の温室内の環境の予測についての正確性を向上させることが可能である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための図である。 同実施形態に係る情報処理システムの概略的な機能構成の例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理システムの機械学習処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。 同実施形態に係る情報処理サーバの機械学習処理の例を概念的に示すフローチャートである。 同実施形態に係る情報処理システムの予測処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。 同実施形態に係る情報処理サーバの予測処理の例を概念的に示すフローチャートである。 同実施形態に係る情報処理サーバのハードウェア構成例を示したブロック図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　＜＜１．概要＞＞
　まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要を説明するための図である。
　情報処理システム１は、気象情報および温室の内部の環境についての情報等を収集する収集機能、および収集した情報に基づく温室の内部の環境の予測機能を有する。また、情報処理システム１は、予測機能により得られる予測情報を提示する提示機能を有してもよい。
　具体的には、情報処理システム１は、情報収集機能および情報配信機能を有する情報処理サーバ１００、情報閲覧機能を有する情報処理端末２００、並びに温室３（３Ａ～３Ｃ）にそれぞれ設けられ、観測機能および観測情報配信機能を有する計測制御装置３００（３００Ａ～３００Ｃ）を備える。
　例えば、情報処理サーバ１００は、気象情報サーバ４００から気象情報（気象予測情報を含む）を収集する。ここで、気象予測情報とは、天気予報など、将来における未観測の気象情報を意味する。そして、情報処理サーバ１００は、収集された気象情報を温室内環境予測モデルに入力する。次に、情報処理サーバ１００は、温室内環境予測モデルから出力される温室３の内部の将来の環境の予測情報を出力し、情報処理端末２００へ配信する。
　さらに、情報処理サーバ１００は、機械学習された温室内環境予測モデルを用いる。かかる機械学習は、少なくとも気象観測情報を入力として、温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われるものである。ここで、気象観測情報とは、過去の天気など、過去において観測された気象情報を意味する。
　例えば、情報処理サーバ１００は、機械学習機能を有してもよい。具体的には、情報処理サーバ１００は、計測制御装置３００から温室の内部の環境に関する実績情報を取得する。また、情報処理サーバ１００は、気象情報サーバ４００から気象観測情報を取得する。そして、情報処理サーバ１００は、気象観測情報と温室の内部の環境に関する実績情報とに基づいて、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。
　このように、機械学習された温室内環境予測モデルを用いることにより、気象予測情報を入力とするだけで、将来の温室の内部の環境を予測することが可能となる。したがって、環境センサ等の設置および維持を要せず、コストを抑制しながら、温室の内部の環境を予測についての正確性を向上させることが可能となる。
　なお、上述した情報処理サーバ１００の機能は、複数の装置で実現されてもよい。例えば、上述した情報処理サーバ１００の機能は、複数の装置を有するクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、図１では、情報処理端末２００がスマートフォンのような携帯通信端末である例を説明したが、情報処理端末２００は据置型のパーソナルコンピュータなどの情報通信装置であってもよい。
　＜＜２．本発明の一実施形態＞＞
　以上、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要について説明した。次に、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の詳細について説明する。
　　＜２．１．システムの構成＞
　まず、図２を参照して、情報処理システム１の機能構成について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概略的な機能構成の例を示すブロック図である。
　図２に示したように、情報処理システム１は、情報処理サーバ１００、情報処理端末２００および計測制御装置３００を備える。情報処理サーバ１００、情報処理端末２００および計測制御装置３００ならびに後述する気象情報サーバ４００は、通信ネットワークを介して接続されている。これらの装置は、例えばインターネットなどのＷＡＮ（Wide　Area　Network）を介して接続される。
　（情報処理サーバ）
　情報処理サーバ１００は、情報処理装置として動作し、通信部１１０、記憶部１２０および制御部１３０を備える。
　　（通信部）
　通信部１１０は、情報処理端末２００、計測制御装置３００および気象情報サーバ４００と通信する。具体的には、通信部１１０は、計測制御装置３００から温室の内部の環境に関する実績情報を、気象情報サーバ４００から気象情報を受信する。また、通信部１１０は、出力制御部１３３により出力される情報を送信する。例えば、通信部１１０は、温室３の内部の環境に関する予測情報を、情報処理端末２００、または計測制御装置３００へ送信し得る。
　通信部１１０は、例えば、ネットワークに接続するための通信インタフェース等により実現される。
　　（記憶部）
　記憶部１２０は、制御部１３０の処理に関する情報を記憶する。具体的には、記憶部１２０は、通信部１１０により受信された情報（例えば、温室３の内部の環境に関する実績情報および気象情報等）を記憶する。また、記憶部１２０は、温室内環境予測モデルを記憶する。
　記憶部１２０は、例えば、データ格納用のストレージ装置等により実現される。
　　（制御部）
　制御部１３０は、情報処理サーバ１００の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部１３０は、図２に示したように機械学習部１３１、予測部１３２および出力制御部１３３を備え、温室３の内部の環境の予測に係る処理を制御する機能を有する。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）およびＲＡＭ（Random　Access　Memory）により構成される演算処理装置および制御装置等により実現される。
　　　（機械学習部）
　機械学習部１３１は、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。具体的には、機械学習部１３１は、記憶部１２０に記憶される温室３の内部の環境に関する実績情報および当該実績情報に対応する気象観測情報に基づいて、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。
　詳細には、機械学習部１３１は、過去の所定期間における温室３の内部の環境に関する実績情報、および当該所定期間における気象観測情報を記憶部１２０から取得する。そして、機械学習部１３１は、気象観測情報を入力とし、温室３の内部の環境に関する実績情報を出力とする教師データを用いて、温室内環境予測モデルの機械学習を行う。機械学習後の温室内環境予測モデルは、記憶部１２０に記憶される。
　なお、温室内環境予測モデルに入力される気象観測情報として、例えば、温室３の外部の気温、相対湿度、日射量、雨量の実績値等が挙げられる。また、温室３の内部の環境に関する実績情報として、例えば、温室の内部の気温および相対湿度の実績値等が挙げられる。その他、温室３の内部の環境に関する実績情報として、温室３の内部の二酸化炭素濃度または土壌水分量等を示す実績値等が挙げられる。
　また、上述した気象観測情報の他に、温室内環境予測モデルに入力される情報として、例えば、気象の観測時刻（観測対象時刻）に関する情報が用いられてもよい。例えば、観測対象時刻が午前７時である場合、「午前７時」という情報が、温室内環境予測モデルに入力され得る。また、当該観測対象時刻に関する情報は、観測対象時刻が属する時間帯についての情報であってもよい。例えば、当該時間帯が１時間刻みで設定される場合、観測時刻が午後９時２０分であれば、当該時間帯についての情報として、「２１－２２（午後９時と午後１０時の間）」という情報が、温室内環境予測モデルに入力され得る。
　温室３では、工場とは異なり、日射の有無や朝晩の寒暖の変化により、温室３の外部のみならず、温室３の内部の温度や湿度等の気象等の環境は１日の間に大きく変化し得る。そのため、温室内環境予測モデルに入力される情報として、時間帯等の時刻に関する情報が用いられることで、温室３の内部の環境の時系列変化を考慮することができる。したがって、温室３の内部の環境の予測についての正確性を向上することが可能となる。
　また、気象の観測対象時刻に関する情報は、気象の観測対象時刻が属する月についての情報であってもよい。温室３の内部の環境は、１日の間のみならず、１年における季節によっても大きく変動しうる。そのため、温室内環境予測モデルに入力される情報として、観測対象時刻が属する月の上方が用いられることで、温室３の内部の環境のより長いスパンにおける時系列変化を考慮することができる。したがって、温室３の内部の環境の予測についての正確性を向上することが可能となる。
　また、温室内環境予測モデルに入力される情報として、例えば、温室３を識別する識別情報が用いられてもよい。複数の温室３の間においては、温室３の構造、温室３に設けられる温室の内部の環境を制御する制御機器の有無および性能、または温室３の設置位置の違いによって、温室の内部の環境が大きく異なりうる。そこで、温室内環境予測モデルに入力される情報として温室３を識別する識別情報が用いられることで、温室３ごとに適した温室内環境予測モデルを構築することが可能である。
　なお、かかる温室内環境予測モデルは、温室３ごとに独立して構築されてもよい。一方、例えば、複数の温室３が所定の領域内に密集している場合、かかる所定の領域における温室外の気象等の環境は一様であることが多い。そのため、温室３を識別する識別情報を温室内環境予測モデルに入力される情報として用いることで、一の共通する温室内環境予測モデルを構築するだけで、複数の温室３内の環境を十分高い精度で予測することができる。
　また、温室内環境予測モデルに入力される情報として、例えば、温室３の内部の環境を制御可能な環境制御機器に関する情報が用いられてもよい。環境制御機器は、例えば、温室の内部の温度を制御する暖房機器や、温室の内部への日射量を調整する遮光カーテン等である。
　環境制御機器に関する情報とは、例えば、環境制御機器の設置の有無についての情報を含む。環境制御機器が温室の内部に設置されているか否かによって、温室の内部の環境の変化（例えば温度の変化等）のパターンが変化しうる。そこで、環境制御機器の設置の有無についての情報を温室内環境予測モデルに入力される情報として用いることで、温室の内部の環境の制御による温室の内部の環境の変化への影響を考慮することができる。したがって、温室３の内部の環境の予測についての正確性を向上することが可能となる。
　また、環境制御機器に関する情報とは、例えば、環境制御機器の運転状況を示す情報を含む。環境制御機器が温室の内部に設置されている場合に当該環境制御機器の運転状況（例えば運転もしくは停止の状態、または運転における環境制御機器の制御状況）によって、温室の内部の環境の変化のパターンが変化しうる。そこで、環境制御機器の運転状況を示す情報を温室内環境予測モデルに入力される情報として用いることで、運転状況による温室の内部の環境の変化への影響を考慮することができる。したがって、温室３の内部の環境の予測についての正確性を向上することが可能となる。
　なお、温室３を識別する識別情報および環境制御機器に関する情報は、例えば、温室３の各々に設置されている計測制御装置３００から適宜取得可能である。
　本明細書では、以下、気象観測（予測）情報、時刻に関する情報、温室３の識別情報および環境制御機器に関する情報等を、入力情報とも称する。これらの入力情報は、定量的なデータであっても、定性的なデータであってもよい。また、これらの入力情報は、連続データであってもよいし、複数段階に区分された離散データであってもよい。
　例えば、温室内環境予測モデルにおける温室３の内部の気温および相対湿度についての予測式は、下記式（１）および式（２）のように表されてもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、各変数は以下のように定義される。
　Ｔｉｎ：温室３の内部の気温の予測値
　Ｔｏｕｔ：温室３の外部の気温の予測値
　Ｓ：温室３の外部の日射量の予測値
　Ｚ１（ｔ）、Ｚ２（ｔ）：予測対象時刻の属する時間帯に対応する変数
　Ｈｉｎ：温室３の内部の相対湿度の予測値
　Ｈｏｕｔ：温室３の外部の相対湿度の予測値
　Ｍ（ｔ）：予測対象時刻の属する月に対応する変数
　また、係数Ａ１、Ａ２、Ｂ１およびＢ２、並びに変数Ｚ１（ｔ）、Ｚ２（ｔ）およびＭ（ｔ）は、例えば、後述する機械学習を行うことにより算出される。
　なお、機械学習部１３１は、公知の機械学習モデルを用いて、温室内環境予測モデルを構築しうる。なお、上記の機械学習モデルは、既存の機械学習モデルのうち、温室内環境予測モデルの機械学習に利用可能なモデルのいずれであってもよい。例えば、機械学習モデルは、線形回帰、カルマンフィルタ等のフィルタ、サポートベクタマシン、ランダムフォレスト、近傍法、ディープラーニング等のニューラルネットワークまたはベイジアンネットワークなどを用いた計算モデルであってよい。
　また、機械学習部１３１は、後述する予測部１３２により得られる予測情報と、当該予測情報に対応する予測対象時刻における温室３の内部の環境に関する実績情報とに基づいて、温室内環境予測モデルを更新してもよい。これにより、予測情報と実績情報との乖離の程度に応じて、温室内環境予測モデルを自動的に修正することができる。したがって、温室の内部の環境の予測に係る精度を高く維持することが可能となる。
　詳細には、機械学習部１３１は、逐次得られる気象観測情報等を入力データとして、逐次得られる温室３の内部の環境に関する実績情報を教師データとして用い、適宜機械学習を行うことで、温室内環境予測モデルの係数等を自動的に最適化することが可能となる。機械学習を用いて逐次温室内環境予測モデルを更新することで、当該予測システムが新規に導入された温室についても、線形モデル等による過去の実績情報のみからの予測よりも、短期間で、かつ精度の高い、温室３の内部の環境に関する予測情報を提供することができる。
　なお、機械学習による温室内環境予測モデルの更新において、機械学習に用いられる技術によって以下のような利点が得られる。例えば、カルマンフィルタは、予測情報における予測値と実績情報における実測値との差を考慮して、温室内環境予測モデルを構成する係数を定期的に調整することができる。これにより、日ごとの変化や、季節ごとの変化に対応することができる。また、例えば、ニューラルネットワークは、線形モデルやカルマンフィルタでは予測が困難である非線形の変化（例えば暖房機等の温室環境制御装置の設定の変更等）にも容易に対応することができる。これらの機械学習に関する技術は、複合的に用いられてもよい。
　　　（予測部）
　予測部１３２は、温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報から温室３の内部の環境を予測する。具体的には、予測部１３２は、記憶部１２０に記憶される温室内環境予測モデルおよび気象情報サーバ４００から取得した気象予測情報に基づいて、当該気象予測情報に対応する時刻または期間における温室３の内部の環境を予測し、予測情報を生成する。
　詳細には、予測部１３２は、現在または将来の所定時点または所定期間における気象予測情報、およびすでに機械学習部１３１により構築された温室内環境予測モデルを記憶部１２０から取得する。そして、予測部１３２は、気象予測情報を温室内環境予測モデルに入力し、かかる温室内環境予測モデルから上記所定時点または所定期間における温室３の内部の環境に関する予測情報を生成する。かかる予測情報は、記憶部１２０に記憶される。
　なお、温室内環境予測モデルに入力される気象予測情報として、気象観測情報と同様に、例えば、温室３の外部の気温、相対湿度、日射量、雨量の実績値等が挙げられる。さらに、機械学習部１３１による機械学習に用いられた情報は、予測部１３２による予測処理にも温室内環境予測モデルへ入力される情報として用いられてもよい。例えば、気象の予測対象時刻（時間帯および月を含む）に関する情報、温室３を識別する識別情報、または環境制御機器に関する情報が用いられてもよい。これらの情報を気象予測情報と併せて複合的に用いることにより、予測情報の精度をより高くすることができる。
　また、温室３の内部の環境に関する予測情報として、実績情報と同様に、例えば、温室３の内部の気温および相対湿度の予測値等が挙げられる。その他、温室３の内部の環境に関する予測情報として、温室３の内部の二酸化炭素濃度または土壌水分量等を示す予測値等が挙げられる。
　　　（出力制御部）
　出力制御部１３３は、予測部１３２により生成された予測情報の出力を制御する機能を有する。
　例えば、出力制御部１３３は、予測情報についての表示情報を生成し得る。かかる表示情報として、例えば、予測部１３２による予測対象時刻（期間を含む）における温室３の内部の環境の予測結果（例えば、温室３の内部の気温、相対湿度等の予測値）が含まれる。より詳細には、出力制御部１３３は、提供要求情報が通信部１１０により受信されると、提供要求情報から特定される時刻または期間の予測情報を取得する。そして、出力制御部１３３は、取得された予測情報を加工することにより表示情報を生成し、生成された表示情報を通信部１１０に出力し得る。また、出力制御部１３３は、取得された予測情報を表示情報に加工せずに通信部１１０に出力してもよい。
　なお、出力制御部１３３により出力制御される予測情報の出力態様は特に限定されない。例えば、出力制御部１３３は、予測情報を、文字、音声、バイブレーションによる振動、発光等の各種態様により出力するよう制御してもよい。
　（情報処理端末）
　情報処理端末２００は、図２に示すように、操作入力部２１０、制御部２２０、通信部２３０および表示部２４０を備える。
　　（操作入力部）
　操作入力部２１０は、情報処理端末２００に対する操作を受け付ける機能を有する。具体的には、操作入力部２１０は、入力される操作を受け付け、受け付けられる操作に応じて各種情報を生成する。生成された各種情報は、制御部２２０に出力される。ここで、操作入力部２１０により生成される各種情報とは、例えば、提供要求情報または機器操作情報である。提供要求情報は、表示情報の提供の情報処理サーバ１００への要求を示す情報である。また、機器操作情報は、計測制御装置３００に対する温室３の環境制御機器への操作内容を示す情報である。例えば、表示部２４０により入力画面が表示され、ユーザが入力画面に対して操作することにより、上述した各種情報が生成される。
　なお、操作入力部２１０は、例えば、ボタン、キーボードまたはタッチパネル等により実現される。
　　（制御部）
　制御部２２０は、情報処理端末２００の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部２２０は、通信部２３０および表示部２４０の動作を制御する。例えば、制御部２２０は、操作入力部２１０により生成された情報を通信部２３０に送信させる。また、制御部２２０は、情報処理サーバ１００から提供される表示情報に基づいて画像情報を生成し、表示部２４０に画像情報を提供することにより画像を表示させる。
　なお、制御部２２０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭにより構成される演算処理装置および制御装置等により実現され得る。
　　（通信部）
　通信部２３０は、情報処理サーバ１００と通信する。具体的には、通信部２３０は、情報処理サーバ１００へ操作入力部２１０により生成された提供要求情報を送信する。また、通信部２３０は、情報処理サーバ１００から表示情報を受信する。なお、情報処理端末２００は、計測制御装置３００または気象情報サーバ４００と通信し、温室３の内部の環境に関する実績情報や気象情報を受信し、または機器操作情報を送信してもよい。
　なお、通信部２３０は、例えば、ネットワークに接続するための通信インタフェース等により実現される。
　　（表示部）
　表示部２４０は、制御部２２０の指示に基づいて画像を表示する。具体的には、表示部２４０は、制御部２２０から提供される画像情報に基づいて情報表示画面および操作入力画面を表示する。
　なお、表示部２４０は、ディスプレイ等の表示装置により実現される。また、操作入力部２１０と表示部２４０の機能は、例えばタッチパネル等により一体化して実現されてもよい。
　（計測制御装置）
　計測制御装置３００は、温室３に設置され、温室３の内部の環境の計測および制御に関する機能を有する。詳細には、計測制御装置３００は、温室３の内部に設けられたセンサから信号を取得し、温室３の内部の環境に関する実績情報を生成する。また、計測制御装置３００は、温室３に設けられた環境制御機器の制御を行う。ここでいう環境制御機器の制御とは、環境制御機器の運転目標を調整する制御を意味する。例えば、計測制御装置３００は、通信部、制御部および記憶部および備える。
　通信部は、情報処理サーバ１００または情報処理端末２００と通信する。例えば、通信部は、生成された温室３の内部の環境に関する実績情報を情報処理サーバ１００または情報処理端末２００に送信する。なお、通信部は、実績情報が生成される度に送信を行ってもよく、所定の時間間隔で送信を行ってもよい。また、通信部は、実績情報以外の情報、例えば、温室３を識別する識別情報および環境制御機器に関する情報を送信してもよい。なお、通信部は、例えば、ネットワークに接続するための通信インタフェース等により実現される。
　制御部は、センサにより生成された信号に基づいて温室３の内部の環境に関する実績情報を生成する。また、制御部は、情報処理サーバ１００から取得した温室３の内部の環境に関する予測情報や、情報処理端末２００から取得した機器操作情報に基づいて、環境制御機器の制御を行ってもよい。予測情報に基づく制御においては、例えば、予測情報に応じて自動的に設定される運転目標値へのフィードバック制御が行われ得る。機器操作情報に基づく制御においては、温室３の管理者が温室３の内部の環境に関する予測情報から得た知見を基に入力される運転目標値へのフィードバック制御が行われ得る。なお、制御部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭにより構成される演算処理装置および制御装置等により実現され得る。
　記憶部は、制御部により生成された温室３の内部の環境に関する実績情報や、通信部を介して取得された温室３の内部の環境に関する予測情報または機器操作情報等を記憶する。なお、記憶部は、センサにより生成された信号のデータそのものを記憶してもよい。なお、記憶部は、例えば、データ格納用のストレージ装置等により実現される。
　なお、温室３の内部に設けられるセンサは、例えば、温度センサ、湿度センサ、日射センサ、二酸化炭素濃度センサまたは土壌水分センサなどのセンサである。また、かかるセンサとして、例えば、撮像センサおよび水分量センサが設けられてもよい。また、計測制御装置３００は、温室３の内部に設置されてもよいし、温室３の外部に設置されてもよい。また、計測制御装置３００は、温室３とは異なる場所に設置されてもよい。この場合、計測制御装置３００は、環境制御機器の制御やセンサにより生成された信号の取得処理を、通信ネットワーク等を介した通信により行ってもよい。
　（気象予測サーバ）
　気象情報サーバ４００は、気象情報を外部の装置に提供する。具体的には、気象情報サーバ４００は、気象情報が情報処理サーバ１００から要求されると、要求された気象情報に情報処理サーバ１００へ送信する。例えば、気象情報は、気温、湿度、日射量または雨量を示す情報である。かかる気象情報は、気象観測情報および気象予測情報を含む。気象観測情報は現在または過去に実際に観測された気象情報である。また、気象予測情報は、現在以降において予測されている気象情報である。
　　＜２．２．システムの処理＞
　次に、情報処理システム１の処理について説明する。
　本実施形態に係る情報処理システム１の処理は、機械学習処理と、予測処理とに分類される。以下では、機械学習処理および予測処理の各々における、情報処理システム１の処理の全体の流れ、および情報処理サーバ１００における処理の流れについてそれぞれ説明する。
　（機械学習処理）
　図３は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の機械学習処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
　計測制御装置３００は、温室３の内部の環境に関する実績情報を情報処理サーバ１００へ送信する（ステップＳ５０１）。具体的には、計測制御装置３００は、センサから得られた信号に基づいて生成された温室３の内部の環境に関する実績情報を情報処理サーバ１００へ送信する。
　また、気象情報サーバ４００は、気象観測情報を情報処理サーバ１００へ送信する（ステップＳ５０２）。具体的には、気象情報サーバ４００は、気象観測情報を生成しまたは他の装置から気象観測情報を取得する。そして、気象情報サーバ４００は、情報処理サーバ１００の要求に応じてまたは定期的に、気象観測情報を情報処理サーバ１００へ送信する。
　情報処理サーバ１００は、受信された情報を用いて温室内環境予測モデルの機械学習を行う（ステップＳ５０３）。具体的には、通信部１１０は、計測制御装置３００から受信された温室３の内部の環境に関する実績情報および気象情報サーバ４００から受信された気象観測情報を記憶部１２０に記憶させる。そして、機械学習部１３１は、記憶されたこれらの情報を用いて温室内環境予測モデルの機械学習を行う。
　次に、温室内環境予測モデルの機械学習処理の流れについて説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る情報処理サーバ１００の機械学習処理の例を概念的に示すフローチャートである。
　情報処理サーバ１００は、温室３の内部の環境に関する実績情報および気象観測情報を取得する（ステップＳ６０１）。具体的には、機械学習部１３１は、記憶部１２０に蓄積された温室３の内部の環境に関する実績情報および気象観測情報を取得する。
　また、情報処理サーバ１００は、既存の温室内環境予測モデルを取得する（ステップＳ６０２）。具体的には、機械学習部１３１は、記憶部１２０に記憶されている温室内環境予測モデルを取得する。なお、かかる温室内環境予測モデルは、既に機械学習部１３１により学習されたものであってもよいし、未学習のものであってもよい。
　次に、情報処理サーバ１００は、温室３の内部の環境に関する実績情報および気象観測情報を用いて温室内環境予測モデルを更新する（ステップＳ６０３）。具体的には、機械学習部１３１は、複数の機械学習モデルのうちの１つを選択し、選択された機械学習モデルと温室３の内部の環境に関する実績情報および当該実績情報に対応する気象観測情報とを用いて温室内環境予測モデルの機械学習を行う。
　なお、この際、機械学習部１３１は、気象観測情報の他に、気象の観測対象時刻に関する情報、温室３を識別する識別情報、または環境制御機器に関する情報等の入力情報をさらに用いて温室内環境予測モデルの機械学習を行ってもよい。
　また、機械学習部１３１は、機械学習により得られた新たな温室内環境予測モデルにテスト用入力データを入力し、出力された値とテスト用出力データとを比較することにより温室内環境予測モデルの正確性を算出してもよい。
　次に、情報処理サーバ１００は、更新後の温室内環境予測判定モデルを記憶する（ステップＳ６０４）。具体的には、機械学習部１３１は、更新後の温室内環境予測判定モデルを記憶部１２０に記憶させる。なお、ステップＳ６０３において、温室内環境予測モデルの正確性を算出した場合において、当該算出値が所定の閾値以上である場合に限り、機械学習部１３１は、更新後の温室内環境予測判定モデルを記憶してもよい。また、当該算出値が所定の閾値未満である場合は、再度温室内環境予測判定モデルの更新処理が行われてもよい。
　（予測処理）
　図５は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の予測処理における処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
　まず、情報処理端末２００は、温室３の内部の環境の予測についての提供要求情報を情報処理サーバ１００へ送信する（ステップＳ７０１）。具体的には、通信部２３０は、ユーザの操作に基づいて操作入力部２１０により生成される温室３の内部の環境の予測に係る表示情報についての提供要求情報を情報処理サーバ１００に送信する。かかる提供要求情報には、予測対象である温室３および予測対象時刻（期間を含む）に関する情報が含まれる。
　気象情報サーバ４００は、気象予報情報を情報処理サーバ１００へ送信する（ステップＳ７０２）。具体的には、気象情報サーバ４００は、情報処理サーバ１００の要求に応じて気象予測情報を情報処理サーバ１００へ送信する。なお、情報処理サーバ１００は、定期的に気象予測情報を気象情報サーバ４００から取得してもよい。
　次に、情報処理サーバ１００は、温室内環境予測モデルを用いて温室３の内部の環境の予測を行う（ステップＳ７０３）。具体的には、予測部１３２は、気象予報情報が受信されると、気象予報情報を温室内環境予測モデルへ入力する。予測部１３２は、温室内環境予測モデルから予測結果を出力する。そして、予測部１３２は、予測結果に基づいて温室３の内部の環境に関する予測情報を生成し、記憶部１２０に記憶させる。なお、詳細については後述する。
　なお、この際、温室内環境予測モデルへ入力される情報として、気象観測情報の他に、気象の観測対象時刻に関する情報、温室３を識別する識別情報、または環境制御機器に関する情報等が用いられているとする。この場合、予測部１３２は、気象観測情報の他に、気象の予測対象時刻に関する情報、温室３を識別する識別情報、または環境制御機器に関する情報等をさらに用いて予測処理を行ってもよい。これらの情報は、情報処理サーバ１００や計測制御装置３００等から適宜取得可能である。
　情報処理サーバ１００は、受信された提供要求情報への応答として表示情報を情報処理端末２００へ送信する（ステップＳ７０４）。具体的には、出力制御部１３３は、ステップＳ７０１において通信部１１０により提供要求情報が受信されると、記憶部１２０に記憶されている、予測対象である温室３の内部の環境に関する予測情報から表示情報を生成する。そして、出力制御部１３３は、通信部１１０に、生成された表示情報を情報処理端末２００へ送信させる。
　情報処理端末２００は、受信された表示情報に基づいて温室３の内部の環境に関する予測情報を表示する（ステップＳ７０５）。具体的には、制御部２２０は、通信部２３０により受信された表示情報から画像情報を生成し、生成された画像情報を表示部２４０に提供する。表示部２４０は、提供された画像情報に基づいて温室３の内部の環境の予測結果画面を表示する。
　次に、温室内環境予測モデルの機械学習処理の流れについて説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る情報処理サーバの予測処理の例を概念的に示すフローチャートである。
　情報処理サーバ１００は、予測対象の温室３および予測対象時刻を設定する（ステップＳ８０１）。具体的には、予測部１３２は、情報処理端末２００から取得した提供要求情報から、気象の予測対象である温室３および気象の予測対象時刻を設定する。
　次に、情報処理サーバ１００は、指定された予測対象時刻における気象観測情報等を取得する（ステップＳ８０２）。具体的には、予測部１３２は、指定された予測対象時刻における気象観測情報や、他の入力情報を取得する。
　次に、情報処理サーバ１００は、温室内環境予測モデルを取得する（ステップＳ８０３）。具体的には、予測部１３２は、記憶部１２０に記憶されている温室内環境予測モデルを取得する。
　次に、情報処理サーバ１００は、温室内環境予測モデルを用いて温室３の内部の環境に関する予測情報を生成する（ステップＳ８０４）。具体的には、予測部１３２は、気象観測情報や他の入力情報を温室内環境予測モデルに入力する。そして、予測部１３２は、かかる温室内環境予測モデルから予測結果を得て、当該予測結果を基に温室３の内部の環境に関する予測情報を生成する。
　そして、情報処理サーバ１００は、生成された温室３の内部の環境に関する予測情報を記憶する（ステップＳ８０５）。具体的には、予測部１３２は、生成された予測情報を記憶部１２０に記憶させる。
　　＜２．３．まとめ＞
　このように、本発明の一実施形態によれば、情報処理サーバ１００は、温室３の内部の環境に関する実績情報に基づいて、気象観測情報を入力とする温室内環境予測モデルの機械学習を行う。そして、情報処理サーバ１００は、当該機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報から温室３の内部の環境に関する予測情報を出力する。
　かかる構成により、天気予報等の気象予測情報を用いるだけで、温室３の内部の環境を予測することができる。したがって、コストを抑制しながら、温室３の内部の環境についての正確性を維持することが可能である。また、気象予測情報以外にも、予測対象時刻（観測対象時刻）に関する情報や、温室に関する情報を用いることにより、環境の時系列変化や、したがって、温室３の内部の環境に関する予測精度を向上させることができる。
　また、かかる温室内環境予測モデルは、情報処理サーバ１００による予測処理の運用に並行して、蓄積される実績情報と予測情報とを用いたフィードバックにより適宜更新され得る。これにより、温室内環境予測モデルは、人の手を介さずに、自動的に改善され得る。よって、モデルの改善にかかる時間および費用を低減し、かつ、定量データに基づくモデルの改善が可能となる。
　＜＜３．情報処理サーバのハードウェア構成例＞＞
　以上、本発明の実施形態を説明した。上述した情報処理サーバ１００の処理は、ソフトウェアと、以下に説明する情報処理サーバ１００のハードウェアとの協働により実現される。
　図７は、本発明の一実施形態に係る情報処理サーバ１００のハードウェア構成例を示したブロック図である。図７に示したように、情報処理サーバ１００は、プロセッサ１４１と、メモリ１４２と、内部バス１４３と、インタフェース１４４と、入力装置１４５と、出力装置１４６と、ストレージ装置１４７と、接続ポート１４８と、通信モジュール１４９とを備える。
　（プロセッサ）
　プロセッサ１４１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムと協働して制御部１３０（機械学習部１３１、病虫害発生判定部１３２、表示情報配信制御部１３３）の機能を実現する。プロセッサ１４１は、制御回路を用いてメモリ１４２またはストレージ装置１４７などの他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、情報処理サーバ１００の様々な論理的機能を動作させる。例えば、プロセッサ１４１はＣＰＵまたはＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）であり得る。なお、プロセッサ１４１は、マイクロプロセッサであってもよい。
　（メモリ）
　メモリ１４２は、プロセッサ１４１が使用するプログラムまたは演算パラメタなどを記憶する。例えば、メモリ１４２は、ＲＡＭおよびＲＯＭを含み、プロセッサ１４１の実行において使用するプログラムまたは実行において適宜変化するパラメタなどを一時記憶する。なお、接続ポート１４８または通信モジュール１４９などを介して外部のストレージ装置がメモリ１４２の一部として利用されてもよい。
　なお、プロセッサ１４１およびメモリ１４２は、ＣＰＵバスなどを備える内部バス１４３により相互に接続されている。また、インタフェース１４４は、内部バス１４３と、入力装置１４５、出力装置１４６、ストレージ装置１４７、接続ポート１４８および通信モジュール１４９とを接続する。
　（入力装置）
　入力装置１４５は、情報を入力するための入力手段と、入力に基づいて入力信号を生成し、当該入力信号をプロセッサ１４１に出力する入力制御回路と、を備え、操作部の機能を実現する。例えば、当該入力手段としては、ボタン、スイッチ、レバーおよびマイクロフォンなどがある。入力装置１４５が操作されることにより、情報処理サーバ１００に対して各種のデータが入力されたり処理動作が指示されたりする。
　（出力装置）
　出力装置１４６は、出力信号に基づいて音または光などを出力し、出力部の機能を実現する。例えば、出力装置１４６は、スピーカおよびヘッドフォンなどの音出力装置、ならびにＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）などを用いたランプ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid　Crystal　Display）装置、ＯＬＥＤ（Organic　Light　Emitting　Diode）装置およびプロジェクタ装置などの表示装置を含む。
　（ストレージ装置）
　ストレージ装置１４７は、データ格納用の装置であり、記憶部１２０の機能を実現する。ストレージ装置１４７は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置１４７は、プロセッサ１４１が実行するプログラムや各種データを格納する。
　（接続ポート）
　接続ポート１４８は、機器を情報処理サーバ１００に直接接続するためのポートである。例えば、接続ポート１４８は、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＲＳ－２３２Ｃポート、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition　Multimedia　Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート１４８に外部機器を接続することで、情報処理サーバ１００と当該外部機器との間でデータが交換されてもよい。
　（通信モジュール）
　通信モジュール１４９は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、通信部１１０の機能を実現する。例えば、通信モジュール１４９は、無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）対応通信デバイスであっても、３ＧまたはＬＴＥ対応通信デバイスであってもよい。また、通信モジュール１４９は、有線による通信を行うワイヤー通信対応デバイスであってもよい。
　＜＜４．むすびに＞＞
　以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
　例えば、上記実施形態では、温室内環境予測モデルに入力される情報は気象予測情報、識別情報および環境制御機器に関する情報である例を説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、温室内環境予測モデルに入力される情報として、温室の外部に設置されるセンサから得られる情報が用いられてもよい。かかるセンサは、例えば環境センサ等であってもよく、既設のセンサが用いられてもよい。環境センサは、例えば、温室外に設けられる土壌センサ、雨量計、温度計または湿度計等であってもよい。
　また、上記の実施形態のフローチャートに示されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的にまたは個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
　また、情報処理サーバ１００に内蔵されるハードウェアに上述した情報処理サーバ１００の各機能構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムが記憶された記憶媒体も提供される。
　１　　　　情報処理システム
　１００　　情報処理サーバ
　１１０　　通信部
　１２０　　記憶部
　１３０　　制御部
　１３１　　機械学習部
　１３２　　予測部
　１３３　　出力制御部
　２００　　情報処理端末
　２１０　　操作入力部
　２２０　　制御部
　２３０　　通信部
　２４０　　表示部
　３００　　計測制御装置
　４００　　気象情報サーバ
 

Claims (13)

  1. 　気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて前記温室の内部の環境を予測する予測部と、
    　予測された前記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御部と
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、気象の予測対象時刻に関する情報を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記気象の予測対象時刻に関する情報は、前記気象の予測対象時刻が属する時間帯についての情報を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記気象の予測対象時刻に関する情報は、前記気象の予測対象時刻が属する月についての情報を含む、請求項２または３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、前記温室を識別する識別情報を含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記温室内環境予測モデルへ入力される情報は、前記温室の内部の環境を制御可能な環境制御機器に関する情報を含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記環境制御機器に関する情報は、前記環境制御機器の設置の有無についての情報を含む、請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記環境制御機器に関する情報は、前記環境制御機器の運転状況を示す情報を含む、請求項６または７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記気象予測情報は、前記温室の外部の気温、前記温室の外部の相対湿度、日射量および雨量の少なくともいずれかについての情報を含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  10. 　少なくとも気象観測情報を入力とし、前記温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて、前記温室内環境予測モデルの機械学習を行う機械学習部をさらに備える、請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記機械学習部は、前記温室の内部の環境に関する予測情報と、当該温室の内部の環境に関する予測情報に対応する予測対象時刻における前記温室の内部の環境に関する実績情報とに基づいて、前記温室内環境予測モデルを更新する、請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 　前記温室の内部の環境に関する予測情報は、前記温室の内部の気温および前記温室の内部の相対湿度の少なくともいずれかについての情報を含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　気象観測情報を入力として温室の内部の環境に関する実績情報に基づいて行われる機械学習により得られる温室内環境予測モデルを用いて、気象予測情報に基づいて前記温室の内部の環境を予測する予測ステップと、
    　予測された前記温室の内部の環境に関する予測情報の出力を制御する出力制御ステップと
    　を含む情報処理方法。
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