R&D
研究開発の取り組み
栽培試験
Cultivation Trials
現場での実証が導く、最適な栽培条件。
実際の農地や栽培環境で試験を行い、収量・品質への効果や最適な施用条件を検証します。
資材の基礎特性データ蓄積
Accumulation of basic material property data
資材を科学し、効果の根拠を解き明かす。
資材の物理・科学特性を分析し、施用効果との関係を明らかにします。
効果予測
Effect Prediction
データ×AIで導く、圃場ごとの最適施用。
栽培試験と分析データを機械学習で統合し、圃場ごとの最適な施用条件を予測する技術を開発します。
SIEVEが開発する
施用設計プラットフォームのイメージ
Vision for SIEVE's Application Platform
AIと実証データで、すべての農地に最適な施用設計を。
研究・実証で得られたデータを蓄積し、AIによる効果予測を通じて、一人ひとりの農地に最適な施用設計を提供することを目指します。
