タイトルで自動計算に挑戦してみると記載していますが、全く出来ていません。

これから考えます。

そこのところはご了承下さい。



ある日の会話で土壌分析の結果を継続的に保管するなら、

基肥の自動計算もできるのではないか?という話題が挙がった。

土壌分析アプリsoil2 by Go


基肥で使用する各肥料の成分をベクトルで持たせ、

線形計画法で最適な解を探し、

その解と実際に施した量の差で教師ありの機械学習させ続ければ出来るのでは?

なんてその時は思った。


線形計画法をざっくりと説明すると

サプリメントを作る時に各食材を集めたとする。各食材で各栄養価と価格の情報を持たせ、そのリストを元に目的のサプリメントの栄養価にするために各食材がどれくらいの構成比にすれば材料費が最安値になるか?を計算する時に利用する計算法

線形計画法 - Wikipedia


機械学習についてはWikipediaからそのまま抜粋

人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。

機械学習 - Wikipedia


とりあえずこの話題は頭の片隅に入れて、暇な時に考えていたんだけど、

最初の各肥料の成分をベクトルで持たせるところにとんでもなく大きな問題があることに気が付いた。


各所の指導員が行うような施肥指導では

こちらが持つ勝ちパターンがまったくといって良い程当てはまらず、

そもそも論として基本要素であるNPKのN(窒素)とP(リン酸)を成分量で見ていないので、

根本から計算方法が違うため成分をベクトルで持たせる事に意味がない。

※今回有機の話は除いています

京都市内で起こったすごいこと

肥料成分としての窒素(N)


なぜNPKの成分量で見ていないのかといえば、

シグモイド型のBBロング肥料を使用しているからで、

BBロング肥料はどちらかといえば成分量よりも栽培期間で見るため見え方が異なる上、

シグモイド型BB肥料のシグモイドって何?


そもそもの話で、

土壌の保肥力等のポテンシャルを高めることを主眼に置くと、

成分量を厳密に見なくても土壌の方でどうにかしてくれるので、

どうにかしてくれる方に頼るほうが遥かに賢い。

マイナス増やして、大事なものを蓄えろ


というわけで、

線形計画法で使用できる各肥料のベクトルのモデルから模索していこう。