人工知能と農業：将来の展望

農業が世界の多くの国で主要な職業であることは周知の事実です。 農業産業は世界銀行によって5兆ドルの価値があると推定されています。 2025年までに、それは約90億人を養う必要があります。 ただし、新たに耕作される土地の量は4％しか増加しません。 有機製品へのこの傾向は、農業企業に雑草防除における化学物質の使用に代わるものを探すことを余儀なくさせています。 多くの国では、労働力が不足しています。

さらに、人的労力は生産を高額にしすぎます。 そのような状況で、農業は土地の使用、何を育てるか、そして人々が何を放牧するかを最適化する方法を探しています。 一方で、農業産業は、すべての国でイノベーションの面で最も保守的なものの1つです。 そしてその一方で、農業は、おそらく深い古代を除いて、長い間あらゆる種類の技術を使用してきました。

人工知能はどのように役立ちますか？

農業におけるAIは、持続可能な開発を達成するための真のチャンスです。 人工知能は、食料システムの変革において重要な役割を果たします。 また、食糧と栄養の不安にも対処します。 農業部門では、AIは、植栽や収穫などの活動から人間を最適化するか、完全に解放するのに役立ちます。 これにより、生産性が向上し、労働条件が改善され（時間と労働集約度が低下するという形で）、天然資源のより効率的な使用が保証されます。 知識管理と計画の合理化を含みます。

特に、電子農業技術の急速な発展に伴い、AIは、農業ロボット工学、土壌と作物の監視、予測分析などの重要な分野でますます使用されるようになっています。 気候変動、人口増加、天然資源の枯渇を考えると、これらの分野での進歩は、土壌と水資源の保全に大きく貢献する可能性があります。 どちらも持続可能な方法で食料安全保障の鍵となります。

人工知能と雑草防除

作業は、世界中の害虫駆除のためのシステムを改善し続けています。 果樹園用の新しい噴霧装置が米国でテストされています。 システムはトラクターに取り付けられ、超音波センサーが木のサイズと距離を決定します。 データ分析は、適切なパワーと有効成分の量でスプレーのジェットを作成します。 実験は、この方法で除草剤の最大27％を節約できることを示しています。

ドイツの企業であるバイエルとボッシュもスマートスプレー技術に取り組んでいます。 システムは、ソフトウェアに入力されたデータに基づいて、作物から雑草を識別し、その種を決定し、必要な量の除草剤を注入することができます。

EcoRobotixは、畑を歩き回り、雑草を自分で見つけて処理できるデバイスに取り組んでいます。 同社は、この装置を使用することで、除草剤の散布量を20分の1に減らすことができると見積もっています。

AIを使用して植物の病気を特定する

最新の技術により、植物の病気の診断、治療法の選択、推定被害量の計算が簡単になります。 このようなサービスへの適用の数により、農家は図書館を拡大し、特定できる病気の数を増やすことができます。 影響を受けた植物の写真を提供するだけで、病気を特定し、数秒で治療を提案することができます。

植物の病気を診断するためのサービスの1つは、PeatのPlantixアプリです。 アプリでは、60以上の病気を診断することができます。 このサービスには、便利に並べ替えられる画像の大規模なライブラリが含まれています。 アップロードされる画像の数が徐々に増えるにつれて、病気を診断するためのアルゴリズムも改善されています。

Xarvioデジタルプラットフォームのスカウティングアプリケーションは便利です。 写真画像を処理することにより、アプリケーションは病気、損傷、および植物の発達障害を特定することができます。 このサービスは、雑草を識別し、植物の窒素の利用可能性に関するデータを提供することができます。 植物の近くで危険な病気や害虫が検出されたときに通知を送信する機能があります。

したがって、将来の大きな見通しがあります。つまり、植物の病気をできるだけ早く特定し、それらを治療することです。 間もなく、植物の病気を特定するだけでなく、病気の段階に応じて治療を調整する技術を利用できるようになります。

フィールドとドローン

AIは、ドローンからのリアルタイムセンサーデータと視覚分析により、歩留まり予測を改善します。 スマートセンサーとドローンが収集できるデータの量は天文学的なものです。 このリアルタイムビデオは、農業の専門家に、これまで利用できなかったまったく新しい情報セットを提供します。 水分、肥料、土壌養分センサーからのデータにより、各作物の成長ダイナミクスを経時的に分析できるようになりました。 機械学習は、強力なデータセットを組み合わせ、歩留まりを最適化するための推奨事項を提供するための理想的なテクノロジーです。 ドローンは、農家にとって重要なデータを収集するための信頼できるプラットフォームです。 AI、地上センサー、赤外線画像、リアルタイムビデオ分析はすべて、農家に新しい洞察を提供します。 これらは、作物の健康と収量を向上させることができます。

国連、国際機関、および大規模な農業企業は現在、害虫駆除を改善するためにドローンからの情報を使用しています。 将来的には、フィールドにセンサーを備えたドローンからの赤外線カメラデータを使用して、植物の健康レベルを監視する予定です。 人工知能を使用する農業生産者は、害虫の蔓延が発生する前でも、それを予測して検出することができます。

人の代わりに機械

今日の一部の地域では、アグリビジネス部門の労働者が不足しています。 この要因により、人工知能と機械学習に基づくインテリジェントトラクター、アグロボット、ロボット工学が人気を博しています。 したがって、それは労働者を見つけるのが難しい多くの農業企業にとって実行可能な選択肢です。 十分な労働者を見つけることができない大規模な農業企業や農地は、数百ヘクタールの土地を耕作するためにロボット工学に目を向けています。

たとえば、自走式ロボット工学をプログラミングして、作物の各列に肥料を分配することは、運用コストを削減し、畑の収穫量をさらに増やすのに役立ちます。 農業用ロボットの複雑さは日々急速に高まっています。 したがって、まもなく、ロボット技術は非常に貴重であり、人間に取って代わる可能性さえあることがわかります。

結論

まとめると、農業においても未来はAIにあると言えます。 生産サイクルを最適化し、起業家活動をより効率的にするプロセスを再定義するのに役立つのは、人工知能技術です。

技術は農業を含む産業のすべての分野に浸透しています。 これにより、企業のコストが削減され、従業員の日常業務が容易になります。 生産プロセスに関する詳細なデータに基づいて分析し、情報に基づいた意思決定を行うための新しいツールを提供します。 これはもはや遠い未来ではなく、企業にとっての現実です。 特に、持続可能で調和のとれた開発を目指して努力している人々。 今、経済的にだけでなく、環境的にも社会的にも。