精密農業や気候モニタリングから、コスト削減のための資源利用の最適化まで、ビジョンAIが農業にどのような革命をもたらしているかを探る。
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人工知能には様々な用途がある。ほとんどの産業が、今日このテクノロジーがもたらすあらゆる利点から容易に恩恵を受けることができる。最も重要なものの一つである農業に焦点を当てながら、袖をまくってみよう。
すべては資源の適切な配分にかかっている。
機械学習アルゴリズムは、センサー、衛星、ドローンから収集された膨大な量のデータを分析し、パターンやつながりを明らかにする。これにより、水、肥料、農薬などの資源の最適な利用が可能になる。
農作物を監視・管理することは、次のような複数の利点につながる：
雑草の識別もAIが農家に利益をもたらす分野だ。
この技術は、作物と雑草を区別することができ、除草剤を広範囲に散布する必要なく、的を絞った効率的な雑草防除を可能にする。
この利点は露地だけでなく、ハウス農業にも当てはまる。
人工知能ビジョンは、家畜の健康と福祉を監視し、病気の初期徴候を検出し、迅速な獣医治療を保証するために適用することができる。
加えて、この技術は盗難や異常な行動を防ぎ、他のさまざまな問題を引き起こす可能性がある。
この技術のもうひとつの用途は品質管理だ。アルゴリズムは農産物の品質を評価することができ、高品質の農産物だけがサプライチェーンに入ることを保証する。これは廃棄物の削減や顧客満足度の向上に直結する。
しかし、これは新しいことではない。さまざまな業界の有名企業がすでに先行している。
アウディの生産計画・自動化・デジタル化部門の責任者は、マシンビジョンとAIの統合により、これらの検査にかかる人件費が30～50％削減されたと断言した。
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人工知能は気象パターンに関連する視覚データを分析する。これは、農家が気候条件の変化に適応するための作付け時期や作物の選択について、情報に基づいた決定を下すのに役立つ。
アンナ・リリェダール博士によれば、気候変動と研究に関しては、AIはすでに「汚れ仕事」を代行しているという。彼女の専門的な事例をもう少し詳しく説明すると、彼女は北極圏の永久凍土の予測を季節的なタイムスケールで行うために気候モニタリングを使っている。
データに基づく意思決定が生産性と収益性を高める。
AIは膨大なデータの分析を可能にし、作付け、収穫、農場全体の管理など、さまざまな分野でより良い意思決定のための洞察を農家に提供する。
さらに、アプリケーションは、それぞれの具体的なケースのニーズに合わせることができる。害虫の駆除に関心のあるユーザーもいれば、土壌に関するより詳細な情報を好むユーザーもいるだろう。
世界で消費される水の約70 ％が農業に使われている。そしてその70％のうち、なんと40％が不適切な水管理によって失われている。
農家は、視覚データを分析して土壌の水分レベルを判断することで、灌漑システムを最適化し、効率的な水の利用を確保することができる。
さらに、漏水検知を自動化することで、水の過剰使用箇所を発見するのに大いに役立つ。
結局のところ、自然なくして農業は成り立たない。モニタリングのおかげで、AIビジョンは農作業が周囲の生態系に与える影響を分析し、生物多様性の保全を支援することができる。
最後になったが、未来に向けた構築である。農業におけるAI技術の開花は、農村地域の技術開発に貢献し、経済成長と持続可能性を促進する。
これは、現在世界規模で人口が減少している農村地域のコミュニティの強化に、時間をかけてつながる可能性がある。FWDによると、アメリカの農村部の77％の郡で、20年前と比べて生産年齢人口（15歳から64歳）が減少している。
世界人口は増加の一途をたどっており、2030年には90億人の大台に達すると推定されている（あるいはそれよりも早いかもしれない）。新たな課題には新たな解決策が必要であり、テクノロジーが重要な役割を果たす。
フォーブス誌によると、AIや機械学習を含むスマート農業への世界的な支出は、2025年までに3倍に増え、153億ドルに達すると予測されている。
AIのビジョンを活用することで、農業は効率の向上、環境負荷の低減、全体的な持続可能性の向上から利益を得ることができる。
