食品産業における人工知能：農家の意思決定を支援する

人工知能は食品システムを最適化できると思いますか? 精密農業からパーソナライズされた栄養管理まで、農業、食品生産、食品消費におけるテクノロジーの潜在的な応用範囲は数多くあります。しかし、技術的なパフォーマンス、ユーザーの受け入れ、技術の実用化には依然として課題が残っています。 Chiara Cecchini 氏は、この分野における主な課題と機会を調査し、健康的な生活を確保し、幸福を促進するために人工脳をどのように活用できるかを探求しています。

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スタンフォード大学が開始した「人工知能に関する100年の研究」では、人工ニューラルネットワークが大規模なデータセットと大規模コンピューティング（ディープラーニング）を通じてトレーニングできるようになり、意思決定を改善するためのデータ駆動型ソリューションの開発が促進されることが示されています。さらに、人工ニューラル ネットワークは、生物学的脳のニューラル ネットワークにヒントを得たコンピューティング システムです。人間の選択は限られた知識に基づいて行われるため、リスクが増大し、非効率的です。 AI は、複雑なタスクに対する人間の認知能力を模倣する機会を提供し、これらの人工ニューラル ネットワークを通じて、リスクを軽減し、肯定的な結果を高めることが可能になります。

農業、健康、栄養は長い間、政治的レベルと社会的レベルの両方で異なる領域を占めてきました。地球規模で最も重要な課題の一つは、増加する世界人口を持続可能な形で養うために、量と質の両面で十分な食糧を供給することであると、現在では広く認識されています。これを実現するためには、「よりスマートな農業成長」を促進することが急務だと世界経済フォーラムは主張している。

農場、畑、または輸送中に設置されたセンサーによって生成されるデータは、最も豊富な情報を提供します。したがって、農業に AI を適用すると、収穫量を最適化して増加させ、農業計画を改善し、リソースを最適化し、無駄を大幅に防ぐことができます。 2020 年までに、7,500 万台以上の接続された農業機器が使用されるようになると推定されており、2050 年までに各農場で 1 日平均 410 万のデータ ポイントが生成されるようになると予想されています。

農業業界には、精密な除草や収穫から病気の特定まで、AI が農業システムに新たなシナリオを切り開く可能性を秘めている例がいくつかあります。

コーネル大学の研究チームは最近、キャッサバの葉の褐色斑点病を98パーセントの精度で識別できるニューラルネットワークの構築とトレーニング方法を説明する研究を発表しました。 CAMP3 は、現場の画像を収集し、害虫や病気を早期に自動的に検出するために使用される無線センサー ネットワークを展開および管理します。

精密な除草と収穫のために、Abundant Robotics は最近 1,000 万ドルを調達し、適切なリンゴを収穫できるロボットを開発しました。もうひとつの例は、果樹園内を移動してオレンジを収穫できるロボットを開発しているサンディエゴの会社、Vision Robotics です。こうした解決策により、農家の人件費や果物の被害を数百万ドル節約できる可能性があり、毎年失われる13億トン（約7,500億ドル）の食糧を削減できる可能性がある。

AIは土壌の健康に良い影響を与える可能性もあります。大さじ1杯の土には、植物の生態系を形成する何百万もの微生物が含まれており、Trace Genomicsのような企業は土壌からDNAを抽出し、その微生物叢を分析し、土壌の健全性と作物の収穫量を最大化するためのAIベースの推奨事項を提供することができます。

世界の食糧安全保障は人類が直面している最も差し迫った課題の一つであり、この目標を達成するには農業生産が不可欠です。植物や動物の病気、環境の悪化、気候変動はすべて、世界中の人々に影響を与える差し迫った問題です。現在、AI と機械学習に取り組んでいる人々は、新たなグリーン革命を形作ることを期待しています。取り組みが早ければ早いほど、私たち全員がそこから得られる価値は大きくなります。