希望の産業：AIが屋内農業を再定義

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能は農業分野に混乱をもたらしている。私たちが知っている農業が再定義されつつあると言っても過言ではありません。農業という言葉を聞くと、ほとんどの人は次のような光景を思い浮かべるでしょう。隣に住む農夫のラオ・ワンさんが作業服を着て、広大な畑でトラクターをぐるぐる回している光景です。しかし、私たちの孫たちはこのような光景を見ることはできないかもしれません。

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過去 10 年間で屋内栽培技術が大きく進歩し、屋内農業の可能性がますます明らかになったため、屋内農業はますます人気が高まっています。屋内で農業を行おうというアイデアの主な理由は、より優れた制御を求めているからです。

屋内農業では、作物の生育環境を完全に制御できます。お金さえあれば、光、温度、二酸化炭素濃度、肥料、水、換気など、あらゆる要素をコントロールできます。この制御により、作物の収穫量の増加、成熟の早まり、水消費量の削減など明らかな利点がもたらされ、これらはすべて小さな土地で達成できます。

人工知能は農業をどのように活性化できるのでしょうか?

人工知能は、リアルタイムデータを活用してさまざまな方法で作物の成長を最適化し、農業を改善しています。前述したように、屋内農業では、さまざまな要素を監視することで作物の生育環境を制御することができます。

たとえば、Bowery Farming では、「光スペクトル、光周期 (昼/夜サイクル)、光の強度、灌漑スケジュール、肥料、換気、温度、湿度、CO2 レベル」を含むさまざまなデータを測定します。その後、研究者たちは機械学習アルゴリズムを使用してこのデータを処理し、合理的な介入手順を開発しました。

コンピュータービジョンは、このルッコラの植物の皿の健康上の問題を識別します。

上の写真は、Bowery の人工知能システムによって撮影されたシーンです。トレーニングを通じて、システムは葉の色から植物の健康状態を検出できるようになります。問題が特定されると（赤で囲まれます）、すぐに対応が開始されます。

何が問題なのかは明らかではありませんが、光不足であると推測できます。次に、人工知能がこのルッコラの皿に光が当たる時間を長くします。ここで言っているのは、特定の作物のプレートの照明時間が長くなるということであることに注意してください。そうです、人工知能は作物や植物のトレイごとに個別のケアを提供できます。

これは本当にすごいですね。実際、同じ土地で何千もの作物を栽培し、それぞれの作物が繁栄できるようにそれぞれに特別な配慮をすることができます。

このような操作の実現は、人工知能の技術分野である機械学習に依存します。屋内農業の大型機械は、栽培サイクルごとに大量の測定値を収集します。機械学習アルゴリズムはこのデータを処理し、そこから学習して、次の成長サイクルに最適な最適化を実現します。植物を植えるたびに、成長プロセスの追跡が始まります。

最終的に、これらの記録は、特定の作物を栽培するための「レシピ」としてまとめられました。この秘密のレシピは、この作物の栽培に使用でき、優れた収穫を達成するための合理的な成長軌道を描くことができます。

このデータがあれば、植物を育てるのにどのくらいの水を使うべきかがわかるだけでなく、いつ水をやるのが適切かもわかります。他の指標についても同様です。これだけでも十分エキサイティングですが、さらに多くのことが可能です。

これらのレシピは、各作物に最適な風味を効率的に実現するために、常に改良され続けています。成長過程の各要素を微妙に調整することで、適切な成長パターンを見つけることができます。同じ作物の各トレイでも、特定の影響要因を調整できます。つまり、生産が始まると、生産量を増やすための何千もの実験が始まります。そして最も良い点は、これらの実験には追加の生産コストがかからないことです。

最後に、作物の収穫準備が整うと、植え付けと科学的テストをすべて完了したシステムがスタッフに通知し、どのトレイの作物を収穫すべきかを指示します。植え付けから収穫まで、人工知能は農業生産プロセス全体を改善しました。人工知能は、屋内農業のための自動管理システムを提供し、栽培すればするほど理解が深まります。

将来への影響

屋内農業における AI の影響は、商業部門と消費者部門の両方ですでに感じられています。屋内農業企業のほとんどは、アマゾンやウォルマートなどの大企業の支援を受けています。

できるだけ短時間で食品を玄関先まで配達するために、これらの企業にはサポートインフラが必要です。屋内農業は、あらゆる場所での農業を可能にし、最短時間で生産できるインフラストラクチャを提供します。屋内農業の場所を戦略的に選択することで、輸送によるボトルネックを解消し、製品の鮮度を向上させることができます。

さらに、オーガニック食品に対する消費者の需要はビジネスチャンスとなります。屋内栽培は有機栽培であり、生育環境が管理されているため、農薬は必要ありません。

いくつかの企業が、消費者の家庭に有機農業を届けようと取り組んでいます。 Seedoはそんな会社です。彼らは、何でも栽培できるミニ冷蔵庫のような小さな装置を持っています。デバイスには統合アプリが付属しており、栽培する作物の種類を入力すると、デバイスが残りの作業を実行します。収穫時期になるとリマインダーを送信し、内蔵カメラを通じていつでもどこでも作物を監視することもできます。

このようなイノベーションは私たちの生活を永遠に変える可能性を秘めており、AI と屋内農業は食糧不足の解決や発展途上国への食糧供給に重要な役割を果たします。これらの分野における制限は主にエネルギー消費とインフラですが、高度な人工知能がプリインストールされた Raspberry Pi (RPi) の助けを借りて、低コストの温室水耕栽培でもこの問題を解決できます。

ブレット・ブライアンはこう言った。「農業は希望の産業だ。」この文章の本来の意味は、その年の豊作を願って種を植える伝統的な植え付けの過程を説明することである。著者は、人工知能と屋内農業も希望の産業として見ることができると考えています。農業とテクノロジーのこの新たな融合により、いつの日か誰もが安定した持続可能な食糧源にアクセスできるようになるだろうという希望が湧いてきます。