AIが農業用水効率の課題をどう解決するか

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• 食糧需要が増加するにつれて、世界は水の使用を管理する必要があります。

• 農家はこれまでにない量の歴史的データにアクセスできるようになりました

• 植物の行動をAIで分析することは、灌漑を微調整するための強力なツールです

灌漑による水利用の最適化は、農業の発展と農業の成功に常に不可欠な要素でした。しかし、天然水資源を効果的に管理するには、技術とインフラ管理の費用に標準的な費用便益分析を適用しながら、微妙なバランスを取る必要があります。

特に農業が世界の水使用量の 70% 以上を占めると推定されているため、水使用量の削減は非常に重要です。食糧需要は増加する一方であり、その需要を満たすために水の使用量はさらに 15 パーセント増加すると予想されます。

精密農業と人工知能革命

テクノロジー企業は、生産者と協力し、精密農法と可視化ツールを通じてこの複雑な問題を解決する準備ができています。人工知能（AI）は、畑や温室における水効率の向上に大きな進歩を遂げている技術分野です。

新しいテクノロジー、デバイス、プラットフォームにより、過去の降雨パターン、航空写真、収穫量記録、フィールドセンサーなど、複数のソースからこれまでにない量のデータを収集し、活用できるようになりました。次に、集約されたデータを予測データ（市場需要から天気まで）と組み合わせることで、これまでで最も正確な予測に基づいて「インテリジェントな」意思決定を行うことができます。

最適な灌漑スケジュールと割り当てを作成する

水面上または水面下の領域を特定することが重要です。農家や農学者にとって評価が難しい日常業務の 1 つは、最適な収穫量と品質を得るために適切な水の量を決定することです。植物の種類によっては、水のやりすぎも危険をもたらす可能性があります。たとえば、綿花の栽培に過剰な灌漑を行うと、作物の価値である綿花の成長ではなく、葉の成長が促進される可能性があります。

農家の目標は、コストを抑えながら収穫量と品質を最適化する、作物に最適な灌漑スケジュールを作成することです。蒸発散量は常に、植物のニーズに合わせた灌漑システムを構築する上で重要な指標となっています。これは、地表からの蒸発と植物からの蒸散の合計を表します。現代の衛星画像と天気予報は、農家が蒸発散量の評価を改善するのに役立ちます。しかし、モノのインターネット (IoT) センサー技術の進歩により、土壌や天候の代わりに (またはそれらに加えて) 植物の行動を測定することで、より洞察力のある灌漑の決定を下せるようになりました。

強力な AI エンジンは、衛星、航空機、ドローンの画像からのデータフィードを処理および分析できます。機械学習、特にディープラーニング アルゴリズムは、画像からデータを解釈し、灌漑の問題 (および害虫などのその他の問題) に焦点を当てたパターンを特定するのに役立ちます。画像を土壌および植物センサーと組み合わせると、データから灌漑の必要性を非常に正確にリアルタイムで読み取ることができ、潜在的な問題を警告することができます。

画像: FAO

灌漑の不具合や漏れを検出する

特に水が不足している地域で水を無駄にすることは、世界中の農家や食料生産者にとって大きな出費の悩みの種となっている。一方では点滴灌漑のような技術や、土壌を使わない温室のような高度な制御環境がありますが、それらに必要な技術やシステムはコストがかかるため、大規模農業（または価値の低い作物）には適していません。大幅に改善できる可能性がある領域の 1 つは、灌漑システムの漏れなどの障害の検出です。

以前は、損傷した機器を見つけたり、漏れを特定したりするには、物理​​的な検査が必要だったかもしれません。 IoT デバイスでは、何か問題や疑わしい点がある場合にソフトウェア自体が警告を発することができますが、これはデバイスが接続されている場合にのみ可能です。このように、灌漑センサーは不規則性を検出し、それを根本的な問題や変数に結び付けることができます。特に、気象データなどの他のデータ ポイントと接続すると、他の潜在的な原因を排除できるようになります。

私が一緒に仕事をしているある栽培農家は、アイダホ州中東部で 2,630 ヘクタールの農地を管理していますが、この地域では 2 日間で気温が 25 度まで大きく変動することがあります。灌漑を管理することが彼らにとって最大の課題です。気温が上昇すると 80 個の灌漑ピボットが作動するため、土地が急速に乾燥し、何らかの問題が大きな問題になる可能性があります。 Valley Insights のような AI ベースのツールを使用することで、各プラントの熱画像など、現場の航空写真やその他のデータにアクセスできるようになります。撮影された画像と AI を活用した現場分析により、正確な警告が提供され、問題箇所を正確に特定し、早急な対応が必要な灌漑の問題を特定します。つまり、肉眼では発見が難しいピボット関連の漏れなどの問題を修正できるということです。 AI の力は、1 つの問題に集中するだけにとどまりません。灌漑の不規則性を修正する方法について洞察を提供します。

AIが牽引する自律農業の未来

自動運転車の導入により、私たちが知っている運転方法が確実に変化するのと同様に、農業も AI 駆動の自律ツールの導入により 10 年以内に再定義されるでしょう。現在、AI と予測分析は主に農家の意思決定プロセスを支援するために機能していますが、近い将来、機械は自律的に動作できるようになります。

農業における自律型機械は、作物のニーズだけを考慮するのではありません。彼らは、収穫量、品質、エネルギーコストに関連する財務上の考慮事項、およびその他のパラメータなどの要素を考慮に入れる「知恵」を持っているでしょう。灌漑と水の使用は一般的に重要な出発点ですが、この技術は施肥や作物保護を含む他の農業プロセスの基盤としても機能します。

（キャシーが編集）