農家が現代農業の課題に取り組むのに AI が役立つ 3 つの方法

ChatGPT のような派手な新しい人工知能ツール、AI を規制するという課題、超知能マシンの終末シナリオが注目を集めていますが、AI は多くの分野で有用なツールです。実際、それは人類に利益をもたらす大きな可能性を秘めています。

農業では、人間の健康、環境、食料安全保障を脅かす課題に取り組むために、農家が AI を活用したツールをますます活用しています。研究者はこれらのツールの市場を予測しています 2032年までに120億米ドルに達する見込み.

研究者として 農業・農村政策を学ぶ, 私は農業 AI に関して 3 つの有望な発展があると考えています。連合学習、害虫や病気の検出、価格の予測。

データを共有せずにプールする

ロボット工学、センサー、情報技術の農業分野での利用が増えています。これらのツールは、農家が効率を向上させ、化学物質の使用を削減できるようにすることを目的としています。さらに、これらのツールによって収集されたデータは、管理システムと意思決定を改善するために機械学習を使用するソフトウェアで使用できます。ただし、これらのアプリケーションでは通常、関係者間でのデータ共有が必要です。

米国の調査農家は、回答者の半数以上が次のように答えていることを発見しました。 連邦機関や民間企業のデータを信用しない. 。この信頼の欠如は、機密情報が漏洩したり、悪用されたりするのではないかという懸念に関連しています。 市場と規制を操作する. 。機械学習はこうした懸念を軽減できる可能性があります。

フェデレーテッド ラーニングは、複数の関係者からのデータに基づいて機械学習アルゴリズムをトレーニングする手法です 当事者がお互いにデータを明らかにする必要がなく、. 。フェデレーテッド ラーニングでは、ファーマーは中央サーバー上のデータを共有するのではなく、アルゴリズムがアクセスできるローカル コンピューターにデータを置きます。この方法 プライバシーを高め、侵害のリスクを軽減します.

この方法で農家を説得してデータを共有することができれば、農家はより良い意思決定を行い、持続可能性の目標を達成するのに役立つ協力システムに貢献できます。たとえば、農家はひよこ豆の作物の状態に関するデータをプールし、すべてのデータでトレーニングされたモデルにより、それぞれのデータを得ることができます。 ひよこ豆の収量のより良い予測 独自のデータのみでトレーニングされたモデルよりも優れています。

害虫や病気の発見

農民の生計と世界の食料安全保障は、植物の病気や害虫によってますます危険にさらされています。食糧農業機関は、病気や害虫による世界の年間損失額を推定しています。 総額2,900億ドル、世界の農作物生産の40％が影響を受ける.

農家は通常、発生を事前に防ぐために作物に化学物質を散布します。しかし、これらの化学物質の過剰使用は健康への悪影響と関連しています。 人間の健康、土壌と水の質、生物多様性. 。心配なことに、多くの病原体は 既存の治療法に抵抗力を持つようになる, 、そして新しいものを開発するのは難しいことが判明しています。

したがって、使用される化学物質の量を削減することが最も重要であり、AI は解決策の一部となる可能性があります。

国際農業研究センター連合は、 害虫や病気を特定する携帯電話アプリ. 。アプリ「Tumaini」を使用すると、ユーザーは疑わしい害虫や病気の写真をアップロードでき、AI がその写真を 50,000 枚の画像データベースと比較します。このアプリは分析も提供し、治療プログラムを推奨することもできます。

このようなアプリを農場管理ツールと併用すると、農家が散布の目標を定める能力が向上し、使用する化学薬品の量を決定する精度が向上します。最終的に、これらの効率により農薬の使用量が減り、耐性菌のリスクが軽減され、人間と環境の両方に害を及ぼす農薬の流出が防止される可能性があります。

価格の水晶玉

市場のボラティリティと価格の変動は、農家がどのように投資し、何を栽培するかを決定する方法に影響を与えます。この不確実性はまた、 農家が新たな開発にリスクを負うことを防ぐ.

AI は、次のようにしてこの不確実性を軽減できます。 価格の予測. 。例えば、以下のような企業のサービスです。 アグツール, アグレモ そして ジオパード AI を活用した農場意思決定ツールを提供します。これらのツールを使用すると、価格と市場データのリアルタイム分析が可能になり、生産の最適化に役立つ長期的な傾向に関するデータを農家に提供できます。

このデータにより、農家は価格変動に対応し、より戦略的に計画を立てることが可能になります。農家の経済的回復力が向上すれば、農家とより大きな食糧システムの両方に利益をもたらす新しい機会や技術に投資できる可能性が高まります。

AI を永遠に

人間のイノベーションは常に勝者と敗者を生み出してきました。AI の危険性は明らかです。 偏ったアルゴリズム, データプライバシーの侵害 そして 人間の行動の操作. 。しかし、それは多くの問題を解決する可能性を秘めた技術でもあります。

農業における AI のこれらの使用は、農家の間で楽観的な見方をする原因となっています。農業業界が強力で賢明な枠組みを開発しながら、これらの発明の有用性を促進できれば 被害を最小限に抑えるために, AI は、現代の農業が人間の健康と環境に与える影響を軽減しながら、21 世紀における世界の食料安全保障の向上に貢献できます。