AI を使用して農場の生産性を向上させる

スマート農業技術は、私たちが食物を栽培し、消費する方法を変えています。世界中の農地で、食料生産者は、季節の作物を播種し、準備し、栽培する適切な時期を示す兆候を求めて空を見上げることはなくなりました。気温の急激な変化と天候の予測可能性により、そのような伝統的な農業慣行は不要になりました。
調査によると、スマート農業の世界市場規模は、2017 年の 95 億 8000 万ドルから 2022 年には 231 億 4000 万ドルに成長しています。先進国は世界のスマート農業市場の最前線に立っていますが、近年、開発途上国の農業における高度な技術の出現が見られています。インドやアフリカなどの市場。テクノロジーは、これらの経済圏の農家が、最適な種子の選択、植え付けと収穫サイクルの適切な時期の特定、タイムリーな気象モニタリング、および栽培サイクル全体にわたる作物の健康状態の継続的な追跡を通じて、農産物の品質を向上させるのに役立っています。

農家のアレクサ

テクノロジーのおかげで、今日の農業従事者はスマートフォンという新しい武器を選択できるようになりました。ボストン コンサルティング グループの調査によると、現在 1 億 2,000 万人がインターネットにアクセスできるのに対し、2020 年までに、農村地域に住む約 3 億 1,500 万人のインド人がインターネットにアクセスできるようになるとのことです。デジタル接続が農村部に広がるにつれて、電話は農家にとって重要な情報ツールであり、農家の生産性を高める理想的な農業慣行に関するデータ インテリジェンスとサービスを農家に提供できます。たとえば、インドのビハール農業大学は、ビハール クリシ アプリと呼ばれるモバイル アプリを考案しました。このアプリは、作物の管理、気象関連の情報、農家の質問に対する専門家のアドバイス、さらには土壌や水のデータまで農家を支援します。このアプリは、多くの現地の言語で利用できる多くの無料アプリケーションの 1 つであり、農家に現代の栽培方法に関する貴重な洞察を提供します。

CropIn の SmartFarm ^® などの農場管理ソリューション 信頼できる情報を適切なタイミングで提供し、農業に関してデータ主導の意思決定を可能にすることで、食品生産者と農業ビジネスを支援するように設計されています。スマート農業は、衛星画像、気象、および地上データからの入力を組み合わせて、区画および地域レベルで農場を完全にデジタル化できるようにします。これにより、栽培プロセス全体を完全に可視化できるだけでなく、農産物のエンドツーエンドのトレーサビリティも容易になります。

気候に配慮した農業と持続可能性

国連 (UN) は、世界の人口が 2050 年に 97 億人に増加すると推定していますが、それまでに耕作されているのは追加の土地の 4% にすぎません。農業における先進技術の役割は、世界の人口を養うのに十分な量を確実に生産するための運転席を占めています。スマート農業とは、より良い耕作方法を見つけて実施するだけでなく、自由に使える資源を最大限に活用することでもあります。

国連は、気候に配慮した農業の 3 つの目的は、農業の生産性と収入の増加、温室効果ガス (GHG) 排出量の可能な限りの削減、気候変動への適応と回復力の構築であると述べています。

過去 10 年間、気候に配慮した農業が農業に与える影響を目の当たりにしてきました。これらの栽培技術を採用する国はさらに多くなっています。中国では、2014 年以来、気候に配慮した農業の実践により、44,000 ヘクタールの農地で水の使用効率が改善されました。また、土壌の状態を改善し、米の生産量を 12%、トウモロコシの生産量を 9% 増加させました。これにより、29,000 を超える農業協同組合の収入が増加しました。

農業における AI の力の実例

農業における高度な技術の最大の恩恵の 1 つは、作物の健康状態を継続的に監視し、作物に損害を与える可能性のある害虫や病気を検出できることです。過去には、作物は多くの環境リスクにさらされていましたが、その中で最大のものは害虫でした。作物全体を台無しにする可能性のある侵入を特定することは困難であり、検出されたとしても、作物全体の収量に大きな影響を与える可能性があります.

農業における AI は、携帯電話にわずかなメッセージを送るだけで作物のわずかな変化について警告を受けることができる農家にとって天の恵みです。たとえば、研究者は最近、キャッサバ植物の病気をほぼ 100% の精度で検出できるアプリを開発しました。チームは TensorFlow を使用してキャッサバの葉の 2,756 枚の画像のライブラリを構築し、AI に植物の病気を特定するように教えました。チームは転移学習を使用してシステムをトレーニングし、キャッサバ植物に見られる一般的な病気による損傷を認識し、健康な植物とあらゆる種類の感染がある植物とを区別することに成功しました。

これは、AI が農業の実践に影響を与え、世界中の農業のルールを書き換えている一例にすぎません。

食の未来はスマート

AI と機械学習は産業の機能を変化させていますが、言うまでもなく、農業はそれらが最も広範囲に影響を与える分野です。簡単に言えば、地球上のすべての個人が生き残るためには食料が必要であり、農業における高度な技術の使用は、次の世代のために食料を生産するよりスマートな方法を発見するのに役立ちます.衛星画像、地上センサー、気象情報から収集されたデータは、CropIn の SmartFarm ^® などの農場管理ソフトウェアによって保存および分析されます および SmartRisk ^® よりスマートで持続可能な栽培に必要な予測的洞察を農家に提供します。より多くの農家が農業にこれらの技術を採用するにつれて、農業は予測不可能な分野から離れ、食料生産と栽培についての考え方を再定義するのに役立ちます.

CropIn が AI と機械学習を使用して予測可能性を高め、世界中の農家や農業会社の生産量を改善する方法については、お問い合わせください。