米国の農業業界は人工知能をテストします

1930 年代には、米国には約 680 万の農場がありました。面積は平均して約 155 エーカーでした。次の数十年間で、農場の数は 2023 年には約 190 万まで急速に減少しました。それらの農場は平均して約 464 エーカーにまで拡大しました。

農業は時間の経過とともに変化するため、専門家は人工知能 (AI) が農家や生産者がより迅速かつ効率的に食料を作るのに役立つと考えています。

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「作物の生産性を高めるだけでなく、生産性の面で使用する資源の量を減らすことにも、多くの可能性があると思います。収量を増やし、栄養の質を改善するために実際に収集できるデータがあります。しかし一方で、労働力の確保が容易になるという側面もあります」とカリフォルニア大学デービス校のブドウ栽培・ワイン醸造学および生物・農業工学部の助教授であり、次世代フードシステムAI研究所の研究員でもあるメイソン・アールズ氏は語った。またはAIFS。

最新のデータによると、2018年に農家の41%が労働力不足を報告した。これは、2014年に労働力不足を報告した農家と比べて27%増加している。この傾向は今後も続くと予想される。労働統計局は、求人数は変わらないにもかかわらず、2033年までに労働者が2%減少すると予測している。

カリフォルニア大学デービス校のコンピューターサイエンス教授イリアス・タグコプロス氏は、「私たちはより少ない労力で、より多くのことを成し遂げています。これに決まった方法がなく、従来の仕事が完全に変わったわけではなく、力を与え、既存の労働者の生産性を向上させています」と述べた。 AIFSのディレクター。

AIFS は USDA 食品農業研究所からの助成金によって資金提供されています。これは、農業における人工知能の利用に関するさらなる研究を実施するUSDAの取り組みの一環です。

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「私が特に焦点を当てている大きなことの一つ、そして私たちがフードシステム研究所で働いているのは、どうすれば農業とフードシステム全体に影響を与えることができるかということです。それがさまざまな農産物の生産に関係しているかどうか、ということです。さまざまな種類の野菜、果物、ナッツ、他の種類の肉、または他の種類の食品です」とアールズ氏は語った。 「研究や研究室からスタートアップ、企業イノベーションに至るまで、多くの可能性があると私たちは考えています。そして私たちは、その過程でそれを促進し、統合する方法を見つけるためにここにいます。」

USDAの調査によると、人工知能などの新興テクノロジーを利用している農家はわずか27％だという。業界全体の投資は今年の 20 億ドル以上から 2028 年には 5 ドル以上に増加すると予想されています。

USDAの調査によると、人工知能などの新興テクノロジーを利用している農家はわずか27％だという。 （AI次世代フードシステム研究所）

「私たちのビジョンとは、どうすればより健全な社会とより持続可能な地球を実現できるかということです。私たちの使命は、AIを活用してそれを構築し、その目標に向けて支援することです」とタグコプロス氏は語った。 「AI は 2 つのことを行っています。1 つはビジネスの生産性を高めることです。そして 2 つ目はイノベーションを加速することです。AI は、世の中にあるものではなく重要なことに実際に焦点を当てることで、イノベーションを加速します。」

研究者は、センサーやロボティクスなどの AI ハードウェアが現場でデータをより適切に収集できる方法を研究しています。

「AI の力の 1 つは、非常に短時間で大量のデータを処理し、パターン認識で非常に高いパフォーマンスを達成できることです」とアールズ氏は述べています。

この技術は、農家がどこに肥料を散布するか、いつ収穫するのが最適かを決定するのに役立ちます。

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「1 時間以内に数百万枚の画像を処理して、雑草、雑草、病気や害虫による損傷の可能性がある場所を特定し、さまざまなタイプの器具を使用して、それらの雑草や害虫を正確に取り除くことで、農家はより高い収量を得ることができ、消費者はそれらの畑からより良い果物、野菜、その他の製品が収穫されることを知ることができます」とアールズ氏は語った。

アーカンソー大学の USDA プロジェクトの 1 つは、家禽の処理に仮想現実を使用することを検討しています。研究者らは、作業員が仮想的にデバイスを制御しながら現場でロボットを使用できるかどうかを研究する予定だ。必要な労働者は少なくなることが予想されますが、設備のコストは高くなります。

研究者は、センサーやロボティクスなどの AI ハードウェアが農業分野でデータをより効率的に収集できる方法を研究しています。 （AI次世代フードシステム研究所）

「問題は、どうすればこの技術をさらに費用対効果が高く、さらに実用的なものにできるかということですが、これは常に課題です」とタグコプロス氏は語った。

管理された環境や屋内農業でも、初期費用が高くなります。しかし、いくつかの研究では、天候に関連した問題が少なく、年間を通じて栽培できるため、より高い作物収量が可能であることが示されています。

「将来的には、より多くのデータが生成され、より多くのツールが利用可能になり、いつ灌漑するか、いつ耕作するか、どこで販売するかについての推奨事項を提供できる AI ツールがより簡単に、より安価に提供されるようになるでしょう。さらに多くのコラボレーションが可能になります。なぜなら、農民たちは自分たちのデータを共有する必要があることをより理解しているからです。そして、それは競争で全員が勝ち取ることではないのです」とタグコプロス氏は語った。

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制御された環境は、過去数年間で多額の資金を受けてきました。 USDAは最近、コーネル大学でブドウを研究するプロジェクトに着工した。国立ブドウ改善センターは、科学者が気候に適応可能なブドウ品種と栽培者の管理戦略を研究するのを支援します。

「果物や野菜、その他の種類の作物を他の方法では栽培できない場所で栽培する機会は、あらゆる種類の食品、生鮮食品、栄養価の高い食品を都市やその他の地域に届ける大きな可能性を秘めています」とアールズ氏は述べた。 「AI には、このような種類の室内気候を制御して出力を最適化する方法を理解するのに役立つ真の可能性があります。」