ブドウ園。 出典：Pixabay

ワイン生産者は、より風味豊かなワインを作るための、珍しいかもしれないが、巧妙なトリックを持っています?—ブドウの木に水を与えないでください。収穫直前にブドウの木を乾燥させると、果皮が多く果汁の少ない、より小さなブドウが収穫されます。ブドウが小さいほど、より深い色とより複雑な味わいのワインが生まれます。

トリンチェロファミリーエステーツ カリフォルニアのナパバレーでは、ブドウにちょうど正しい量の水をまくようにしたかったのです。 セレスイメージング 彼らの分野を写像するため。 Ceresはドローンを使ってぶどう畑の色、熱、赤外線の画像をキャプチャし、それらの画像を分析するために人工知能を使ってワイン生産者がブドウに水をかけているかどうかを確認しました。

ぶどう畑の一部で、Trincheroがあったことがわかります。 彼らのワインの専門家たちは、水が多すぎる地域では風味の弱いブドウも生産されていることを発見しました。 同社は現在、イメージング技術を使用して、ブドウの水やり量が多すぎたり少なすぎたりしないようにしています。また、灌漑システムに漏れがないことを確認しています。

この技術は農業の最先端を表します。 Ceresのようなハイテク企業は プロスペラ, ファーマーズエッジ と クライメートコーポレーション 生産者が農作物を植え、水をかけ、噴霧し、収穫する時期を決定するのを助けるために人工知能を使用しています。 気候変動が悪化するにつれて 暴風雨 中西部と 干ばつ カリフォルニアでは、この技術は生産者がより過酷で不安定な天候を乗り越えるのにも役立つ可能性があります。

プロスペラ社のCEO、ダニエル・コッペル氏は、「可動式スプリンクラーに取り付けられたカメラで撮影された画像を分析する」と述べ、システム 「また、植物が必要とする水の量は、その上に実があるのか​​、それとも花だけなのかなど、植物の年齢や大きさによって異なります。」

たとえば、企業はサーマルイメージングを使用して、作物に十分な水が供給されているかどうかを確認できます。 のどが渇いている作物は他より少し暖かくなる傾向があります。 それは、通常、植物は、根の下から、葉の裏側にある小さな穴を通ってしみ込んだ水の一部を放出するためです。 その水が蒸発すると、それは汗が人間を冷やすように植物を冷やす。 ただし、のどが渇いて植物は水を失うことを避けるためにこれらの毛穴を塞ぎます。 農家が耕されている植物を正確に特定できれば、農作物を灌漑するだけでよくなります。これは水を節約するのに役立ちます。 燃料 より長くそしてより深刻な干ばつ。

可動スプリンクラーシステムに取り付けられたカメラを使用するProsperaの科学者。 出典：Prospera

企業はスプリンクラーシステム、ドローン、飛行機、人工衛星に取り付けられたカメラから画像を収集し、コンピューターを使ってそれらの画像を分析し、どの作物が毛虫に囲まれているか、雑草に囲まれているか、菌類に覆われているかを特定している。次に、コンピューターは栽培者に、それらの植物に殺虫剤、除草剤、または殺菌剤を散布するように指示します。

これは生産者がより少ない水とより少ない化学物質を使うのを助け、それはお金を節約しそして農場を健康に保ちます。 例えば、より少ない殺虫剤を使う 保存に役立ちます ミツバチ 受粉する たくさんの作物 より少ない合成肥料を使うことは汚染を減らすことができます。 農場での肥料は水路に、そして最終的には海に流れ込む傾向があります。 壊滅的な 海洋生物。 Koppel氏によると、Prosperaの技術により、温室栽培者は30パーセントの肥料と水を使用できなくなりました。

空中想像力は、どの作物が水や栄養素を必要としているかを示しています。 出典：Ceres Imaging

難しいのは、作物が病気、けが、またはのどが渇いている時期をコンピューターに判断させることです。 そのため、企業は画像を解釈することを学ぶことができるシステムを開発してきました。 これらのシステムはまた、画像から収集した情報と気温、降雨量、土壌の質、その他の変数に関するデータとを組み合わせて、いつどのくらいの量で農作物に散布するかを決定します。

これは人工知能としてカウントされますか？ 「私たちのコンピューターサイエンス博士のうち3人が部屋にいると聞いても、1日か2日は出られないでしょう」とコッペル氏は言います。 彼はProsperaのシステムはそれが絶えずそれ自身で学習していることを考えるとAIとしてふさわしいと主張する。 「あなたは機械を使って、画像に基づいて現場で何が起こっているのかを継続的に把握しています」と彼は言いました。 「また、マシンは決定を下すためにデータを合成しています。」

コッペル氏は、人工知能が次の偉大な農業革命の到来をもたらすと信じています。これまでの技術の進歩、つまり灌漑、機械化、合成肥料、遺伝子工学などにより、人間はより少ない労働でより多くの食料を栽培できるようになりました。同氏は、人工知能によって農業から当て推量が排除され、生産者はさらに効率的になれるだろうと語った。

によって検出されるキャタピラーの損傷（上）およびしおれ（2nd） コンピュータ。 出典：Prospera

「通常、農家は直感に基づいて決定を下すか?—データではない?—?地面を感じて決定を下すことになるでしょう」と彼は言う。彼は、直感に頼るよりも、コンピューターを使用して農場の隅々まで画像を分析する方が良いだろうと言いました。これらのコンピューターは、世界中の農場から収集したデータに基づいて決定を推奨できる可能性があります。メキシコの生産者は、イスラエルの農場で収集されたデータから恩恵を受ける可能性があります。

Koppelは、コンピューターは農家の盲点を埋めることができ、農家を間違いを犯しがちな医師に好感していると語った。 「私は本当に医者に行くのが好きではありません」と彼は言った。 「私は偏りのない機械を手に入れたいと思います。 ご存知のとおり、医者が数千人の人々を診察し、その機械が何億人もの人々を診察しました。 そして医者は彼が大学で勉強したすべてを覚えているわけではなく、そして機械はいつもすべてを知っています。」

将来的には、いちごが熟したかどうかを判断してそれを植物から生姜的に摘み取ることができるロボット、またはそれを可能にするドロイドが登場する可能性があります。 find 雑草 そしてそれらをスプレーするか、いつ、どのくらいの量で乳牛に給餌するかを決定できる機械。 しかし、AIは農場に信じられないほどの約束を持っていますが、特に多くの農家がより伝統的な農家に戻っているときには、それは大規模な混乱を招く恐れもあります。 成長する方法.

ディノ大型ウインダー。 ソース： ナイオ

環境技術者であるDavid Roseは、次のように述べています。 イースト・アングリア大学 誰が 書かれた 自己紹介 農業の未来 「一部の農家は、AIの使用を自分たちのライフスタイルと両立させることを考えず、代わりに彼らの経験的な知識を使用し、彼らの土地と密接に関係することを好むかもしれません。」

彼は、自律型ロボットは労働者や動物の安全を脅かす可能性があり、また多くの人々を仕事から追いやる可能性があると述べた。 頼りになるAIは、農民の土地へのつながりも切断する可能性があります。 それがこの中に描かれている未来です ジョンディアコマーシャルローズは「冷えている」と言った。

出典：ジョンディア

「私は、農業技術にAIを取り入れるべきではないと言っているのではありません。 意思決定を改善し、データをカットし、効率的な散布を改善し、手動または面倒な仕事を自動化し、若く技術的な労働者を業界に引き寄せ、収益性を向上させる可能性が確実にあります。 だが、農場でのAIの社会的および倫理的な影響については、だれも話していない」と彼は述べた。

「農場で日常的に使用されているAIの世界はどのようなものですか？ 彼は尋ねた。 「そして、我々はどのようにして技術革命の潜在的な敗者と勝者の世話をするのでしょうか？ 民主主義の中で、技術の軌跡は挑戦しやすいものであるべきだと、私たちがそれらの質問について考え始め、それを受け入れ始めたなら、これは良いことです。」

この記事はもともとに登場しました NexusMedia

著者について

Jeremy Deatonはこう書いています ネクサスメディア、気候、エネルギー、政策、芸術、文化を網羅するシンジケートニュースワイヤー。 あなたは彼に従うことができます @deaton_jeremy.

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