人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているかぶどう園 ソース:

ワイン生産者は、珍しいことであれば、より風味豊かなワインを作るためのきちんとしたトリックを持っています。 収穫直前にブドウの木を乾かしてください。そうすれば、より多くの皮とより少ない果汁でより小さなブドウができあがります。 より小さなブドウはより濃い色とより複雑な風味でワインを生産します。

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。

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか可動スプリンクラーシステムに搭載されたカメラを操作するProsperaの科学者。 出典:プロスペラ

会社はスプリンクラーシステム、無人偵察機、飛行機および衛星に搭載されたカメラから画像を収集しており、それらの画像を分析してキャタピラによって包囲されるか、雑草によって囲まれるか、真菌で覆われるかを識別する。 それからコンピュータはそれらの植物 - そしてそれらの植物だけ - に殺虫剤、除草剤または殺菌剤を散布するように栽培者に言います。

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。

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか空中想像はどの作物が水か栄養素を必要とするかを示します。 出典:セレスイメージング

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。」

Koppelは、人工知能が次の大きな農業革命を先導すると信じています。 以前の技術的進歩 - 灌漑、機械化、合成肥料、遺伝子工学 - は、人間がより少ない労力でより多くの食料を育てることを可能にしました。 彼は、人工知能によって、当て推量を農業から排除することによって生産者がさらに効率的になることを可能にすると述べた。

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか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:プロスペラ

「通常、農家はデータではない直感に基づいて決定を下すか、彼は根拠を感じるでしょう」と彼は言った。 彼は、直感に頼るのではなく、農場のあらゆる場所の画像を分析するためにコンピューターを使うほうが良いだろうと言った。 これらのコンピュータは、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ます。メキシコの栽培者は、イスラエルの農場で収集し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.

人工知能が私たちの営む道をどのように変えているか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 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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