農業におけるAIの実装

農業におけるAIは、スマートドローン、自律型トラクター、土壌センサーなどのデータとデバイスを使用して、農家が効率を高めるのに役立ちます。

農業は、世界で最も古く、最も重要な作物の栽培と家畜の飼育の実践の1つです。 私たち人間は、新しい技術の助けを借りて、新しい作物をどのように栽培し、育てるかについて長い道のりを歩んできました。 私たちが話すように、世界の人口は増え続けており、国連の推定によれば、30年後には世界の人口は97億人に達するでしょう。 したがって、すべての人に食糧を供給し、同時に気候変動の問題を解決するには、同じ土地で2050年までに50％多い食料を生産し、農業に起因する温室効果ガスの排出を削減する必要があります。

そのような目標を念頭に置いて、私たちは農業技術に革命を起こす方法を模索する必要があり、これを理解するためのより良い方法は、農業に人工知能を導入することです。 農業におけるAIベースのテクノロジーは、より健康的な作物の栽培、害虫の駆除、栽培条件の観察、土壌の監視、農家向けのデータの整理、および複数のタスクの支援に役立ちます。

AIは、精密農業と予測分析を通じて、農業セクターの多くの企業で使用されています。 以下の統計を通じて、農業におけるAIの市場成長を調べてみましょう。

市場概況

• Markets and Marketsによると、農業におけるAIテクノロジーとソリューションへの支出は、2020年の10億ドルから2026年には40億ドルに増加し、2020年から2026年の間に25.5％の複合年間成長率（CAGR）を達成すると推定されています。

• 農業市場規模のAIは2019年に8億5,220万ドルであり、2030年までに83億7,950万ドルに達すると予測されており、予測期間（2020〜 2030年）のCAGRは24.8％です。
• 地域別では、北米は農業市場でAIで最高の収益を生み出しましたが、最も急速に成長する市場はアジア太平洋地域になると予測されています。

• 人工知能は、2019年に主に畑、家畜、屋内農業の農業に導入されています。フィールド農業は、AIが農業で使用される主な農業タイプであり、市場シェアは60％を超えています。

農業におけるAIアプリケーション

農業業界での人工知能の採用率は、農業の取り組みの全体的な結果を変えました。農業の新興企業の大多数は、農業生産の効率を高めるためにAI対応のアプローチを採用しています。 農業におけるAIの未来を深く掘り下げましょう。

1.天気を予測する

何年にもわたって、私たちは汚染レベルの劇的な増加と予測できない気候条件を経験してきました。 気候の変化により、農家は種を蒔く適切な時期を判断することが困難になりました。そこでAIが登場します。 人工知能の助けを借りて、天気、季節の日光、風速、雨が作物の植え付けサイクルにどのように影響するかについての洞察を簡単に得ることができます。 天気予報は、農家がいつ種を蒔くべきかを分析し、計画するのに役立ちます。

ユースケース： IBMの天気予報は、天候の混乱が発生した場合にアラートを送信し、収穫量の最大化、環境への影響の最小化、およびコストの削減に役立つ統合ソリューションを提供します。

2.土壌と作物をリアルタイムで監視する

土壌は、植物の成長と健康を決定する最も重要な要因の1つです。 土壌の栄養が作物の品質を決定します。 森林伐採により、土壌の質は時間とともに劣化し、農民はどの土壌がどの作物に最適であるかを理解することが非常に困難になります。

ユースケース： Plantixと呼ばれるAIベースのアプリケーションは、画像認識ベースのテクノロジーを使用して、農家が土壌、植物害虫、その他の病気の栄養不足を特定するのに役立ちます。 Plantixの助けを借りて、農家は収穫の質を向上させるためにどの肥料を使用するかを簡単に見つけることができます。 このアプリは、検出された問題のヒントと解決策も提供します。

3.データ収集にドローンを使用する

農業におけるAIと機械学習のおかげで、リアルタイムのセンサーデータとドローンからの視覚分析データによって作物の収穫量を向上させることができます。 ドローンは、作物の成長パターンを分析できるリアルタイムのビデオ監視を提供できます。

一方、スマートセンサーは、水分、肥料、自然の栄養素レベルのデータを提供できます。 そうは言っても、ドローンが特定の肥料、散水パターン、農薬処理方法が作物の収穫量をどのように改善しているかに関するデータを収集するための信頼できるツールであるという事実を否定することはできません。

ユースケース： PrecisionHawkを使用すると、農家はドローンを使用してフィールドを仮想的に歩き回ることができます。 大小を問わずあらゆる規模の農業経営では、作物データの収集に関連する時間とコストを削減するためにドローンを使用しています。

4.精密農業

農業でのAIの使用により、水管理、輪作、適時の収穫、最適な植栽、害虫の攻撃などに関する適切なガイダンスを農家に提供するアプリケーションが生まれました。機械学習アルゴリズムと衛星やドローンによってキャプチャされた画像の助けを借りて、気象条件、栄養管理を予測し、作物の持続可能性を分析することができます。

精密農業は、データ入力を正確な量で利用して最大の収穫量を達成するアプローチです。 スマートフォンとAIアプリケーションを使用している農家は、自分たちの土地に合わせてカスタマイズされた計画を立てることができます。 このようなIoTおよびAI主導のソリューションにより、農家は、天然資源を枯渇させることなく、持続可能な食料の増加、生産と収益の増加など、現在および将来の世界の要件を満たすことができます。

精密農業の市場価値は、2018年の約509万ドルから、2023年までに95億3000万ドルに増加すると予想されています。

5.AIを動力源とするロボット

AIを活用した企業は、複数の農業タスクを実行するロボットを開発しています。 これらのロボットは、雑草の過剰な成長を制御し、作物を収穫するように訓練されます。 彼らはまた、作物を選んで梱包するように訓練されます。 目標は、そのような手動タスクを自動化し、人間と比較した場合に、より多くのボリュームではるかに速いペースでそれらを達成することです。

使用例： Agrobotロボットは、24時間年中無休で動作する機能を備えているため、効率が向上し、雑草、くわ、収穫の精度のコストが最適化されます。 高度なAIシステムを備えたArgobotEシリーズは、作物を拾うだけでなく、畑での作物の熟度を識別することもできます。

6.AI対応の監視システム

農業におけるAIテクノロジーにより、衛星画像を過去のデータと比較して動物や人間の侵害を検出するために使用することができます。 これにより、作物を破壊する可能性のある家畜や野生動物のリスクが軽減されます。 AIアルゴリズムは、イナゴやバッタなどの昆虫のような小さなものも検出できます。侵入が検出されると、スマートフォンで農家にアラートがすぐに送信され、必要な予防策を講じることができます。

使用例： Plantixアプリは、スマートフォンをモバイル作物ドクターに変え、作物の害虫や病気を数秒で正確に検出できます。 Plantixは、作物の生産と管理のための完全なソリューションとして機能します。

農業におけるAIのメリット

• 農業におけるAIは、重要な作物を生産、収穫、販売するためのより効率的な方法です。
  
• AIを活用したアプローチを農業に導入することで、農家は気候変動にスマートに対応できるようになります
  
• AIは、欠陥のある作物のチェック、害虫の特定に重点を置き、作物の健康と収量をさらに向上させます。
  
• AIの助けを借りて、侵入者–野生または家畜や泥棒があなたの収穫を台無しにすることは不可能です。
  
• 作物管理の慣行は、技術の助けを借りて改善されています。 農民は、より少ない資源を使用することで、より良い品質でより高い収穫量を生み出すことができます。
  
• AIテクノロジーは、労働力の問題を軽減し、手作業を自動化して、食品の変革を加速します。

ファイナルセイ

農業の技術的進歩は、世界が増加する人口の食糧生産問題に対処するのに役立ちます。 人工知能技術の成長により、農業ベースのビジネスがこれまで以上に効率的に運営されるようになりました。 あなたが素晴らしいアイデアのためのAIアプリ開発会社を探しているなら、今がそのアイデアを実現する時です。

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