人工知能の進歩のおかげで、管理された環境の農業業界におけるイチゴ生産は、変革的な変化を迎える準備ができています。
世界中で最も人気のある果物の 1 つであるイチゴは、商業生産者にとって独特の課題を抱えています。最も優れているのは、利益を得るのに十分な高い利回りを一貫して生み出す能力です。
この課題の主な理由は次のとおりです。
- イチゴの価格が変動するため、生産者は収益性を予測することが困難になります。
- 特に収穫における労働力の不足は、収量と収益性に影響を与える可能性があります。
- 温度、湿度、または光の不一致により、収量が低下する可能性があります。
- 害虫や病気の管理には費用と時間がかかる場合があります。
- イチゴは新鮮なうちに市場に届けられなければなりません。
- 生産には多大なリソースが必要です。
イチゴ生産者を含む生鮮食品業界は、賞味期限の予測に苦労しています。オランダのテクノロジー企業 OneThird によると、小売業者はイチゴを含む果物や野菜を廃棄しなければならないことで利益の 10 ～ 40% を失うことがよくあります。
これは経済的損失をもたらし、過剰な真水の消費や二酸化炭素の排出など、多大な環境コストをもたらします。
果物収穫機の不足により、作物収穫ロボットなどの自動化ソリューションへの関心が高まっています。たとえば、Organifarms が開発した BERRY という名前のイチゴ収穫ロボットは、画像認識ソフトウェアを使用して、どの果物が収穫の準備ができているかを判断します。
BERRY は、各イチゴの熟度、サイズ、形状、欠陥の有無を評価できます。ロボットはイチゴを収穫するだけでなく、イチゴをコンテナに入れることもします。統合されたバランスシステムにより、それぞれが適切に充填されることが保証されます。
イチゴ栽培の課題を克服するための AI の役割
AI は、管理された環境でのイチゴ生産の再構築に引き続き貢献しています。台湾の研究者は、AI を使用して白イチゴの栽培条件を最適化し、その結果、損失率が 70% から 20% に低下しました。これは、作物の収量と持続可能性を向上させる AI の可能性を示しています。
中国での競争も AI の有効性を浮き彫りにしており、スタートアップ企業はイチゴの生育を改善する能力を実証するために経験豊富な農家と対決します。
その一例が、2020 年の Duo Duo スマート農業コンテストです。このコンテストは Pinduoduo と中国農業大学が主催し、国連食糧農業機関と協力して開催されました。収量、味、費用対効果が主な焦点でした。
AI チームは、従来の方法と比較してイチゴ生産の 175% 高い成長率を記録しました。これは、AI アルゴリズムを活用して成長を制御することで達成され、AI が効率と生産性に与える影響を実証しました。
この競争はまた、イチゴの早期市場アクセスの可能性を浮き彫りにし、結果として価格面での優位性をもたらす可能性がある。
中国のイチゴ栽培におけるこうした発展は、農業の近代化においてAIが果たせる役割を浮き彫りにしている。これらは、生産者が食料生産と持続可能性を高めるために適応できる洞察と戦略を提供します。
高収量で高品質のイチゴ生産には、生育条件に加えて、気候と植物の根圏の両方を最適化することも重要です。ルートゾーンの管理には、水分含有量、溶存酸素、栄養素の濃度、温度などの要素が含まれます。
グエルフ大学の環境園芸学教授であるユービン・ジェン博士は、管理された環境での植物生産におけるほとんどすべての農作物飼育は、経験や気候や根域を管理するための利用可能な時間など、人間のインプットに基づいていると説明します。したがって、集中的に制御された環境の生産システムでは、気候とルートゾーンが最適化から程遠いことがよくあります。
「AI を使用すると、上流、中流、下流のデータを正確に管理しながら、気候システムと施肥を自動的に制御できます」と Zheng 氏は述べています。 「ベリー温室のセンサーアレイからのリアルタイムデータにより、温室運営へのAIの直感的な統合が可能になり、生産者がより論理的で現場固有のデータに基づいた作物管理の決定を下せるよう支援します。」
当然のことながら、制御された環境でのイチゴ生産はまだ新興分野であるため、この分野での AI の使用も同様に新しいものです。 AI が効果的であるためには、将来のアプリケーションに向けてデータを収集することが不可欠です。
たとえば、Zheng 氏は、イチゴの先が焼けるなどの症状を防ぐには科学的データの必要性を指摘しています。問題はすぐには現れないため、これは特に必要です。代わりに、環境条件により時間の経過とともに発生します。
「データがなければ、AI は植物の健康と収量に影響を与える有害な状況を事前に回避することができません」と Zheng 氏は付け加えました。
オハイオ州立大学の園芸作物科学部の教授であり、オハイオ制御環境農業センター所長でもある久保田智絵里博士は、生産者が AI をイチゴ生産に完全に統合するには、より多くのデータが必要であることに同意します。
「制御された環境下でのイチゴの成長と発育に関するデータと知識はまだ限られており、したがって AI の応用も限られています」と彼女は言いました。
彼女は、データに加えて、より生理学的知識、特に環境条件に対する植物の反応が必要であると指摘しています。
久保田氏の観察と一致して、注意が必要な側面の 1 つは、光や温度などの環境変数に対するイチゴの反応に関する知識のギャップです。作物の感受性を考えると、これらの要素は非常に重要です。
特に、イチゴの品種によって開花反応が異なり、光と温度が大きく影響します。ホート・アメリカズのテクニカルサービススペシャリスト兼コンサルタントであるMS Karla Garcia氏は、温室イチゴ生産は比較的新しい焦点分野であるため、この対応の特異性は重要であると述べています。
「ほとんどのイチゴ品種は、圃場条件での性能に基づいて研究され、分類されています」と彼女は言いました。 「そのため、管理された環境で各品種を理解し、効果的に管理するための品種固有の研究が急務となっています。」
現在、OSU のクボタのチームは、AI 駆動型農業の主要企業であるコイドラと協力して、植物の成長を最適化する革新的な方法を模索しています。彼らの焦点には、さまざまな環境要因に対する植物の反応を理解し、この知識を AI アルゴリズムに統合することが含まれます。
このコラボレーションは、現在の農業慣行と高度な AI アプリケーションの間のギャップを埋め、より効率的で持続可能な生産への道を開くことを目的としています。
国産イノベーションへの挑戦におけるコイドラの役割
コイドラはまた、Homegrown Innovation Challenge を通じてイチゴ生産の大幅な進歩を目指しています。この挑戦は、カナダにおけるベリー類の生育期を延長し、輸入生鮮食品への依存に対処し、食料安全保障を強化することを目的としている。
コイドラのプロジェクト「通年ベリー生産のための自律制御環境システム」は、カナダ農業・農業食品のヨウビン・ジェン博士とシウミン・ハオ博士と協力して実施されています。
「高度な AI テクノロジーを使用することで、私たちの目標は収量を向上させることだけではありません」とコイドラ CEO の Kenneth Tran 氏は述べています。 「私たちは、これまでのプロジェクトでの成功を積み上げて、制御された環境農業で何が可能なのかをさらに明確にしたいと考えています。イチゴに関して、私たちは効率性、持続可能性、収益性の向上に努めています。」
コイドラの AI ソリューションは、温度や CO2 レベルなどの温室内の環境パラメーターを洗練および最適化し、理想的な生育条件を確保します。これにより、収量が増加すると同時に資源効率も向上し、成長プロセスがより持続可能になります。
同社はキュウリとレタスを使った自律温室の課題でこれまで成功を収め、記録的な収量と持続可能性の評価を達成しており、同社のテクノロジーがイチゴ栽培に潜在的な影響を与えることを示しています。
イチゴ生産における AI の未来
イチゴ農業への AI の統合は、持続可能なベリー農業への一歩です。それはまた、農業の未来における飛躍を意味します。
Homegrown Innovation Challenge は、カナダ農業における教育と協力の必要性を強調し、世界の農業実践の前例を作ります。この取り組みは、食料生産の未来を形作る上で技術革新者と生産者の重要な役割を示しています。
AI は、特に制御された環境農業においてイチゴ生産者が直面する課題に有望なソリューションを提供します。 Homegrown Innovation Challenge などの取り組みや、Koidra などの企業の先駆的な取り組みを通じて、イチゴ業界は大きな進歩を遂げることが期待されています。
AI が進化し続けるにつれて、農業における AI の役割は確実に拡大し、生産者に新たな機会を提供し、より持続可能で効率的な食料生産システムに貢献するでしょう。
出典：Urbanagnenews.com
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株式会社コイドラについて
株式会社コイドラ は、生産者による収量の増加、資源の削減、持続可能な農業の促進を支援するソフトウェアを備えた自律制御会社です。 AI コパイロット テクノロジーをサポートするこのソフトウェアは、既存の気候コンピューターすべてとシームレスに統合します。
コイドラが名門大会で連覇を達成 自律的な温室効果への挑戦 (AGC) ヴァーヘニンゲン大学とオランダの研究機関による。 同社は AI ソリューションを通じて、経験豊富な耕作者を上回る成績を収め、比類のない収量を達成しました。
コイドラは、以下のような著名な団体から助成金を確保しています。 USDA、その革新的な作品に対して。 人工知能、機械学習、IoT、専門家の洞察を統合することで、同社は高度で堅牢なツールを開発しました。 これらのツールは、生産者や製造業者がコストを最小限に抑えながら生産と持続可能性の目標を達成できるようにします。
