カーネギーメロン大学はドローン、ロボット、AI を活用して農業を新世紀に引きずり込んでいる

農業は過去 1 世紀に大きな進歩を遂げました。 私たちはかつてないほど多くの食料を生産していますが、現在のモデルは持続不可能であり、世界人口の急速な増加に伴い、 人口が80億人に近づき、現代の食料生産方法を維持するには抜本的な変革が必要となる 上。 しかし幸いなことに、それを可能にする可能性のあるさまざまな新しいテクノロジーがあります。 で このシリーズでは、ますます混雑する世界で誰も飢えないようにするために、農家、科学者、起業家が取り組んでいる革新的な新しいソリューションのいくつかを探っていきます。

アメリカ国民が工業化時代に田舎から都市に移住して以来、都市部は最先端のテクノロジーと結びつく傾向がありました。

まあ、その相関関係を無視してください。なぜなら、人工知能の時代に、カーネギーメロン大学による新しい研究プロジェクトがあるからです。 大学のロボット研究所は、この国があらゆる点でアメリカと同じくらい技術的に進歩できることを証明しようとしている。 スマートシティ。

FarmView と呼ばれます (混同しないでください) ファームヴィル、オーバーランした時間の無駄なゲーム フェイスブック 過去 10 年間のほとんどでフィードを提供してきた）、このプロジェクトでは機械学習、ドローン、自律型ロボット、 農家がより多くの食料を、より良く、より賢く栽培できるようにするための、実質的には大規模な予算を投じたテクノロジー研究の他のすべての分野。

「私たちは約15年前から農業用ロボットの研究を行っています。」 ジョージ・カンターとカーネギーメロン大学の上級システム科学者はデジタルトレンドに語った。 「それはさまざまな形で行われてきましたが、これはそれらすべてを 1 つのまとまりのあるプロジェクトにまとめる試みでした。」

しかし、FarmView は、財務管理チームに買掛金ではなく売掛金の責任を負わせるなど、単なるトップダウンの組織再編ではありません。 実際、関係する研究者にその重要性を痛感させた統計のおかげで、このテーマに対する新たな切迫感が明らかになりました。

そのステータス？ 現在の予測によると、世界人口は 2050 年までに 96 億人に達するとされています。 これが意味するのは、土地、水、エネルギーを含む限られた農業資源を有効に活用するより良い方法が見つからなければ、世界的な食糧危機が発生する可能性が十分にあるということです。

「これは私たちが解決策を探すことを本当に強いられる統計です」とカンター氏は続けた。 「テクノロジーだけではこの潜在的な危機を解決することはできません。 それには社会的、政治的問題も含まれます。 しかし、それは私たちがお手伝いできることだと考えています。 食べ物の量だけが問題ではありません。 現在私たちが食糧を生産する方法は非常に資源を大量に消費しており、利用可能な資源は使い果たされています。 私たちは生産する食料の量と質を増やさなければなりませんが、それは無限の資源があると仮定したものではありません。」

プロジェクトの一環として、チームは、さまざまな時間に作物畑の視覚的調査を行うことができる自律型地上ロボットを開発しました。 季節 — カメラ、植物の形状を測定するレーザー スキャナー、目に見えない放射線を観察するマルチスペクトル カメラのおかげで バンド。 コンピューター ビジョンと機械学習テクノロジーを使用して、季節の後半に予想される果物の収量を予測できます。

ただし、この情報を単に受動的に農家に渡すのではなく、ロボットの制御を能動的にトリガーすることができます。 葉の面積と果実の間の最適な生態学的バランスを維持する方法での葉の剪定または果実の間引き 負荷。

CMU の研究者は、ドローンと固定センサー ネットワークを組み合わせて、植物の成長を大規模に測定しています。

これらは間違いなく賢いテクノロジーの例ですが、本当に長期にわたる影響は、葉刈りロボットやドローンなどのテクノロジーを作物の改良にどのように活用できるかによってもたらされるでしょう。

この立場で、カントールは、数千年前にエジプトで生まれた粗くて乾燥した草の穀物であるソルガムを指摘しました。 穀物ソルガムは広く食べられており、世界で栽培されている穀物の中で 5 番目に重要であると考えられています。 非常に多くの異なる品種 (なんと 42,000!) が特徴であるため、新しい高タンパク質品種を生み出す遺伝的潜在力も大きく、それがさらに重要性を高める可能性があります。

結局のところ、ただ単に存在するだけで満足できる人はいないでしょう。 5番目-最も重要な穀物は？

そこでAIが登場します。 機械学習テクノロジーを使用して、育種家や遺伝学者がソルガムのパラメータを測定できるようになれば 収量の向上に最も必要で、病気や干ばつに最も強い形質を選択すれば、大きなプラスになる可能性があります。 インパクト。 収量だけをたとえば 50% 向上させるだけでも、現実世界に大きな影響を与えることになるため、これを評価できるコンピューター科学者はほとんどいません。

ということは、これらすべては、未来の工場と同様に、未来の農場も、 そこにはほとんど人間が存在せず、光り輝くターミネーター風のロボットが列をなしてあらゆる任務を実行している。 仕事？ 完全ではありません。

「私たちは人の代わりをするためにこれをやっているわけではありません。 私たちが行っているのは、農家の作業効率を高め、作業に使用するリソースを削減できる新しいテクノロジーを導入することです」とカンター氏は語った。 「私たちが想定しているシナリオは、人員を減らすことではありません。 これには、ロボット工学やその他のテクノロジーを使用して、人間が現在行っていないタスクを実行することが含まれます。」

現時点では、テクノロジーの多くはまだ「概念実証」の段階にあるが、カンター氏は、農業の初期導入者たちと興味深い議論を行ってきたと述べた。 現在このプロジェクトには、テキサス A&M、ペンシルベニア州、コロラド州、ワシントン州、 メリーランド大学、ジョージア大学、サウスカロライナ州のクレムソン大学は大ヒットに向けて準備を進めている 時間。

「多くの人はここがこの種の研究開発を行う最初の場所であるとは考えていませんが、それは この分野は、この駄洒落を使って申し訳ないが、本当に避けられない分野であり、まさに進歩の機が熟している」とカンター氏は述べた。 と結論付けた。 「私たちが今取り組んでいるのは、これらのツールを使用して大規模な問題を解決し始めることです。」

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