ドローン、AI、ロボットピッカー:完全自律型農場の紹介 |ウィリアム・ボストン、WSJ 新しいテクノロジーは、最小限の人間の投入で自力で運営できる農場への道を切り開いています ワシントン州パルーズ地域の緑豊かな丘陵地帯で、アンドリュー・ネルソンのトラクターが7,500エーカーの農場の小麦畑をうなり声を上げている。運転室内では、彼はハンドルを握っているのではなく、Zoom 通話をしたり、メッセージをチェックしたりしています。 ソフトウェアエンジニアであり、5代目の農家であるネルソンさん(41歳)は、食料の栽培と収穫の方法を変える変革の先駆者です。トラクターは自分で運転しているだけではありません。また、センサー、カメラ、分析ソフトウェアの配列は、肥料を散布したり、雑草をたたきたりする場所とタイミングを常に決定しています。 現代の農場の多くは、すでにGPS誘導トラクターや農場管理ソフトウェアシステムなどのデジタル技術を使用しています。現在、人工知能の進歩により、次のステップである人間の手入れを最小限に抑えた自律農場がついに焦点が当てられつつあります。 自律型トラクター、ドローン、収穫機のフリートが AI によって誘導され、土壌と気象のデータに基づいて分刻みで作業を微調整する農場を想像してみてください。センサーは数千エーカーの植物の健康状態を追跡し、必要な場所に正確に正確な散布や灌漑をトリガーします。農家は、ダッシュボードを監視し、高レベルの意思決定を行うために、長時間運転することを変えることができます。すべての種子、一滴の水、オンスの肥料は、季節ごとにスマートになる接続システムによって駆動され、収量を増やし、土地を保護するために最適化されます。 農業における自律革命を推進する技術の多くは、すでに存在しているか、市場投入の準備がほぼ整っています。 「私たちは、これらの技術の多くが商業的に実行可能になる転換点に近づいているところです」と、農業イノベーションの研究を主導するマッキンゼー・アンド・カンパニーのシニアパートナー、デビッド・フィオッコ氏は言う。 2022年のマッキンゼーの調査によると、アメリカの農場の約3分の2がデジタルシステムを使用して農場運営を管理していますが、ロボット工学や自動化にまだ多額の投資を行っているのは大規模農場のわずか15%、小規模農場のわずか4%です。Fiocco は、今後数年間でロボットの使用が劇的に増加すると予想しています。 デジタルツールや自律型マシンが期待されているにもかかわらず、コストが大きな障壁となっています。 接続性もハードルです。ロボット同士が会話する必要があります。データをクラウドに移動するには、ブロードバンド インターネットが必要であり、ワイヤレスが必要になる可能性が高いリモート フィールドからも必要です。しかし、ワイヤレスインターネットと陸上ブロードバンドは、アメリカの田舎のどこでも利用できるわけではありません。発展途上国では、デジタル格差はさらに広がっています。 一部の農家は、データを発信元の近くに保存するネットワーク設計であるエッジ コンピューティングを実験しています。しかし専門家らは、最終的には農場をクラウドベースのシステムに接続する必要があると述べている。 ここでは、自律農場のビジョンに不可欠な要素のいくつかを見てみましょう。 自律型トラクター 人間の監視をほとんど、または遠隔地で行うだけで植え付け、耕作、収穫できるトラクターは、プロトタイプから練習へと移行しつつあります。 伝統的なメーカーやテクノロジー新興企業は大きな賭けをしています。カリフォルニア州リバモアの会社であるモナーク・トラクターは、現在ブドウ畑で稼働している全電動の「ドライバーオプション」トラクターを発売した。MK-V モデルは、1 回の充電で最大 14 時間動作でき、6 時間接続すると再び回転できるようになります。カリフォルニアの別の企業であるファームワイズは、コンピュータービジョンとロボット工学を使用して昼夜を問わず雑草を識別して摘み取り、除草剤の必要性を減らすAI誘導機械式除草機と耕うん機を開発した。4月、サラダ大手のテイラー・ファームズは、人件費を削減し、より持続可能な農業をサポートするという技術の約束を理由に、ファームワイズを買収した。 Deere & Co.は、完全な自律性への道を切り開きながら、農家がテクノロジーに慣れ、すぐに見返りを実感できるように、自動化のレイヤーを追加する段階的なアプローチを採用しています。 Deere の大型噴霧器の一部は、コンピューター ビジョンと機械学習を組み込んだ「See & Spray」テクノロジーを使用して、大豆、トウモロコシ、綿花作物の雑草をターゲットにしています。何千もの画像でトレーニングされ、リアルタイムで雑草を識別し、個々のノズルに必要な場所だけ散布するように命令することで、除草剤の使用量を最大 3 分の 2 削減できると同社は述べています。噴霧器ブームに取り付けられた 36 台のカメラは、人間の目で管理できる範囲をはるかに超える毎秒 2,100 平方フィートのフィールドをスキャンします。 データとAIを使用して個々の植物を分析することは、最終的には農業の主流になる可能性があります。5,000エーカーの農場には約7億5,000万本の植物が植えられており、課題は、それぞれに優しい愛情のこもったケアを与えることです。「センシングテクノロジーとモデルの組み合わせ、自動化、そして最終的には意味のある場所での自律性の組み合わせには、多くのチャンスがあります」と、イリノイ州モリーンに本拠を置く同社の新興テクノロジー担当ディレクターであるサラ・シンケル氏は言います。 果物狩りロボットとドローン 自動化は現在、小麦やトウモロコシを整然と並べた大規模な農場で最もよく使用されていますが、さまざまな時期に熟し、木や茂みで育つ果物やベリーなどの作物にとっては、より大きな課題となっています。これらのいわゆる特殊作物の維持と収穫は労働集約的です。「特殊作物では、除草機とピッカーの小さな軍隊は、技術を監督するわずか1人か2人に取って代わられる可能性があります。それは10年先かもしれませんが、それが私たちが目指すところです」とマッキンゼーのフィオッコは言います。 イチゴやブドウなどの壊れやすい果物は大きな課題となります。デンバーの農業技術スタートアップであるトルトゥーガは、この仕事をするためのロボットを開発しました。トルトゥーガは3月に垂直農業会社Oishiiに買収された。このロボットは、太いタイヤと伸びた腕を備えたNASAの火星探査車に似ています。イチゴやブドウの花壇に沿って転がり、長いピンチャーアームを使ってつるに手を伸ばし、ベリー1個またはブドウの房を切り取り、かごに慎重に入れます。 「ロボットによる収穫は、経費を削減し、業界全体に影響を与える労働力不足に対処すると同時に、手作業よりも優れた一貫性と効率を提供することができます」とOishiiの最高執行責任者兼共同創設者であるブレンダン・サマービル氏は電子メールで述べ、同社の長期的なビジョンは収穫作業を完全に自動化することであると付け加えた。 イスラエルに本拠を置くテベル・エアロボティクス・テクノロジーズは、作物の剪定、間伐、収穫が可能な「空飛ぶ自律型ロボット」により、果樹生産者の労働力の必要性を減らすことを目指している。AI とマシン ビジョンを使用して、ロボットは果物の位置を特定し、熟しているかどうかを判断し、木から摘み取ります。 「ロボット工学を採用しない生産者は生き残れません。彼らには選択の余地がありません」と Tevel の最高経営責任者兼創設者の Yaniv Maor 氏は言います。しかし、スケールアップは同社にとって依然としてコストの課題です。 リモートセンシング、画像解析 人工知能によって誘導されるドローンと衛星は、農場をデータ駆動型の運営に変えています。詳細な画像とセンサーの読み取り値をキャプチャすることで、作物が乾燥しすぎたり、湿りすぎたり、病気や害虫の攻撃を受けている場所を正確に示す畑の仮想レプリカである「デジタルツイン」を作成します。この技術により、農家は問題を早期に発見し、より正確に介入を行うことができ、廃棄物を削減し、収量を増やすことができます。 このシステムの一部はすでに導入されていますが、次のステップは、問題を検出するだけでなく、問題から学習するマシンの完全に接続されたネットワークです。農業テクノロジー アプリケーションの先頭に立った Microsoft の上級幹部である Ranveer Chandra 氏は、トラクターとドローンが連携して動作し、植え付けや散布などのタスクを実行しながら、各農場の状況に合わせた AI モデルに新しいデータを継続的に入力する未来を見ています。 「自動化が進み、ドローンの使用が増え、ロボット工学が増えるでしょう。農家のいない農場は実現しませんが、AI はすべての生産者の生産性を大幅に向上させるでしょう」とチャンドラ氏は言います。「ドローンが飛行したり、トラクターが植えたりするたびに、農場独自の AI モデルを更新するデータが収集されます。」 続きを読む: