ジョグジャカルタ - 土地の制限、気候変動、食料需要の高まりなど、農業部門をますます抑制するいくつかの課題の中で、革新的な解決策がますます必要とされています。
ますます注目されている解決策の1つは、インドネシアの精密農業の実践における人工知能(AI)の適用です。本記事では、インドネシアにおける精密農業における人工知能の応用をレビューする。
精密農業は、データと技術を活用して農業をより具体的かつ効率的に管理するアプローチです。例えば、土地や植物の実際の条件に基づいて、植物の監視、施肥、灌などを規制する。
この場合、AIは、ビッグデータ分析、作物収量の予測、衛星画像またはドローンの処理、害虫/病気の早期発見において重要な機能を果たします。文献レビューでは、ドローン、IoT、ロボット、AIなどの技術は、生産性と持続可能性の向上を目指す精密農業イノベーションの重要な部分であると説明されています。
インドネシアでは、AIベースによる「スマート農業4.0」の開発が、高度で自立した近代的な農業を達成するための戦略の1つとして確立されています。
農家やアグリビジネスアクターが精密農業でAIを適用することによって得ることができる主な利点のいくつかは次のとおりです。
害虫/病気の早期発見と植物モニタリング:AIはドローンやカメラの画像を処理して、植物のストレスや害虫の影響を受けた地域を認識できるため、介入をより迅速に行うことができます。「人工知能を通じたインドネシア農業の最適化」の記事では、害虫/病気の検出がAIの主な貢献の1つであると述べています。
資源利用効率:AIとセンサー、施肥、灌システム、または害虫駆除により、リアルタイムのデータと土地固有の条件を使用して実行できるため、水、肥料、または農薬の無駄を減らすことができます。
乾燥地(NTT)の研究では、AIと衛星画像の統合により、配水効率が最大30%向上し、作物予測の精度が85%以上向上したと結論付けました。
作物の収量と作物の品質の改善:インドネシアでは、アブラヤシプランテーションにAIベースの分析を使用している同社が、約20%の効率を高める施肥勧告を受けたと説明しました。
データ駆動型の意思決定:AIベースのアプリケーションを使用すると、農家はいつ植えるか、いつ育てるか、いつ収穫するか、そして土地データ、天気、土壌肥沃度に基づいてすべての推奨事項を得ることができます。インドネシアで使用されているアプリケーションの1つは、「BIBIT.AI」で、植物や天気に関する推奨事項をリアルタイムで提供しています。
インドネシアのいくつかの研究やプロジェクトは、精密農業でAIアプリケーションをどのように適用するかを証明しています。
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