人工知能が土壌のない農業における害虫検出を改善

トルコのカイセリでは、エルジェス大学のハンダン・アルトゥノク教授とアルペル・アルトゥノク教授が開発した新しいAIシステム「Bugmapper」の開発により、農業に画期的な進歩がもたらされています。温室内で発生する害虫や病気の検出と防除を目的として開発されたこのAIシステムは、防除手段として使用される農薬の量を大幅に削減します。.

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AIベースのシステムはウェブインターフェースを介して動作し、スマートトラップを用いてトマトガ、アザミウマ、コナジラミなどの害虫を検出します。これらの害虫は温室内に設置されたトラップに付着し、収集されたデータはモバイルアプリケーションで分析されます。その後、情報はクラウド環境に転送され、AIが害虫を分類・マッピングすることで、正確かつ的確な農薬散布が可能になります。.

Bugmapperは害虫駆除研究への支援と資金を獲得

トルコ科学技術研究評議会（TÜBİTAK）は、Bugmapperの開発に約90万トルコリラ（27,590米ドル）の支援を行い、エルジエス・テクノパークにおける継続的な研究と改良を促進しました。ハンダン・アルトゥノクにあるエルジエス大学植物保護学科長は、建設的な害虫防除を通じて化学物質の残留物を削減し、より安全な食品生産を確保する上でこのシステムが果たす役割を強調しました。.

カイセリ、ヨズガト、アフィヨン、メルスィン全域の温室エリアにこのシステムを導入した結果、季節ごとの農薬使用量が30%から50%と大幅に削減されました。農薬使用量の削減は環境に優しく、農産物の品質と安全性の向上にもつながります。.

AIが害虫検出をスピードと効率で変革

アルペル・アルティノク氏は、このシステムが圃場内の局所的な問題をdent、予防する上でいかに効率的であるかを強調しました。Bugmapperシステムは温室のインフラとはdentして動作し、必要なのは携帯電話と専用アプリだけです。肩に担いだ携帯型デバイスがトラップを読み取り、圃場作業員が病害虫に関する詳細なデータを収集できます。収集された情報は即座にオンラインで分析に送信されます。.

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AIシステムは害虫監視にかかる時間をmaticに短縮します。従来の粘着トラップでの目視による数え上げは、トラップ1つにつき5～10分かかる煩雑な作業です。一方、Bugmapperは1トラップあたりわずか10秒でこの作業を実行します。人工知能を基盤とするWebアプリは、害虫の蔓延状況、リスク傾向、色分けされた地図などのデータを表示し、農家が効果的な防除戦略を立てるのに役立ちます。.

この先進的な技術革新は、温室農業に導入することで、持続可能な農業の実現に向けた大きな一歩となります。Bugmapperは、化学農薬への依存を減らし、害虫の検出と管理を強化することで、より健康的な食料生産と環境保全に貢献します。.

クリス・ムリティによるCryptopolitan レポート