人工知能が土壌不使用農業における害虫検出を改善

トルコのカイセリでは、エルジエス大学の教授であるハンダン・アルティノク氏とアルペ・アルティノク氏によって設計された新しいAIシステム「Bugmapper」の開発により、農業分野で画期的な進歩が見られています。このAIシステムは、温室内で発生する農業害虫や病気の検出と制御のために作成され、制御手段としての農薬の使用量を大幅に削減します。

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AIベースのシステムはWebインターフェースを介して動作し、トマトガ、アザミウマ、コナジラミなどの害虫を検出するためにスマートトラップを使用します。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を通じて分析されます。その後、情報はクラウド環境に転送され、AIが害虫を分類してマッピングし、精密かつ標的を絞った農薬散布を可能にします。

Bugmapper、害虫制御研究の支援と資金調達を獲得

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（2万7,590ドル）を支援し、エルジエス・テクノパークでの継続的な研究と強化を促進しました。エルジエス大学植物保護部門の責任者であるハンダン・アルティノク氏は、建設的な害虫制御を通じて化学残留物を削減し、より安全な食品生産を確保する上で、このシステムの役割を強調しました。

カイセリ、ヨズガト、アフヨン、メルジンの温室地域でのシステム導入により、化学物質の使用において季節ごとに30〜50%の大幅な節約がもたらされました。この農薬使用量の減少は環境に良く、農産物の品質と安全性のレベルを向上させます。

AIが害虫検出の速度と効率を変革

アルペ・アルティノク氏は、このシステムが畑内の地域的な問題を特定し、防止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ストラクチャに依存せずに動作し、携帯電話とその関連アプリのみが必要です。肩に携行するポータブルデバイスがトラップを読み取り、単一のフィールド担当者が病気や害虫に関する詳細なデータを収集できるようにします。この情報は瞬時にオンラインで分析に送信されます。

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AIシステムは害虫の監視に費やす時間を劇的に削減します。従来の粘着トラップでの視覚的なカウントは労働集約的で、トラップごとに5〜10分かかります。一方、Bugmapperはこのタスクをトラップごとにわずか10秒で実行します。AIに基づくWebアプリは、害虫の拡散、リスクの傾向、色分けされたマップなどのデータを表示し、農家が効果的な制御戦略を計画できるようにします。

この先進的な技術革新は、温室農業に統合されることで、持続可能な農業実践への大きな一歩を表しています。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、Bugmapperはより健康的な食品生産と環境保護に貢献します。

クリス・ムリティによるCryptopolitanレポート