2050年までに地球の人口は100億人近くに達するという予測もあるが、地球の大きさは変わらない。つまり、同じ広さの土地で、ますます多くの人々の命を支えなければいけなくなるということだ。そこに地球温暖化や、その結果生じる水不足などの変動性を加味すると、人類は将来、深刻な食料問題を抱える可能性がある。

そこで登場するのが、農業用の人工知能（AI）マシンだ。真にスマートで、優れたロボットや機械学習アルゴリズムが新たな「緑の革命」を起こし、人類がこの地球で生き延びていくための力になってくれるかもしれない。

干ばつのパターンを自動検出する人工衛星、病気にかかった作物を自動的に処分するトラクター、どんな病気が作物に被害を与えているのかを教えてくれるスマートフォンアプリを想像してほしい。農業の未来は、AIにかかっているのだ。

「作物の健康診断」はAIにお任せ

作物の葉を健康なものとそうでないものに分類して、それらの写真をAIに読み込ませることで、コンピューターは病気の葉と健康な葉の違いを学習。葉の健康状態を、コンピューターが独力で判断できるようになる──。

これがまさに、ペンシルヴェニア大学の生物学者デヴィッド・ヒューズ准教授と疫学者マーセル・サラス准教授が、26種の病気に感染した14種の作物を使って行ったことである。彼らはコンピューターに5万点以上の画像を読み込ませ、学習させた。その結果、プログラムは新たに入力される葉の画像を99.35パーセントの精度で識別できるようになった。

RELATED ARTICLES 人工知能は料理の夢を見る：シェフ・ワトソンをつくった若き天才と未来の「創造性」#wiredai ドローンが可能にする「データ農業」 「農業には大きなチャンスがある」：Google Xの責任者、アストロ・テラー

ただし、これらの画像には操作が加えられている。葉の識別を容易にするため、光の当たり方と背景が統一されていたのだ。病気にかかった植物の画像を（ランダムに）インターネットからとってきて入力した場合、その精度は約30～40パーセントに下がってしまう。

この数字もそれほど悪くはない。だがヒューズとサラスは、彼らが開発しているアプリ『PlantVillage』をAIによってさらに強化させたいと思っている。

PlantVillageではいま、世界中の農民たちが病気にかかった作物の写真をアップロードし、専門家が診断を行っている。このAIを教育するために、2人は今後も、病気の作物の写真をAIに読み込ませ続けるつもりだ。

「作物の成長を妨げる病気の原因は細菌や真菌だと思われがちですが、実はその大半は、カルシウムやマグネシウムが不足していたり、塩分や暑さが過剰だったりという、生理的ストレスによるものです」とヒューズは説明する。病気の原因を見誤れば、農家は害虫駆除剤や除草剤といった誤った対処法のために金と時間をムダに費やすかもしれない。だが将来はAIの助けによって、彼らは病気の原因を素早く、正確に特定できるようになるだろう。

化学薬品の量を90パーセント減らすロボット

米国では毎年、トウモロコシと大豆、綿の畑だけで、約14万トンもの除草剤が使用されている。このアプローチにはムダが多い。

Blue River Technology（以下、ブルーリヴァー）は、こうした問題の解決策を（少なくともレタスに関しては）見つけつつある。彼らの「LettuceBot」は、一見したところ普通のトラクターのようだが、実はこのトラクターには機械学習エンジンが搭載されているのだ。

ブルーリヴァーによると、LettuceBotは畑を進みながら1分間に5,000本の芽の写真を撮影。アルゴリズムと視覚情報を読み取る機械を使って、それぞれの芽がレタスか雑草かを識別することができる。

ありえないほどのスピードに聞こえるかもしれないが、「機械学習を使えば十分可能な範囲内です」と医療系ディープラーニングのシステム開発を手がけるEnliticの創業者、ジェレミー・ハワードは言う。コンピューターは、ひとつのレタスの画像をわずか0.02秒で識別できるというのだ。

このロボットは、およそ6mm以内の誤差範囲で雑草を特定し、除草剤を噴霧する。また、成長が好ましくないと判断されたレタスにも同じく除草剤が噴霧される。2つの苗が近づきすぎてしまっている場合にも、LettuceBotは間引きを行う。

LettuceBotを使用することで、化学薬品の使用を90パーセント削減できると、ブルーリヴァーのベン・チョスナーは言う。同社のマシンは現在、米国で毎年生産されるレタスの10パーセントを供給する畑で使用されているという。

宇宙から農家を助けよ

640km以上の上空を周回するNASAの人工衛星「ランドサット」は、まるで魔法のように地球の表面を測量することができる。

この測量は、とりわけ発展途上国における農業のモニタリングに大いに役立つかもしれない。発展途上国の政府や銀行は、どの農家にローンや緊急援助を提供すべきかを決めるにあたって、判断材料となるデータが足りないという課題を抱えているのだ。例えばインドで干ばつが起きた場合、地域ごとに被害の程度が異なることはもちろん、同じ地域内でも農家ごとに被害の程度が異なるのである。

Harvestingは機械学習を駆使して、広大なスケールで衛星データを分析している。その目的は、各機関から農家への資金配分を効率化することだ。「この技術を使って、銀行や政府が適切な資金を各農家に与えることができればと思います」。Harvestingのルーチット・ガーグCEOは言う。ガーグによれば、人間のアナリストは一度に10〜15個の変数を処理できるが、機械学習アルゴリズムは2,000個以上を同時に処理することができるという。

温暖化が気候を混乱させる昨今、どこにリソースを割り当てるかという選択は政府にとって差し迫った課題である。インドの農業は従来、比較的予測しやすい環境条件のなかで行われてきたが、今後はそうではなさそうだ。

「わたしは子どものころに、父や祖父から『季節』というものを学びました」とガーグは言う。「しかし、急激な気候変動のせいで、もはや環境は、父や祖父がかつて体験したものではなくなってしまったのです」