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2023 年 11 月 14 日、米国上院農業・栄養・林業委員会は次の公聴会を開催しました。 “アメリカの農業イノベーション: テクノロジーと人工知能の活用。”
農業研究、技術、投資、高等教育、法律など、多様な背景を持つ５人の参考人を招致しました。
AI テクノロジーを訓練、教育、政策支援、農業に応用するという彼らの視点は、世界中の国にとって貴重です。彼らの証言から得られた主なアイデアを以下に概説します。
Jahmy Hindman は、Deere の上級副社長兼最高技術責任者です。 & 会社。また、アイオワ州立大学の工学部諮問委員会、テキサス大学のコンピューター サイエンス諮問委員会、および FIRST の執行諮問委員会のメンバーでもあります。
展望:
● 農村部から都市部への継続的な移住が続く中、米国の農業生産性を向上させるために人工知能ソリューションがますます重要になっています。
● アメリカ農業の将来は現在、農家の間でデータに基づいた意思決定を可能にするツールを通じて形作られています。人工知能は、データの価値を引き出し、現場で実用的な洞察に変換する上で重要な役割を果たします。
● 米国の農家は、正確な技術へのアクセスを支援するインセンティブから恩恵を受けることになる。今後の農業法を審議する際には、精密農業法（PRECISE法）や精密農業融資法などの提案を検討してください。
● これらの技術をアメリカの農家の手に渡せば、栽培者の生産性と収益性が向上するだけでなく、増加する世界人口を維持するのに十分な食料、燃料、住宅、衣類を生産できるようになります。
メイソン・アールズ博士は、カリフォルニア大学デービス校の助教授です。学術的な役割を果たす前は、アールズ博士は Apple でデータ サイエンス エンジニアを務め、ハードウェア エンジニアリングにおける新しいディープ ラーニングおよびコンピューター ビジョン ツールの開発の先駆者となりました。
展望:
● ハードウェアとソフトウェアにおける前例のない進歩により、農業や食品システムなどの分野における複雑な現実世界のデータから学習する人工知能コンピューター プログラムの能力が大幅に拡張されました。
● 将来の労働力を見据えて、2021 年だけでも、米国では 161,000 人を超える人がコンピューター サイエンスの学士号および大学院号を取得しました。しかし、最終的に農業や食品の分野でのキャリアを追求する学生はほんのわずかであり、これを変える必要があります。
●米国を維持するため’ 農業イノベーションの世界的リーダーとしての立場を踏まえ、私は委員会がこれらの国立人工知能研究機関への資金提供を継続し、おそらくは拡大することを強く推奨します。
さらに、人工知能を活用して農業の課題に対処することに焦点を当てた米国農務省からの他の資金源も維持されるべきです。
これは、より多くの研究革新と業界連携を加速する道であり、より多くのコンピューターサイエンスとエンジニアリングの学生が人工知能と新技術を通じて農業分野の重要な課題に取り組むよう促します。
Sanjeev Krishnan は、S2G Ventures の共同創設者、最高投資責任者、および専務取締役です。彼はかつて CLSA キャピタル パートナーズ、IFC、地球環境基金、JP モルガンで働いていました。さらに、さまざまな諮問委員会や企業取締役会の委員も務めてきました。
● 今後 10 年以内にほぼすべての業界で予想される変化は、人工知能が変革的な役割を果たすことを示唆しています。農業において、AI は画期的なソリューションを提供する可能性を秘めており、作物の収量を増やし、資源利用を最適化し、全体的な農場管理を強化するための革新的なアプローチを導入することで大きな価値を生み出します。
● この開発の中心となるのはデータです。最も堅牢で効率的な AI ソリューションとは、最適なデータにアクセスし、そのデータを適切なトレーニング データセットに変換して AI モデル ソリューションに情報を提供するための最も効果的な方法を開発できるものです。
● 農業と食料システムのデジタル化は初期段階にあります。平均して、農家は 1 日あたり約 500,000 のデータ ポイントを生成します。 2036 年までに、毎日生成されるデータの量は 800% 増加すると予測されています。
● データ量が急速に増加しているにもかかわらず、今日のデータと信頼できる意思決定ツールとの関係は最適とは言えず、収集された情報に基づいて実用的な洞察にアクセスして適用する能力が制限されています。
農業データの分析、合成、応用に AI を活用すると、農業のさまざまな側面に即座に影響を与えることができます。農家には、必要なツールとサポートを提供することで、数多くのダイナミックな分野で日々の変化に対処する能力が与えられます。
米国農務省の 2019 年の試算によると、必要なインフラストラクチャの確立を含め、デジタル農業テクノロジーの可能性を大規模に実現することで、米国経済に年間 470 億ドルから 650 億ドルの総収入が追加される可能性があります。
AI の農業技術への急速な統合は、潜在的な利点が現在推定されているものよりも大幅に大きいことを示しています。 AI は特定のユースケースで農家や社会に利益をもたらし、効率、生産性、持続可能性を向上させます。
これらには、精密農業、病気や害虫の検出、ロボット収穫と自動化、家畜の監視と管理、予測分析と市場洞察、AI 対応の農業用ドローンが含まれます。
● AI は既存の農業技術の能力と有効性を強化し、技術的アプローチを改善および洗練することができます。明確で正確、高品質のデータを提供することは、非効率な方法を除外し、リソース割り当てを最適化するのに役立ちます。
● 農業技術、データ、分析、人工知能は、人々の間の関係やコミュニティの絆を強化する上で、特に農家と助言ネットワークの間の信頼を育む上で役割を果たします。
● AI は大量のデータをリアルタイムで取り込み、分析、識別することができ、農業アドバイザーや農学者により正確な推奨事項や実用的な洞察を提供し、負担を軽減します。
● AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、農家にリアルタイムのアドバイスとサポートを提供し、作物管理、害虫駆除、市場動向などに関する質問に対処できます。これは、遠隔地の農家や、農業の専門知識へのアクセスが限られている農家にとって特に有益です。
連邦政府には、米国が農業技術におけるリーダーシップを維持し、農業用人工知能の世界的リーダーとしての地位を固めることを保証する複数の機会がある。
農業システムを支援しながら、農民と利害関係者の利益を同時に守ることが重要です。
鍵となるのは、人間の制御と監視の間の適切なバランスを確保し、世界を再構築している人工知能の計り知れない力を活用することです。
● 農業における人工知能の可能性を効果的かつ責任を持って活用する: AI はデータ駆動型であり、農業におけるデータ所有権という根本的な問題に根本的に対処する必要があります。
● 農業に AI を導入するための倫理ガイドラインは、AI システムが偏見を永続させず、意思決定プロセスが透明であり、その結果に対する説明責任が維持されることを保証するために重要です。
これには、AI システムが信頼性があり、倫理的に整合しており、環境や市場動向に悪影響を及ぼさないことを保証するために、データの収集、使用、透明性に関する業界標準を確立することが含まれる場合があります。
さらに、AI 主導のサービス宣言を検証する一連のベンチマークは、正確さと透明性をさらにサポートし、信頼を構築するための重要なツールとして機能します。
最後に、国際協力に参加して農業用人工知能に関する知識、ベストプラクティス、規制枠組みを共有することは、基準を調整し、世界的な食料安全保障と農家の収益性を促進するのに役立ちます。
● 農業データ共有の標準と取り組みの促進：農家、研究者、AI 開発者の間で農業データの共有を促進することは、革新的な農業技術と AI の力を農家の利益のために活用する上で極めて重要です。
これは、個人のプライバシーを保護しながらデータを集約するための農業データ協同組合またはプラットフォームを設立することで促進できます。
● デジタル インフラストラクチャの強化と、特に小規模農家向けのデジタル リテラシーへの投資: 農村部のデジタル インフラストラクチャの改善は、農家の安全を確保するのに役立ちます。’ アクセス。
さらに、教育機関との連携、オンライン コース、オンサイト トレーニング プログラムを通じて、農家や農業労働者に AI および関連テクノロジーの使用を訓練するプロジェクトを促進できます。
小規模で疎外されている農家の AI 技術導入を支援するための具体的な取り組みには、AI ツールの取得に対する補助金、資金援助、技術サポートなどが含まれる場合があります。
ホセ＝マリー・グリフィスは、サウスダコタ州マディソンにあるサウスダコタ州立大学の学長です。彼女は、人工知能に関する国家安全保障委員会 (NSCAI)、国家科学委員会、大統領情報技術諮問委員会、およびその他のいくつかの連邦委員会のメンバーを務めてきました。
展望:
● 米国は農業分野を革新するために AI の導入を進める中、増大するサイバーセキュリティのリスクと課題に直面しています。 AI を安全に、責任を持って効果的に使用するには、学界、産業界、連邦機関間の協力が必要です。
● 農業部門では何十年にもわたって自動化と革新が進んでいますが、AI の導入にはセキュリティを重視し、既存の専門知識とテクノロジーを活用する必要があります。
● 農業における AI の安全かつ効果的な展開を確保するため、研究主導型のソリューションの開発において学術界の役割を活用し、官民双方が協力してサイバーセキュリティ リスクに対処する必要があります。
● 学術界は次世代の AI 人材の育成において重要な役割を果たし、農業業界が次の成長と発展段階に入るのに貢献します。
● 研究主導のソリューションを策定し、農業における AI の開発を推進する際に学術界の強みを活用して、サイバーセキュリティ リスクに共同で対処するには、複数の関係者の協力が不可欠です。
Todd J. Janzen は、Janzen Schroeder Agriculture Law LLC の社長であり、Ag Data Transparent Organization のプロジェクト管理者です。
展望:
● 農場における新技術に関しては、政策はイノベーションを抑制するのではなく、公正な競争環境を作り出すことに重点を置くべきである。
● 民間企業が運営するか政府規制機関が運営するかにかかわらず、データ収集プラットフォームでは常に透明性を重視する必要があります。
透明性とは、必ずしもそのような情報が公的にアクセス可能であるべきであることを意味するものではなく、農家がどのような情報が自分たちから収集され、その情報がどのように使用されるのかを認識すべきであるということを意味します。
● USDA のデータ収集には改善の余地がある。農業データ法 (S.98) は、USDA のデータ収集と利用の近代化を目的とした一例です。
USDA は長年にわたりさまざまなプログラムを通じて農業データを収集してきましたが、このデータの多くはさまざまな機関にサイロ化されているため、政策立案者や研究者にとって価値が低くなってしまいます。
この法律は、USDA のデータ収集を更新し、安全なデータセンターを構築し、関係者や研究者が USDA によって収集された匿名化されたデータにアクセスできるようにすることを想定しています。
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