投稿者: 2023 年に大きな論争を巻き起こしたものがあるとすれば、それは人工知能 (AI) に関する議論でした。これは新しい発明というわけではありませんが、私たちが通常自分で行っている特定のタスクを自動的かつ効率的に実行する機械の能力には驚かされます。 AI は人間の活動のさまざまな領域をますます征服しており、今ではこれらのソフトウェアが私たちの栽培プロセスに介入できるようになりました。これは、間違いを避け、大麻植物をより正確に扱うのに役立つだけでなく、環境と協力することも可能にします。
大麻栽培における人工知能
私たちは、栽培のさまざまな段階で人工知能を使用できます。発芽の瞬間から、状態の悪い種子と良い種子を選別する機械を使用して、収穫してマニキュアを施す瞬間までです。作物が生育するさまざまな変数や条件を制御できるソフトウェアさえあります。これらのロボットのオプションがそれぞれどのようなものであるかを詳しく見てみましょう。
屋内の人工知能
最も驚くべき提案の 1 つは、Mary Agrotechnologies 社の製品である Mary モデル Z 栽培テントです。基本的に、このテクノロジーは、植物を健全に成長させるためのすべての要素と変数を提供し、制御します。したがって、人間が介入する必要はほとんどありません。
このスマート テントを使用すると、植物の多様性とその特性をアプリケーションに導入できます。この情報に基づいて、ソフトウェアは温度、湿度、換気、品種に必要な特定の栄養の条件を自動的に適応させます。
さらに、屋内作物に介入するさまざまなデバイスを制御できる複雑なテクノロジーである SmartBee コントローラーもあります。この AI には、情報を収集して送信するルーターに接続するセンサーと、ファン、灌漑ポンプ、照明などの栽培に必要な要素が接続されて管理される中央ハブが含まれています。このようにして、屋内で何か異常なことが起こった場合に、人工知能が介入することができます。
気温の上昇や二酸化炭素濃度の上昇などの問題が異常を示した場合に、これらの問題を制御できます。この技術により、植物の健康状態を日々監視し、発育に最適な条件を与えることができます。
アルゼンチンで生まれた屋内用AI
国内産業もその役割を果たし、2021年以降、アルゼンチンの資格のある科学者によって作成された優れた効果的なオプションを私たちに提供してきました。これは、土壌のPH、温度、湿度などの要素を制御できる製品、Growcastです。同様に、彼は私たちの作物に介入する装置を習得しています。
このプロジェクトの責任者の一人であるマリアノ・マルバー氏は、THC に対し、このデバイスがどのように機能するかを次のように説明しました。「Growcast はデバイスです。インターネットモデムのように見えますが、他のデバイスを接続するためのセンサーとソケットが出ているコントローラーです。携帯電話アプリケーションを使用すると、温度、周囲湿度、土壌湿度、PH などの作物データを表示できます。そして導電性。ただし、照明、ファン、灌漑ポンプなどのプラグイン デバイスを制御することもできます。
ポストハーベスト人工知能
私たちの栽培プロセスに AI を導入できる代替手段がいくつかあります。しかし、収穫時期に関連したタスクを実行する機械を使用することもできます。 Bloom Automation 社の Bloom 2.0 は、花にマニキュアを施す、つまりつぼみを花に付随する葉や枝から切り離すロボットです。この機械はアルゴリズムと機械学習を通じて動作し、花の中の菌類や害虫を検出するためにも使用されます。さらに、収穫物のおおよその最終重量も得られます。
ブルーム 2.0 AI エンジン システムは、人間の 2 倍の速さでマニキュアを実行します。これは、ロボットと植物の間の距離を測定できるダブルカメラのおかげで、より正確に動作できるようになります。さらに、これらのカメラを介して花の状態を解析し、データベースに保存されている情報と照合することで、毛状突起の成熟状態などを知ることができます。
また、収穫後に行われる処理に関する情報を生産者に提供することもできます。しかし、ブルーム システムは植物の成長プロセスにも連動し、植物が患っている可能性のある健康上の問題を顧客に警告します。
さらに、このロボットは他のロボット アームと対話することができます。したがって、花を茎や枝から分離し、マニキュアを行うなど、収穫全体を実行することができます。
栽培におけるAIのメリットとデメリット
利点について話さなければならない場合、農業に人工知能が使用されることで、栽培プロセスがより環境に優しいものになります。例えば、室内栽培に付随するファンや照明などの機器を制御することができます。
これらの側面を調整できることにより、生産者が見落としがちな問題であるエネルギーや水の不必要な消費が削減されます。また、AI は排出量を制御し、農薬や肥料の使用を最適化します。
もう一つの利点は、この種の技術を使用することで、人間が修煉する際に犯し得る特定の間違いを回避できることです。これらは非常に正確に動作するシステムであるため、誤差の範囲が最大限に削減されます。その結果、より高品質の作物が得られることになります。
この意味で、農業用 AI は、運動機能に問題がある医療ユーザーや、単に栽培技術を改善する能力がない医療ユーザーにとって、優れた選択肢となる可能性があります。
デメリットとしては、AI の使用により成長プロセスがより非個人化されること、農業実践を治療的なもの、または楽しんで行う活動と見なす人もいます。植物の各段階に同行することを楽しむ人にとって、おそらく人工知能の使用は最良の選択肢ではないでしょう。
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