アンダルシアの研究者らが、灌漑効率を向上させるAIツールを開発

コルドバ大学農学部の研究者らは、農家が灌漑に必要な水量を1週間先まで予測できるよう支援する人工知能ツールを開発した。

研究者らは、この最新のツール「LSTMHybrid」が、灌漑のデジタル化に向けた広範な取り組みの一環であると付け加え、水とエネルギーを節約することで農家の生産コスト削減に寄与すると述べた。

この最新ツールは、2021年に開発され、アンダルシア州グラナダ県のズハルにおける4年間の気候データを用いて学習された「Cangenfis」モデルに基づいている。導入されれば、灌漑用の長期的な水需要を80％の精度で予測できる見込みだ。

しかし、このAI搭載ツールの初期バージョンでは、米、トウモロコシ、トマトなど、様々な作物の総水需要しか予測できなかった。

「従来のモデルとの大きな違いは、7日単位での予測が初めて実現された点です」と、両プロジェクトに参画した3人の主任研究者の1人であるラファエル・ゴンサレス氏は述べた。

LSTMHybridにより、農家は水需要をより正確に予算化し、予測される灌漑要件を異なる料金期間と照らし合わせることが可能になる。研究者らは、このより正確なデータが、農家が水とエネルギーを最適化するために、経済的・農学的に最も適切な判断を下す助けとなることを期待している。

研究者らが指摘するように、スペインの灌漑システムは従来、予測データではなく過去の経験に基づいて運営されてきたが、長引く干ばつと危険なほど低い貯水池の水位により、その近代化の必要性は一層高まっている。

CANGENFISが50万もの異なる要因を考慮する数百のニューラルネットワークを使用していたのに対し、LSTMHybridは平均気温、基準蒸発散量、湿度、および過去の灌漑記録に基づいて予測を行います。

また、この新しいモデルは、以前に入力されたデータを保存することができ、これにより年ごとの予測精度を向上させることができる。

この簡素化により、農家や灌漑管理者は一般的なコンピュータを通じて週ごとのデータをシステムに手動で入力し、翌週の灌漑に必要な水量を予測できるようになる。

「数日前に水需要を把握することで、システムの管理が容易になり、水とエネルギーコストの使用を最適化できるでしょう」と、両プロジェクトに携わるもう一人の研究者、フアン・アントニオ・ロドリゲス氏は述べています。

アントニオ・ロドリゲス氏は、水管理の改善に加え、この新しい予測機能により、農業用エネルギー需要のより正確な予測が可能になることで、同地域の再生可能エネルギーへの移行を支援できると付け加えた。

「知識はすでにあり、技術も検証済みで機能しています」と、3人目の主任研究者であるエミリオ・カマチョ氏は語った。「今、私たちがすべきことは、地域社会がこの技術を簡単に利用できるようにするツールを開発し、灌漑コミュニティに技術的ソリューションを提供する企業が、これらの進歩を導入できるようにすることです。」