トルコのカイセリでは、エルジェス大学のハンダン・アルトゥノク教授とアルペル・アルトゥノク教授が設計した新しい AI システム、Bugmapper の開発により、農業に画期的な進歩が起こっています。温室内で発生する農業害虫や病気を検出し、防除するために開発されたこの AI システムは、防除手段として使用される農薬の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、スマート トラップを使用してトマトガ、アザミウマ、コナジラミなどの害虫を検出します。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プ化するため、正確でターゲットを絞った殺虫剤散布が可能になります。

Bugmapper が害虫駆除研究への支援と資金を獲得

トルコ科学技術研究評議会（TÜBİTAK）は、バグマッパーの開発に約90万トルコリラ（27,590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機能強化を促進しました。エルジエス大学ハンダン・アルトゥノクの植物保護部門長は、建設的な害虫駆除によって化学物質の残留物を減らし、より安全な食品生産を確保する上でのこのシステムの役割を強調しました。

カイセリ、ヨズガト、アフィヨン、メルスィン全域の温室エリアにこのシステムを導入した結果、季節ごとの化学薬品使用量が 30% ～ 50% 大幅に削減されました。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が向上します。

AIが害虫検出をスピードと効率性で変革

アルパー・アルトゥノク氏は、このシステムが圃場内の局所的な問題を特定し、予防するのにいかに効果的であるかを強調しました。バグマッパー システムは温室のインフラとは独立して機能し、携帯電話とそれに関連するアプリだけが必要です。肩に担いだ携帯機器がトラップを読み取り、圃場の作業員 1 人で病気や害虫に関する詳細なデータを収集できます。この情報はオンラインで即座に分析用に送信されます。

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AI システムは、害虫の監視に要する時間を大幅に短縮します。従来の粘着トラップでの目視によるカウントは、トラップ 1 つにつき 5 ～ 10 分かかる面倒な作業です。一方、Bugmapper では、この作業をトラップ 1 つにつきわずか 10 秒で実行します。人工知能に基づく 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に関するグラフなどのデータを表示し、農家が効果的な防除戦略を立てられるようにします。

この高度な技術革新は、温室農業に統合することで持続可能な農業慣行に向けた大きな一歩となります。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全に貢献します。

クリプトポリタンのクリス・ムリティ記者によるレポート