ドーン・コックス氏は4年前、ニューハンプシャー州にある250エーカーの農場の自動化を開始して以来、数十個のセンサーを設置してきた。カボチャの周りの土壌水分を測定するもの、キュウリの周りの温室空気中の温度を追跡するもの、そして約4分の1エーカーの区画ごとに風速と降雨量を追跡するものなどだ。気温が高すぎたり、土壌が乾燥しすぎたりするなど、何か異常が発生すると、スマートフォンにアラートが届く。また、ドローンを飛ばして畑の作物の乾燥度、土壌浸食、植物の健康状態を調査している。
「農場では、本当にたくさんのことが起こります」とコックス氏は言います。「人員を増やさずに、すべてを把握できることが重要です。そうすれば、より良く、より効率的に仕事をすることができます。」
何世紀にもわたって、農業は直感的なプロセスでした。今日では、ネットワーク化され、分析的かつデータ主導型になっています。大規模農場（1,000エーカー以上）がこのトレンドの先駆けとなり、精密農業のツールを導入しました。GPS誘導式トラクター、ドローン、コンピューターモデリングを用いて、土地の1インチごとに耕作方法をカスタマイズするのです。農場経営者は土壌の酸度や窒素濃度などを測定・マッピングし、特定の植物に肥料を散布することができます。ただ散布して祈るのではなく。その結果、植えたすべての種子から最大限の収穫を得ることができます。アメリカ農業連盟による2014年の調査によると、こうした方法により、農業コストは平均15%削減され、収穫量は13%増加しました。
農務省によると、米国の農場全体の88%を占める小規模農家も、手頃な価格のセンサー、ドローン、カメラ、無線ネットワーク、データプランの普及を背景に、同様の手法を導入し始めています。そして、大規模農家よりも優れた成果を上げている例もあります。例えばコックス氏は、人件費と肥料費を最大70%削減し、収穫量を倍増させたケースもあると述べています。
彼と仲間の農家はfarmhack.orgを通じてデータを共有しています。かつては、イノベーションは個々の実験から生まれていました。しかし今では、「他の農家の協力を得て新しいデータを取得できれば、それらの実験が積み重なって学習がはるかに速くなります」とコックス氏は言います。
かつて農業は直感的なものでした。しかし今では、分析とデータに基づいたものになっています。
ポーツマスの北東約32キロにあるコックスのタックアウェイ農場では、コックスは自身が開発に携わったオープンソースの農場管理ソフトウェアfarmOSを使用している。また、作物の3Dモデルを作成してバイオマス量を表示することもできる。ドローンを使えば、より広い範囲の地形パターンを見ることもできる。そして、リアルタイムで情報を共有することもできる。彼の次のイノベーションは、畑にロボットを導入することだ。トウモロコシが成熟した高さまで成長すると、畝の間を行き来して窒素を散布するのは困難になる。そのため、農家はシーズンの初めに窒素を土壌に散布し、それが持続することを願う。しかし、ミネソタ州の農業技術者ケント・キャベンダー＝ベアーズと、ロボット工学者の兄弟2人によって開発されたRowbotは、数ガロンの窒素を運搬できるほど小型で頑丈であり、畝の間を移動して必要に応じて窒素を散布する。
「将来、機械は現場で作業しながら、同時に畑について学習するようになるだろう」とキャベンダー＝ベアーズ氏は言う。そのデータは、コックス氏のような農家の土地管理にも影響を与えるだろう。「私たちは、これをまとめるためのピースを持っている」とコックス氏は言う。「これまではなかったことだ。これは大きなことだ。」
もっと知りたいですか？2015年10月号の「Popular Science」誌の食の未来特集をご覧ください。
