中東の継続的な不安定化により、肥料の供給が世界の食料安全保障の中心的な懸念事項となっています。世界の肥料貿易の最大30％が通常、液化天然ガスの主要な流れとともにホルムズ海峡を通過します。液化天然ガスは肥料生産の主要な原料でもあります。出荷の遅れは農業サプライチェーン全体に波及しており、国連食糧農業機関は警告を発しています。広く使用されている窒素肥料である尿素の価格は、4月中旬までに米国で52％、ブラジルで60％上昇したとのことです。

「伝統的に、肥料は比較的安価であるため、農家はしばしば許容される最大量を散布します」と、農業・食料システム向けAIに取り組むオランダのワヘニンゲン大学教授Ioannis Athanasiadisは述べています。「これは不確実な気象条件に対する保険として機能します。」しかし、すでに燃料、機械、種子のコストに圧迫されている農家にとって、肥料価格の変動は無駄をますます高価なものにしています。

精密農業はすでに、農家が化学物質の使用を削減し、コストを節約するのに役立っており、コンピュータビジョンシステムは雑草を識別し、必要な場所にのみ除草剤ノズルを起動できます。しかし、肥料はより困難な課題です。多くの肥料の主要な栄養素である窒素は目に見えず、土壌中で非常に移動性が高く、作物が吸収する前に根圏の下に流出する可能性があります。

「困難なのは、植物と土壌にどれだけの窒素があるかを実際には決して知ることができないことです」と、カリフォルニア拠点の農業向けコンピュータビジョン技術を開発するBlue River Technologyの技術フェロー、Chris Padwickは述べています。

精密肥料技術

親会社のJohn Deereとともに、Blue RiverはExactShotと呼ばれる精密肥料技術を開発しました。この技術は播種時にのみ展開できます。このシステムは土壌に入る各種子を検出し、列に沿って連続的に肥料を散布する代わりに、スターターフェルチライザーの数滴を直接種子に散布します。Blue Riverによると、このシステムはスターターフェルチライザーの使用量を60％以上削減でき、米国のトウモロコシ作物全体で年間9300万ガロン以上を節約できる可能性があります。

植物の生育期間後半になると、より困難な作業が待っています。作物の必要量は天候、土壌の種類、以前の散布、およびその区画でこれまでに起こったことに依存します。精密除草剤散布用の多くの噴霧器は、逆Y字型の付属品を取り付けることができ、トウモロコシの近くにホースを引きずり、成長期に列の近くに液体窒素を滴下します。しかし、圃場のどの部分が実際に窒素を必要としているかに関する信頼できる情報がなければ、散布は非選択的のままです。

3D rendering of a wheeled spreader deploying drops of fertilizer onto individual seeds underground. John DeereのExactShot技術は、播種時に各種子を検出し、スターターフェルチライザーの数滴を散布します。Blue River Technology

Padwick氏は、Blue Riverが作物の画像化システムを「植物の健康のためのデジタルスキャナー」としても活用できるかどうかをテストしていると述べ、噴霧器がキャノピーの近くを通過する際に、より広いスペクトル範囲を使用して植生を分析しています。しかし、洞察を得ることは、それらを正確に解釈することと同じではありません。葉の黄変やクロロフィルの減少は栄養欠乏を示唆する可能性がありますが、干ばつストレス、病気、または害虫被害を示す場合もあります。そのため、一部の企業はキャノピーの下、土壌の中に入り込み、直接測定により利用可能な栄養素のより客観的な状況を提供しようとしています。

米国の他の地域では、アイオワ拠点のN-Senseが土壌分析用の移動式機械に賭けています。同社の土壌硝酸塩センサーのプロトタイプは、トラックで圃場を横断してリアルタイムで硝酸塩濃度を測定できます。このシステムは、中赤外域で動作する頑丈な小型フーリエ変換赤外分光計をダイヤモンド界面と組み合わせて使用します。土壌はダイヤモンドの一端に押し付けられ、赤外光がもう一方の端を通過することで、装置はダイヤモンドが光学表面を摩耗から保護しながら硝酸塩を検出できます。

「硝酸塩は特に検出が困難です」と、N-Senseの社長兼CEOであるDavid Lairdは述べています。「紫外域では土壌中の多くの物質が反応するため、硝酸塩の信号を分離するのが非常に困難です。しかし、中赤外域では、硝酸塩のバンドを分離して強い信号を得ることができます。」

A truck pulling a soil nitrate sensor across a field of crops. N-Senseのセンサーは、作物の圃場を移動しながらリアルタイムで硝酸塩を測定します。N-Sense

このセンサーは硝酸塩データを機械学習ソフトウェアに送り込み、土壌調査データ、衛星画像、収量データも活用して、トラクターに直接アップロードできる肥料処方を生成します。

「窒素を単独で考えるべきではありません」とLaird氏は述べています。「土壌の窒素含有量が低い場合でも、生産性を制限しているのが水の利用可能性である場合、窒素を追加しても役に立ちません。」

昨年テストしたある圃場では、Laird氏によると、同社は総窒素肥料の散布量を約30％削減できたとのことです。

リアルタイム土壌分析

ドイツのポツダムでは、農業テック企業Stenonが、農家に圃場で直接リアルタイム測定を提供するモバイル土壌分析装置FarmLabを開発しました。ハンドヘルドプローブは土壌に押し込まれ、光学分光法（土壌が光をどのように吸収・反射するかを読み取る）とインピーダンスベースの電気測定（地面に小さな電気信号を送り、水分、塩分、栄養イオンに影響を受ける特性を捉える）を組み合わせています。環境センサーは温度と湿度を捉え、GPSタグも各測定値に位置情報を関連付けます。クラウドコンピューティングと機械学習が、生の信号を使用可能な土壌データに変換します。目標は、硝酸塩、ミネラル窒素、水分、その他の指標など、肥料の決定を導く主要な土壌パラメータを推定することです。

A soil analysis device resembling an electric shovel. StenonのFarmLabは、光学分光法、電気インピーダンスセンシング、機械学習を使用して、精密施肥用の土壌栄養マップを生成します。Stenon

同社の創業者兼CEOであるNiels Grabbertによると、このアイデアは欧州が農業由来の硝酸塩汚染から地下水と表層水を保護することを目的とした硝酸塩指令の施行を開始した際に生まれたと言います。当時、農家は窒素損失を削減することを求められていましたが、圃場に存在する窒素に関するリアルタイムの情報が不足していました。

「国や検査するパラメータによって異なりますが、土壌検査の結果を受け取るまでに2〜8週間かかることがあります」とGrabbert氏は述べています。「つまり、農家は土壌自体がどれだけの栄養を提供できるかをリアルタイムで知ることができません。」

FarmLabは、希薄な実験室検査をより高速で高密度の圃場データに置き換えることを目的としています。100ヘクタールの農場では、農業技術者が2ヘクタールごとに1回の測定を行い、その後、ソフトウェアを使用してGPSタグ付きの測定値を栄養マップと肥料散布量に変換し、農業機械や管理プラットフォームに送信できます。

Grabbert氏によると、この技術は平均で約20％の肥料使用量削減を実現し、作物と生産システムに応じて収量を2〜8％増加させることができるとのことです。

オランダのAthanasiadis教授にとって、これらのシステムは正しい方向を向いていますが、それだけでは十分ではありません。「魔法の解決策はありません」と彼は述べています。「センサー、ロボット工学、AI、政府の支援、農家の参加がすべて連携して機能する必要があります。」