スペインのプロジェクト、ブドウ畑で四足歩行ロボットを試験

スペインの農業技術プロジェクトでは、センサーと人工知能を搭載した四足歩行ロボットを使い、ブドウ畑や果樹作物をモニタリングする試験が進んでいる。労力を要する圃場調査を、生産者が迅速な判断に活用できる標準化データに変えることを目指す。

AGRHOUNDとして知られるこのプロジェクトには、バダホスを拠点とするエストレマドゥーラ国立農食品技術センター（CTAEX）が参加している。CTAEXによると、目標は高付加価値作物向けの四足歩行ロボットシステムを開発・検証することだ。グループが「農業5.0」と呼ぶ取り組みの一環として、圃場センサーとインテリジェントなデータ処理を組み合わせ、自律的な意思決定を支援する。

このロボットは、車輪式の機器では走行が難しい場合がある、起伏のある畝や緩やかな斜面、繁茂した植生の中を移動できるよう設計されている。搭載したカメラなどのセンサーが、作物の中を進みながら近距離の情報を収集する。こうした情報は、植物の生育や勢い、生理状態に関係するパターンの検出に向けて訓練中のAIモデルで処理される。

主な目標の一つは収量予測だ。ブドウ畑や果樹園では、収穫前に労働力や収穫日程、作物の販売を計画するうえで、こうした予測が役立つ。プロジェクト参加者によると、このロボットは農家や農学者に取って代わるものではない。より頻繁で一貫性のある観察データを提供し、圃場チームが詳しい調査を要する区域を特定できるようにするとともに、限られたサンプルに基づいて区画全体の判断を下すことを避けるのが狙いだ。

商業栽培の条件下での初期的な圃場検証は、すでに始まっている。プロジェクトの説明によると、試験地の一つはリベラ・デル・ドゥエロのワイン産地にあるブドウ畑で、もう一つはウエルバのブラックベリー農園だ。同農園では、作業者が立ったまま移動できる大型の保護栽培施設、マクロトンネルを使用している。作付け配置や土壌条件、栽培管理方式が大きく異なる二つの作物を使うことで、システムがそれぞれの条件に適応できるかを確認する。

これらの圃場で収集したデータは、光の変化や品種の違い、成熟段階に応じて、葉、果実、枝をより正確に識別できるようAIを訓練するために使われている。プロジェクトでは、ロボットの自律性を高めるナビゲーション・誘導システムの開発も進めている。これにより、ロボットが自ら注目すべき場所を特定して植物に近づき、目視点検やサンプル採取などの作業を行えるようにする。

生産者にとって、こうしたシステムの主な利点は再現性にある。ロボットは毎回同じ経路をたどり、同じ基準で測定値を記録できるため、区画の変化を週ごとに比較しやすくなる。また、大規模な植栽地で畝を一列ずつ歩き、ブドウの樹や果実を手作業で点検する際に伴う身体的負担や所要時間の軽減にもつながる可能性がある。

この取り組みは、ロボット工学、コンピュータービジョン、センサーシステムを農業に導入する欧州とスペインの幅広い動きの一環だ。オリーブ畑やブドウ畑では、LiDAR、衛星画像、非侵襲センサーを使い、地形の測定やブドウの生産量の推定、ブドウ樹の水分状態の監視を行う同様の取り組みが試されてきた。除草剤の使用削減を目指し、レーザーを使った精密除草などに取り組む自律走行プラットフォームも開発されている。

ブドウ畑での実用化がもたらす意義は、信頼できる作柄予測とタイムリーな圃場情報に依存する飲料業界にとって、特に明確だ。AGRHOUNDのようなシステムが高い精度と手頃な価格を実現できれば、ブドウ樹の健康状態の監視や早期の収量推定、灌漑などの対策のより的確な実施を支援し、精密ブドウ栽培を強化できる可能性がある。ひいては、ブドウ畑での労働力の確保からワイナリーでの入荷果実に関する判断まで、ワインのサプライチェーン全体の計画にも役立つ可能性がある。

現時点でAGRHOUNDは検証段階にある。開発者は、管理されたデモンストレーションの場を離れ、実際の農場で日々の作業上の負荷にさらされても、ロボットが安定して稼働できることを示す必要がある。生産者が日常的な利用に踏み切るかどうかは、バッテリーの稼働時間、圃場での保守、農村部の通信環境、ぬかるみや斜面、繁茂した植生の中での性能などに左右される。試験の進展に伴い、プロジェクトでは実際のブドウ畑や果樹作物のデータを使ってアルゴリズムの訓練を続けている。