Indoor Farming Set to See Efficiency Boost Through AI Integrations
インドアファーミング（controlled environment agriculture）とは、名前の通り、通常、室内で作物を栽培することを指します。グローバルインドアファーミング市場は、現在、Fact.MRの報告書によると、402.1億ドルで、次の10年間で1180億ドルを超えることが予想されています。この種の農業では、人工光と技術を使用して栽培条件を最適化し、作物の収穫量を増やします。「これは、人間の快適さのために建物で使用されるのと同じ技術ですが、植物のために使用されています。」– アメリカエネルギー効率経済協議会のジェニファー・アマン新鮮な食品の需要が高まり、気候変動の影響を軽減する必要性が高まり、限られたスペースと水で一年を通して高収穫量を上げる必要性から、閉じた空間で作物を栽培することに興味が高まっています。インドアファーミングは、経済的、資源効率的、環境に優しい食品生産方法を提供します。また、湿度、光、温度、栄養素のレベルなどの環境要因を正確に制御することで、生産性を高め、伝統的な農業に関連する課題に対処できます。インドア農業で使用される一般的な方法には、ハイドロポニクス、エアロポニクス、アクアポニクスがあり、これらは室内で栽培できる作物の範囲を拡大しています。また、LED照明、IoT、人工知能の統合もこの分野を進化させています。テキサスと米国の垂直ハイドロポニクス・グリーンハウス会社であるエデン・グリーン・テクノロジーは、8万2500平方フィートの施設で、植物の全生活を制御しています。ここでは、7マイルのパイプで栄養豊富な水と冷えた空気が送られ、レタスの理想的な微気候が作り出され、ウォルマートに販売されます。この施設では、プログラムされたアルゴリズムで適切な量の光を提供するLED照明を使用し、自然光と組み合わせて「外部環境にほとんど左右されない」環境を作り出しています。農業における技術の使用は、コストを削減し、作物の生産量を増やし、効率を高める能力により、増加しています。ビッグデータ、IoT、ロボティクス、人工知能の使用は、農業作業の自動化に特に有益です。GPSとセンサーは、データ駆動型アプローチを使用して作物の生産量を最適化し、ドローンは、作物の生長と家畜の監視に役立ちます。インドアファーミングのエネルギー使用量を削減するためのAIの使用インドアファーミングは、技術を使用して農業を行う新しい方法です。しかし、人工光を使用した植物工場（PFALs）は、作物の生長条件を維持するために、炭素酸化物やエネルギーなどの資源を必要とします。したがって、新しい研究では、AIを使用してインドアファーミングのエネルギー消費量を最大25%削減しました。人工知能を植物工場に組み込むと、光と気候システムを制御し、工場のエネルギー使用量を大幅に削減し、貴重な資源を節約しながら効率を高めることができます。これらの植物工場は、完全な気候と照明制御を備えた大きな屋内農場です。コーネル大学エンジニアリングのエネルギーシステム工学研究所のフェン・ユーの研究室のポストドクター・フェローであるベンジャミン・デカーディ・ネルソンによると、世界中のこれらの工場でAIを使用すると、「これらの建物での作物の光合成、蒸散、呼吸を促進する」ことができます。これは、大きな成果であり、世界の人口が増加するにつれて、世界の食糧需要を満たすのに役立つ可能性があります。現在の世界人口は82億人で、国連の予測によると、2050年には97億人、2100年には112億人に達すると予想されています。都市化と気候変動と組み合わせると、現在の食糧生産システムを改善し、増加する需要に応えることが必要です。したがって、技術を使用して制御された環境を作り出すインドアファーミングに焦点が当てられています。これにより、気候変動やその他の要因の影響を受けにくくなります。しかし、インドアファーミングにも課題があります。ユーによると、現在の環境制御システムは「十分に賢く」ありません。エネルギーを大量に消費し、持続可能なままであれば、慎重な資源管理が必要です。一つの答えは換気ですが、エネルギー使用量を下げることができますが、炭素酸化物のレベルや水分バランスに影響を及ぼし、植物の生長を複雑にします。ここで、AIは複数の複雑さを管理するのに大きな役割を果たします。人工知能は、衛星データに基づいて収穫量を予測したり、さまざまなデータ（フィールド写真や衛星、天候、土壌湿度）を分析したり、作物の問題を特定したり、病気のパターンを予測したり、処置を推奨したりするために、すでにこの分野で広く使用されています。また、AIは、収穫量と品質のレベルを評価することで、農家が資源の使用を最適化し、収穫量を交渉するのに役立ちます。最新の研究では、インドアファーミングのエネルギー使用量を削減するためにAIを使用しました。デカーディ・ネルソンによると、AIを使用して運用を合理化し、エネルギー消費を削減することで、エネルギー節約の機会が限られている地域でも屋内農場を実現できます。「環境制御システムの技術を植物生物学と戦略的に整列させることで、換気を使用してエネルギーを節約し、炭素酸化物の浪費を最小限に抑え、理想的な生長条件を維持することができます。」食品生産を持続可能にするためのスマートシステムこの研究は、Natureに9月9日に掲載され、深層強化学習と計算モデリングを使用して、植物と環境の相互作用を調査しました。コーネル大学の研究者は、AI技術を使用して、世界の10の異なる場所で栽培されたレタスを評価しました。これには、米国の8カ所（ニューヨークのイサカ、ノースダコタのファーゴ、フェニックス、ミルウォーキー、シアトル、ミアミ、シカゴ、ロサンゼルス）と、アラブ首長国連邦のドバイ、アイスランドのレイキャヴィークの2カ所が含まれます。研究では、AIがPFALsおよび持続可能な食品生産におけるエネルギー節約を大幅に改善できることがわかりました。AIは、照明と気候調節システムを最適化することでエネルギー使用量を削減しました。現在、非AI技術を使用している寒冷な気候の地域では、AIの導入により、1キログラムのレタスを生産するために必要なエネルギーが32.42%削減され、9.5kWhから6.42kWh/キログラムの新鮮重量に低下しました。温暖な気候の地域では、ドバイや米国の南部では、AIがエネルギー使用量を22.28%削減し、10.5kWhから7.26kWh/キログラムの新鮮重量に低下しました。研究によると、0〜25度の外部温度は、換気関連のエネルギー使用量の削減に有利です。ただし、換気関連のエネルギー節約は、他の資源の使用、たとえば二酸化炭素の使用や水分バランスに悪影響を及ぼします。外部湿度は、エネルギー使用量に明確なパターンや影響はありませんでした。研究では、暗期中に高い換気量と、光期中に低い換気量（16時間の日/日光シミュレーション）を提供することが、室内での二酸化炭素の最適レベル、光合成のための酸素、呼吸のための酸素、植物の生長のバランス、および他の換気要件のバランスをとるためのエネルギー効率的な解決策であることがわかりました。「これは、スマートホームと非常に似た概念です。」– コーネル大学AI科学研究所の共同ディレクターであり、コーネル大学デジタル農業研究所の共同ディレクターでもあるユー私たちが家で快適に過ごすように、作物も同じように快適に過ごしたいと考え、AIはそれを非常にうまく行っています。人工知能を使用して人工照明やその他のエネルギーシステムを最適化することで、コストを節約できます。「この研究は、食品生産を最適化し、持続可能にし、炭素足跡を低減するためのスマートシステムに焦点を当てています。」– ユーエネルギー使用量と持続可能性のバランスは、収益性の鍵エネルギー使用量の削減は、屋内農業の成功の最も重要な側面の1つです。伝統的な温室よりも多くのエネルギーを使用するため、屋内農業の大きなコストとなります。高コストは、この事業の収益性を脅かす可能性があり、垂直農業の持続可能性と実行可能性を非常に困難にします。コストの増加は、消費者に転嫁されることが多いため、エネルギー使用量とコストを削減することは、経済的負担を軽減するのに役立ちます。この背景において、インドアファーミングの世界では、コストを削減し、持続可能な方法を見つけて、食糧生産の課題に対処するための継続的な研究と開発が行われています。先月、ベン・グリオン大学のネゲブの研究者は、魚と野菜をより多く生産し、エネルギーをより少なく使用するための閉鎖ループシステムを作成しました。アクアポニクスシステムに関する研究の一環として、この新しいシステムは、魚の固形廃棄物を嫌気性発酵で処理し、システムにエネルギーと栄養素を回復させ、ほとんどの廃棄物がないユニットを形成しました。アミット・グロス教授が率いるこのシステムは、植物の生産性が13％増加し、水の使用量が2.1倍減少し、1キログラムの飼料あたりのエネルギー消費量が16％減少したことを示しました。1トンの魚（炭素足跡の小さい高品質なタンパク質源）を持つと、外部エネルギーを使用せずにシステムを運用できるということです。また、廃棄物の生成がほとんどなく、炭素を大量に吸収するため、このシステムは独立した持続可能なユニットになる可能性があります。「80億人を超える人口を養うために、温室効果ガスの排出を削減するには、革新的な技術が必要です。2つの機能を1つに組み合わせたものは、当然、より優れています。」– グロス教授別の研究では、7月に、人工照明のスケジュールを変更することで、温室の電気代をほぼ4分の1削減しました。この1カ月間の実験では、Skoltechの研究者が、レタスとエンディーブ（チコリー）のさまざまな品種を2つの同じ温室でテストしました。照明以外のすべての条件は同じでした。どちらも1日16時間の光を受けましたが、1つは電気代が最も高くなる時間帯に暗い時間を散在させていました。「植物の生長に測定可能な影響はありませんでした。」インドアファーミングを推進する企業ここで、農業テクノロジーを革新的なインドアファーミングソリューションを通じて推進している企業のいくつかを見てみましょう。#1. Village Farms International (VFF)この企業は、制御された環境下で野菜、果物、カンナビスを栽培しています。コーネル大学エンジニアリングのエネルギーシステム工学研究所のフェン・ユーの研究室のポストドクター・フェローであるベンジャミン・デカーディ・ネルソンによると、世界中のこれらの工場でAIを使用すると、「これらの建物での作物の光合成、蒸散、呼吸を促進する」ことができます。1987年から市場に参入しているVillage Farmsは、現在、米国とカナダに240エーカーのガラス温室を所有しています。最近のインタビューでは、社長兼CEOのマイク・デギグリオは、温室の内部環境を制御するためのソフトウェア設計への技術的焦点について話しました。会社のほとんどの資金は、外部環境に関係なく機能する温室の気候を作成することに費やされています。もう1つの焦点は、エネルギー側の技術にあり、炭素酸化物を補充することです。「エネルギー費用を削減できれば、持続可能性が大幅に高まるでしょう。」デギグリオは述べています。したがって、Village Farmsは、ブリティッシュコロンビア州の温室用の燃料電池技術のパイロットプロジェクトをFuelCell Energy、Quadrogen Power Systems、カナダ国立研究評議会と共同で投資しています。時価総額11.061億ドルのVFFの株価は、0.99ドルで取引されており、年初来30.09%上昇しています。時価総額（TTM）は-0.45、P/E（TTM）は-2.18です。2024年2四半期の財務報告では、会社は19%の年間増加により、総収入が9,210万ドルに達したと発表しました。新鮮な生産物部門は7%増加し、カナダのカンナビス部門は45%増加しましたが、米国のカンナビス部門は減少しました。当期純損失は2,350万ドルで、調整後EBITDAは360万ドルの損失となり、キャッシュフローは2四半期で570万ドルに改善しました。この年、会社は20億ドルの公募を行い、収益は営業資本と一般企業活動に使用される予定です。#2. Hydrofarm Holdings Group (HYFM) Hydrofarmは、ハイドロポニクスやインドアファーミングに使用される制御環境農業（CEA）機器や用品のサプライヤーです。これには、栄養素、照明、商業運用を最適化または拡大するための計画などが含まれます。時価総額312.6百万ドルのHYFMの株価は、0.68ドルで取引されており、年初来25.89%下落しています。時価総額（TTM）は-1.55、P/E（TTM）は-0.44です。2024年2四半期の財務報告では、会社は、総収入が13.1%減少して5,480万ドルになったと発表しました。粗利益は1,090万ドル、調整後EBITDAは170万ドルでした。「2四半期には、過去5四半期のうち4四半期で黒字化したことにより、構造改革計画と関連するコスト削減努力の有効性を示しました。」– 会長兼CEOのビル・トーラーHydrofarmは、施設の利用率と生産性の向上を通じてコストを削減することに取り組んでいます。会社は2四半期末に3,030万ドルの現金を保有しており、2,000万ドルの借入能力を維持していました。結論今日、私たちが住む世界は、人口の急速な増加、都市化、気候変動、土地の劣化、農薬や肥料の広範な使用という問題に直面していますが、同時に、栄養豊富な食品を環境への影響を最小限に抑えることで需要する消費者の需要が高まっています。これが、インドアファーミングが人気を博している理由です。インドアファーミングは、都市環境に適しており、水の使用量が少なく、職業上の危険が少なく、環境への影響が少ないからです。多くの利点があるインドアファーミングは、現代農業の課題に対する有望な解決策を提供します。技術を利用して制御された環境を作り出すことで、インドアファーミングは、鮮度の高い、地元で生産された、栄養豊富な食品に対する増加する需要に応え、持続可能性に関する懸念に取り組んでいます。インドア農業トップ10企業のリストはこちら
