ラテンアメリカの農家が人工知能（AI）を取り入れることで、農業の天候パターン予測や理解の世紀の古い課題を克服しようとしています。 農業における技術の導入は、大豆、トウモロコシ、および牛肉の輸出でリーダーシップを発揮するこの地域の農業景観を大きく変えています。
ブラジルのミナスジェライス州出身で39歳の起業家アリーネ・オリヴェイラ・ペゼンテは、ルイ・ドレイフュス・コモディティーズでの経験中に農業部門で革新を始めました。 そこで、彼女は近代化の必要性を痛感しました。 農家が直面する困難、特に天災や市場の変動などのリスクを貸し手が適切に評価できないために、種子や肥料に対するクレジットへのアクセスが困難であるという問題が革新的なアイデアを生み出しました。
2018年、アリーネは夫ファブリシオとともに、農業データの収集と分析を専門とするTraiveという会社を設立しました。 彼らのソリューションは、貸し手に向上したリスク評価能力を提供し、農家のクレジットへのアクセスを容易にすることで、資本損失の可能性を大幅に減らしています。 アリーネはマサチューセッツ工科大学でのAIとデータ解析の修士号を持つエキスパートであり、彼女の業績は伝統的な分野における現代技術の力を証明しています。
7年の運営の後、Traiveは、シンジェンタや多くのフィンテック企業、およびラテンアメリカ第2位の銀行であるバンコ・ド・ブラジルなどの主要な農業関係者の注目を集めました。 彼らのプラットフォームは7万人以上の生産者によって利用され、1億米ドル近くの金融取引を可能にしています。
AIが農業産業を変革する可能性は、リオデジャネイロのWeb Summitでアリーネが行った講演で強調されました。 これは「テック愛好家たちのダボス」と考えられています。 参加者として同じイベントに参加していたアレハンドロ・ミエセスは、衛星画像を活用したAIモデルを使用して環境リスクを予測するテラフィルマという企業の創業者でした。
サミットに参加している専門家たちは、AIモデルのトレーニングには膨大なデータが必要であるということに同意しました。 複雑さは、環境条件、投入物、および収量に関連する情報を処理することであり、これにはかなりの計算リソースが必要です。
2050年までに世界人口が約100億人に迫る中、楽観主義者はAIなどの技術が惑星をさらに破壊することなく持続可能な生存を提供する最良の希望であると考えています。 ブラジルのスタートアップAgrosmartのCEOであるマリアナ・ヴァスコンセロスは、気候リスクを管理し、持続可能な農業生産を促進するツールとしてのAIを提唱し、成長する人口に食料を提供するために国連食糧農業機関の呼びかけに合致しています。
主要な質問と回答:
1. AIがラテンアメリカの農家にとって重要なツールになっている理由は何ですか？
AIは、ラテンアメリカの農家が天候パターンの予測や環境リスクの理解、農業投入物へのクレジットアクセスに対する課題を乗り越えるのに役立ちます。 それは貸し手に向上したリスク評価を提供し、より効率的で持続可能な農業慣行を可能にします。
2. アリーネ・オリヴェイラ・ペゼンテは誰であり、農業テック産業での彼女の重要性は何ですか？
アリーネ・オリヴェイラ・ペゼンテは、MIT出身のAIとデータ解析の専門家である起業家です。 彼女は、農業データを分析して貸し手がリスクを評価し、農家がクレジットにアクセスしやすくするTraiveという会社を共同設立し、それによってラテンアメリカの農業産業を革新しています。
3. Traiveとは何であり、農業とファイナンスにどのような影響を与えていますか？
Traiveは、貸し手がリスクを評価するためにAIを使用するテックスタートアップです。 それは1億米ドル近くの金融取引を促進し、7万人以上の生産者に受け入れられ、ラテンアメリカの農業および金融セクターに重要な影響を示しています。
主要な課題と論争:
農業におけるAIの統合は、天候、土壌条件、作物の健康、市場情報に関連する膨大なデータの収集と処理という課題に直面しています。 これには強力な計算リソースと技術と農業の洞察の高度な理解が必要です。
伝統的な農業慣行や地方雇用に対するテクノロジー主導の農業の影響に関する論争もあります。 農場がテクノロジーに依存するにつれ、従来の農家の役割が低下する可能性があるとする人もおり、これは社会経済的な問題を引き起こす可能性があります。
利点と欠点:
利点:
– AIは農業の効率と生産性を大幅に向上させることができます。
– 向上したリスク評価は農家にとってより良いクレジットアクセスをもたらす可能性があります。
– AIは気候変動の管理と緩和に役立ちます。
– 予測分析により、よりよい意思決定が可能となり、農業の環境への影響が軽減されます。
欠点:
– 農業におけるAI技術の導入には高い初期コストがかかります。
– 農家や従業員がAIを効果的に使用するためにはトレーニングと適応が必要です。
– 自動化システムがより一般的になると、仕事の失業が発生する可能性があります。
– テクノロジーへの依存は、農村コミュニティを技術的な障害に対して脆弱にする可能性があります。
この記事の実際の内容がないため、提供された情報以外の追加の関連情報を含めることはできません。 しかし、ラテンアメリカの農業テックスタートアップが、AIの利用を通じて持続可能な農業慣行に大きな影響を与える可能性があることは明らかです。