スマート農業センサーが世界の食品廃棄を削減

加工過程で製品の熟度と品質を検知するセンサーが、廃棄される食品量削減の大きな要因となる可能性があります。

国連食糧農業機関（FAO）によると、世界の食品の14%が棚に並ぶ前に失われています。飢餓ゼロ目標を目指すあらゆる国にとって、この分野への取り組みは不可欠であり、農業改善のための新ツールが開発されています。

ステレンボッシュ大学のジャン・ントゥランビルウェとウメズルイケ・オパラ両研究者によるScience Direct掲載の研究では、3つのソリューションがプレビューされています：作物監視、収穫後品質監視、市場品質監視。

「機械学習は植物病害と果実の検出で大きな成果を上げています」とントゥランビルウェ氏。「これらの新展開により、鮮度の高い農産物の品質判定と予測が迅速かつ効果的に可能になります。」

作物監視は、地中と農場周辺のセンサーがあらゆる測定値を取得する形で行われます。これらは機械学習システムに送られ、生育条件、製品の熟度、環境変化を検知し、収穫時の損失を削減します。

機械学習はすでに、世界中の植物でバナナ条斑ウイルスや柑橘グリーニング病などの新種ウイルス検出に使用されています。この知識により、農家は感染植物を隔離し、蔓延を防げます。

収穫後、果物と野菜は棚に並ぶまで多くの工程を経ます。最初の一つが、異なる品質基準への選別です。

国内出荷では、センサーで数千個の果物の品質を迅速に判定し、出荷時間を短縮できます。国際出荷では、センサーが製品が旅程全体で熟した状態を保てるかを検知します。

選別施設を出た後も、トラック、バン、輸送コンテナ内のセンサーで追跡可能です。輸送中に製品が損傷すれば買い手に通知でき、サプライヤーは損傷原因を特定し、再発防止につなげられます。

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