• KAUSTのチームがAIを使ってサウジアラビアのナツメヤシ収穫をどのように変革しているか
• 収穫とメンテナンスを自動化するスマートロボットを開発する科学者たち。

スラファ・アルクナイジ

リヤド：サウジアラビアは生産性と持続可能性の向上を目指し、先進的なロボット工学を導入して農業部門を変革している。

人工知能を搭載した機械がナツメヤシの収穫と灌漑管理を自動化し、労働力不足に対処すると同時に、王国の乾燥した気候における水利用を最適化している。

大規模な投資と進行中の実地試験に支えられ、同国はまた、作物収量の増加と食料安全保障の強化を目標に、スマート農業のリーダーとしての地位を確立しつつある。

この推進における重要なイニシアチブは、キング・アブドゥラー科学技術大学（KAUST）のチームが率いる研究プロジェクトで、地元のデート農家を支援するAI駆動ロボットシステムを開発している。

KAUSTのシンキュ・パーク助教授が率いるこのプロジェクトは、収穫、受粉、樹木のメンテナンスなど、ナツメヤシ栽培における重要な作業の自動化に焦点を当てている。ロボット工学とAIを統合することで、チームは効率を改善し、より栄養価の高いナツメヤシの高収量を実現することを目指している。

 

「この研究の動機は、サウジアラビアのナツメヤシ産業における伝統的な慣行を近代化・自動化する差し迫った必要性にある」と彼は語った。 「この研究プロジェクトは、労働集約的なリスクを軽減し、農業効率を高め、サウジアラビアを農業革新の世界的リーダーとして位置づけることで、国家の優先事項に沿うことを目指している」

食糧農業機関によれば、サウジアラビアは世界第2位のナツメヤシ生産国で、統計総局のデータによれば、2024年の生産量は190万トンを超える。

しかし、ナツメヤシの収穫は肉体的に厳しい。農家は高い木に登り、果実の熟度を判断するために長年の経験に頼る必要がある。

この目的のため、KAUSTの研究チームは、国立ヤシ・ナツメヤシセンターの支援を受け、ロボットシステムによる正確な収穫を可能にするため、正確なナツメヤシの評価に焦点を当てた。

彼らの研究は、高解像度の視覚センサーデータを活用して個々のナツメヤシを識別し、プロジェクトの後期には品種と熟度を分類する、確立されたAIモデルから始まった。

「これらのモデルは、追加的な実験データを収集し、進行中の試験から知見を得るにつれて、継続的に改良されています」と彼は述べた。

熟したナツメヤシの実を識別し、ロボットアームをヤシの木の周囲に誘導することから、高度な機械学習を用いて把持と収穫を最適化することまで、プロセスのあらゆる主要段階にAIが組み込まれると朴大統領は述べた。

その基盤の上に、このシステムは、収穫、受粉、ヤシの木のメンテナンスといった重要な作業を処理するために、ロボットアームと専用ツール、AI駆動ソフトウェアを組み合わせる。

「このシステムは、これらの作業をサポートするために、日付、雌花、木の幹を自律的に識別するように開発される予定です。ロボットアームは高精度の動きをするように設計されており、周囲の果実を傷つけることなく、熟したデーツを選択的に収穫することができます」

収穫だけでなく、このロボット・プラットフォームは、樹木全体の健康を促進するよう設計されている。「収穫だけでなく、害虫の侵入や病気の予防のために農薬をタイムリーに散布することで、ヤシの木の健康状態を向上させることができる」

彼は、「データを活用する最新のAIツールの使用は、ロボット工学、特にナツメヤシ農園のような複雑で構造化されていない環境で展開するシステムを開発する際に不可欠になってきている」と指摘した。

「これらのAI主導の手法により、システムは時間とともに適応し、改善することができる。AIは、作業データから学習し、様々な農作業におけるロボットのパフォーマンスを継続的に改善することで、生産性を向上させる上で重要な役割を果たすでしょう」

この適応性をサポートするため、KAUSTチームのロボットには、ビジョンベースのシステムと、各関節の力／トルクセンサーを含むさまざまなセンサーも装備されている。これらの部品は、操作中の物理的相互作用を測定し、ロボットの行動を導くためのリアルタイムのフィードバックを提供する。

人間の農家が指先の圧力でデーツをうまくつかめたかどうかを感知するように、これらのセンサーによってロボットは個々の果実に対するグリップの質を評価することができる。

システムの学習能力をさらに向上させるために、人間の入力が重要な役割を果たしている。ナツメヤシの収穫、受粉、木のメンテナンスの実演は、AIモデルを改良するための貴重なフィードバックとなる。

感覚データと人間の専門知識を継続的に統合することで、システムは時間とともに進化していく。

それでも重要な課題は、このようなシステムを屋外の自然環境でいかに確実に展開するかということだ。パークは、AIモデルとセンシング技術がその実力を証明しなければならないのはここだと言う。

「私たちが現在使用しているカメラシステムは、私たちの研究室の他のプロジェクトで検証されているように、水中ロボットのような他の複雑な領域で強力な性能を実証しています」と彼は言った。

「しかし、屋外の農業環境で正確なデーツ検知に必要な精度レベルを達成するために、LiDAR（Light Detection and Ranging：光検出と測距）を含む、多様な環境条件下でのロバスト性を向上させる新たなセンシング手法も模索している」

彼は、「これらの努力は、我々のAIモデルの反復的な改良と密接に統合されている。」という。特に、デーツの品種と成熟度の正確で信頼できる分類を確実にするために、今後の実地試験でより多くのデータを収集するためである。

サウジアラビアが業界全体でAIの導入を進めるにつれ、自動化が人間の労働に取って代わるのではないかという懸念が浮上している。しかしパク氏は、この技術は人間の専門知識を補完するものであり、取って代わるものではないと強調した。

「ベストプラクティスを推進し、日々のオペレーションを監督するためには、経験豊富なナツメヤシ農家が不可欠であることに変わりはありません」と彼は言う。「このシステムの第一の目標は、収穫の肉体的負担を軽減する一方で、零細農家でも先進技術を利用できるようにすることです」

「技術的な目標だけでなく、このプロジェクトは、地元の才能を育成し、世界的な専門知識を集めることで、持続可能な開発を促進し、農業ロボット分野での知識交換を促進することも目的としています」

今後、KAUSTのチームは実環境での検証に向けて準備を進めている。2025年の実地試験中、研究チームは、現実の農業条件下で初年度のロボットシステム設計を検証し、AIモデルをさらに強化するための広範なデータを収集することを目指していると同氏は述べた。

「これらの試験は、システムの性能を評価し、堅牢性を強化し、計画された3年間の開発期間中の本格的な展開に向けた進捗を加速させるために不可欠です」

「私たちは、デーツの収穫シーズンごとに実地試験を実施するつもりです。エンジニアリング作業の大半はKAUSTのロボット工学研究室で行われますが、これらの試験は、実用的な農業環境でロボットシステムをテストし、検証するために非常に重要です」