人工知能は、「食料安全保障」という目標の達成に役立ちます。すべての人がいつでも、活動的で健康的な生活のための食事のニーズや食の好みを満たす、十分で安全で栄養価の高い食品に物理的かつ経済的にアクセスできます。(FAO、1996)。簡単な科学的レビューが続きます。
1) 飢餓と「食料不安」、はじめに
飢餓と「食料不安」の概念 それらは同義語としてよく使用されます。より正確には:
– 空腹感は、食物から十分なエネルギー（kcal）や栄養素を摂取できないことによって引き起こされる、不快なおよび/または痛みを伴う身体的経験です。
– 栄養価が高く安全な食品が繰り返し入手できないことは、発育を妨げたり病気を引き起こしたりするだけでなく、食料不安のリスクを表します。
重大度のレベル これらの現象のうちの割合は、FAO が開発した食糧不安経験尺度 (FIES) を通じて推定されています (図 1 を参照)。 1日以上絶食し、何も食べずに過ごす人は、非常に食糧不安があると考えられます。 (XNUMX)
2) 「食糧安全保障」、目標は達成できなかった
「食糧安全保障」 が達成された'すべての人々が、状況に関係なく、活動的で健康的な生活のための食事のニーズと食の好みを満たす、十分に安全で栄養価の高い食品に物理的かつ経済的にアクセスできるとき。」（1996年の世界食糧サミット）。
しかし、国連アジェンダ2030の持続可能な開発目標(#SDG2、飢餓ゼロ)の中でXNUMX番目に定義された「食料安全保障」目標は失敗する運命にある。
食料不安 実際、世界レベルで継続的な成長を記録しています。すでに 2021 年には、地球上の 11,7% の人々が極度の食糧不安に苦しんでおり、状況はさらに悪化しています。最新のSOFIレポート（2023年世界の食料安全保障と栄養の現状）、 見られるようには、691 年には少なくとも 783 億 2022 万人から 2 億 XNUMX 万人が飢餓に苦しんでいると過小評価しています。 (XNUMX) この現象は、戦争と国家間および国家内での資源の不平等な分配、およびほとんどの食糧システムと人口増加の回復力の弱さに起因すると考えられています。 。
３）人工知能活用の展望
人工知能 (人工知能、AI) は、科学的概念、数学的推論、統計、確率を伝統的な科学分野に加えて適用し、コンピューターを使用して人間の認知機能をシミュレートします。そのサブシステムである人工ニューラル ネットワーク (ANN)、ロボット工学、エキスパート システム、コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械学習 (ML) は、食品安全の 4 つの柱である可用性、使用、安定性、アクセシビリティの強化に大きく貢献する可能性があります。
AIの応用 農業では、それらは食糧生産の増加に潜在的に役立つことが示されています。 (3) そのサブセットは、食物連鎖全体にわたるさまざまな生態系プロセスに影響を与える意思決定を行うためにすでに使用されています (4,5)。農業生産、収穫、販売においてはすでに大きな進歩が記録されているようです。 AIとの組み合わせも可能 IoTテクノロジー (モノのインターネット) を利用して、農業・食品システムにおいて、廃棄物や食品廃棄物だけでなく悪条件の管理も最適化します (6,7)。
4) 主な課題
人工知能の使用 低中所得国（LMIC）では、さまざまな側面から影響を受けます。経済的、社会的、文化的、倫理的、宗教的要因 (8,9)。主な課題は次のとおりです。
a) 経済的および財務的負担 (ハードウェア、ソフトウェア、センサーへの多額の初期投資、地方政府または国際政府の資金提供プログラムが利用できない)
b) インフラストラクチャー (電力の供給が限られている、安全な高速インターネット接続がない)
c) その分野の専門家 （高度なトレーニングの欠如、食品ロスと廃棄物に関する農業およびAI分野の専門家が不足している）
d) データの入手可能性 （一元化されたデータの欠如、データの不足、土壌条件、作物の成長、病気の発生、気象条件などの主要なパラメータに関する履歴データの入手不能）
e) カスタマイズ (AI モデルを地域の違い、多様性、作物の条件に適応させる必要がある)
f) 規制の枠組み (ルールの不確実性は、複雑で常に進化するテクノロジーの開発を妨げます。所有権、プライバシー、著作権侵害、データ交換の問題に関する脆弱性があります)
g) 市場へのアクセス （交通手段が不十分、保管施設が不十分、マーケティング知識が不足、地方では電子商取引施設が不足、そして何よりも小規模事業者間のネットワークが不足している）
h) 学際的なコラボレーション (組織構造における官僚主義はコラボレーションを妨げる可能性があり、データ サイエンス、ビジネス、農学、工学、政治、社会科学、人工知能の専門家の間ではコラボレーションが不足する傾向があります。)
5) 国際およびEUレベルでの提言・取り組み
食品安全問題の関連性と深刻さ 世界レベルでは、経済がより発展した国々のさらなる関与を示唆している。農業・食品のサプライチェーンの効率向上、食品ロスと廃棄の削減、生産手段へのアクセス、収入と食品の公平な再分配を目的としています。それも人工知能の導入によって。 (10)
パパフランチェスコ FAO、IBM、マイクロソフト、教皇庁生命アカデミーによる、食料と栄養の安全保障を促進することを目的とした包括的なAIフォームを開発するという新たな取り組みを承認した。 (11) 欧州委員会は、信頼性が高く回復力のある強力な AI テクノロジーを開発するために、新興企業や SME (中小企業) への支援を強化しています。 (12) また、加盟国に農業用のデジタル技術を開発するよう奨励する。 (10)
6) AI、IoT、ブロックチェーン
ブロックチェーン技術 また、人工知能やIoTをサポートするために、信頼性の高いデータをリアルタイムで統合管理することも検討に値します。特に、農業（つまり、地下センサー、気象観測所、ドローン、灌漑システム、関連プラットフォーム）やサプライチェーン全体（事業者間、および事業者と管理当局との間の相互作用）のさまざまなリソースからデータが収集される場合。 (8)
興味のあるアプリケーション 共同出資による研究プロジェクトの一環として開発されています。無駄がないホライズンヨーロッパにて。私たちのところはどこですか Wiiseのメリット は、「農場から食卓まで」の欧州の個々の農産物サプライチェーンにおける「食品ロスと廃棄」に関するデータを収集することを目的としたブロックチェーン技術を開発している。循環経済のパフォーマンスを向上させるための優れた実践の採用を奨励することと、関連する統計データを提供するという 13 つの目的があります。 (XNUMX)
シュリカント・ヴパラとダリオ・ドンゴ
Note
(1) FAO。飢餓と食糧不安。 https://www.fao.org/hunger/en/
(2) FAO、IFAD、UNICEF、W. および W. 2022 年世界の食料安全保障と栄養の現状。健康的な食事をより手頃な価格にするための食料および農業政策の再利用。ローマ、FAO。 2022年
(3) クチャウリポ、I.ルシャンブワ、M. Chiwazi, L. 農産物分野における人工知能の応用。 Ｊ．アグリック．食品研究所 2023、11、100502、doi:10.1016/j.jafr.2023.100502
(4) パンディ、D.K. Mishra, R. 持続可能な農業に向けて: 世界の食料安全保障のための AI の活用。アーティフ。知性。農業。 2024、12、72–84、doi:10.1016/j.aiia.2024.04.003
(5) サルク、R.アメリカ合衆国、クレメン。クレメン、T. 食料安全保障のための人工知能モデルの応用: レビュー。農業.2023、13、doi:10.3390/agriculture13102037
(6) ビラル、M.ルバブ、F.フセイン、M.シャー、人工知能によって革命を起こした特別行政区の農業: 未来の収穫。 2024、11、doi:10.3390/iocag2023-15875
(7) チャマラ、R.M.S.R.。セネヴィラスネ、SMP。サマラシンハ、セイルン。プレマシリ、MWRC スリランカ食糧農業ジャーナル (SLJFA)。世界の食料安全保障の達成における人工知能の役割: 将来有望なテクノロジー。 2020, 6, 43–70
(8) アーマド、A.リュー、A.X.W.ベンチュリーニ、F.カロゲラス、A.カンディアーニ、A.ディ・ベネデット、G.アジボラ、S.カルトゥージョ、P.ロメロ、P.リコウディ、A.ら。 AI は世界の食料安全保障のために農業を強化できる: 発展途上国における課題と展望。フロント。アーティフ。知性。 2024、7、1–18、doi:10.3389/frai.2024.1328530
(9) WHIG、P. 持続可能な農業のための AI の活用: 機会と課題。トランス。最新トレンドのアート。知性。 Vol 4、No 4 Trans。最新トレンドのアート。知性。 2023年
(10) どうですか、ML。チャン、Y.J. Cheah、SM 人工知能を使用して世界の食料安全保障の回復力を向上させるための予測的洞察。持続する。 2020、12、土井:10.3390/SU12156272
(11) FAO。農業における人工知能のベストプラクティスは、食料不安に取り組みながらデジタル格差を埋めるのに役立つ可能性がある https://www.fao.org/newsroom/detail/Artificial-Intelligence-best-practices-in-agriculture-can-help-bridge-the-digital-divide-while-tackling-food-insecurity/en
(12) 通信総局。イノベーションを促進するための人工知能スタートアップへのさらなる支援 https://commission.europa.eu/news/more-support-artificial-intelligence-start-ups-boost-innovation-2024-01-24_en
(13) 無駄がない。環境ストレスを制限する廃棄物定量化ソリューション。 https://wastelesseu.com/
シュリカント・ヴパラ
Wiise Srl の研究員、環境工学博士、プロジェクトマネージャー
Dario Dongo、弁護士兼ジャーナリスト、国際食品法の博士号、WIISE（FARE-GIFT-FoodTimes）およびÉgalitéの創設者。
