テキサス A\&M エグリライフ研究センターのチームは、人工知能を活用した新手法により、破壊的な作物害虫である西洋アザミウマの発生を従来の方法よりもはるかに高精度に予測できることを実証しました。この研究成果は、害虫が作物に被害を与える前に農場主が早期に警戒し、管理を事前対応型に転換することを可能にする画期的なツールとなります。研究はテキサス A\&M エグリライフ研究の昆虫学部門のキラン・ガドハブ博士が主導し、生態情報誌「Ecological Informatics」に発表されました。従来の予測方法は気温や湿度、捕獲数などの単純なパラメータに依存しており、発生リスクを正確に評価するには限界がありました。一方、本チームは、テキサス州の農場で週ごとに設置された約 1,700 個の黄色トラップから得られたデータと、温度、湿度、風速、風向、降雨量など 16 の環境変数、そして 14 日前の親個体群の規模を組み合わせました。これらを機械学習モデルに適用した結果、開放畑の環境では約 88%、ハウス栽培では約 85%の精度で害虫個体数の発生を予測することに成功しました。ガドハブ博士は、AI を使用することで多くの環境・生物変数を同時に分析し、以前は発見できなかったパターンを特定できるため、極めて正確な局所的な予測が可能になると説明しています。また、研究により、隣接する農地であってもマイクロ気象の違いが害虫の生態系を根本的に変化させることが明らかになりました。予測精度が最も高い要因は、14 日前の個体群の規模であり、温度や風、湿度も集団の拡大に影響を与えます。この技術は、他の作物や害虫、地域特有のマイクロ気候においても応用可能であり、農業における予測管理の標準化に寄与するでしょう。ガドハブ博士は、AI を活用した農業ツールは未来の技術ではなく、すでに現実に存在し、生産者を支援する形で開発・応用が進んでいると強調しています。