Smart Farming คืออะไร?
ประเภท ประโยชน์ การอ้างอิง และอนาคต

เกษตรกรรมอัจฉริยะเป็นรูปแบบใหม่ของการเกษตรที่มุ่งเน้นการปรับปรุงผลผลิตและประสิทธิภาพทางการเกษตรด้วยการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น หุ่นยนต์ ICT ปัญญาประดิษฐ์ และ IoT และมุ่งเน้นแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานและผลิตผลิตภัณฑ์ทางการเกษตรที่มีคุณภาพสูง ผ่านโครงการต่างๆ เช่น "โครงการสาธิตเกษตรอัจฉริยะ" ที่ได้รับการสนับสนุนจากกระทรวงเกษตร ป่าไม้ และประมง

 

การทำฟาร์มอัจฉริยะ หรือที่บางครั้งเรียกว่า "เกษตรกรรมอัจฉริยะ" "การทำฟาร์มแม่นยำ" "เกษตรอิเล็กทรอนิกส์" หรือ "เกษตรดิจิทัล" เป็นแนวทางปฏิบัติทางการเกษตรที่ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและข้อมูลเพื่อปรับระบบและการดำเนินการด้านการผลิตทางการเกษตรให้เหมาะสม คำว่า "เกษตรกรรมอัจฉริยะ" เริ่มใช้ในญี่ปุ่นประมาณปี 2012 และตั้งแต่ปี 2019 "โครงการสาธิตการทำฟาร์มอัจฉริยะ" ได้รับการนำมาใช้ในภูมิภาคต่างๆ ซึ่งทำให้ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย ต้นกำเนิดของคำว่า "เกษตรกรรมอัจฉริยะ" ย้อนกลับไปถึงการนำ GPS มาใช้กับรถแทรกเตอร์ในช่วงทศวรรษ 1990 และได้พัฒนามาจากความพยายามที่เริ่มต้นจากเกษตรกรรมแม่นยำ

การทำฟาร์มอัจฉริยะถูกวางตำแหน่งให้เป็นหนึ่งในมาตรการระยะกลางที่รัฐบาลควรดำเนินการใน "แผนพื้นฐานสำหรับอาหาร เกษตรกรรม และพื้นที่ชนบท" ปี 2020 และเป็นกลยุทธ์สำคัญในการแก้ไขความล่าช้าในการนำ ICT มาใช้ในภาคเกษตรกรรม ครอบคลุมงานในฟาร์มทั้งหมดและใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับสภาพดินและพืชผล สภาพอากาศ ทรัพยากร และอื่นๆ ช่วยให้ตัดสินใจได้โดยอาศัยข้อมูลมากกว่าการใช้สัญชาตญาณ

 

มีเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะมากมายและกำลังพัฒนาโซลูชันต่างๆ เพื่อให้กระบวนการทางการเกษตรแต่ละอย่างมีประสิทธิภาพและก้าวหน้ามากขึ้น

"แคตตาล็อกเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะ" ที่จัดพิมพ์โดยกระทรวงเกษตร ป่าไม้ และประมง จัดระเบียบเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างเป็นระบบและส่งเสริมการนำไปใช้ในภาคเกษตร

 

โปรดดูเทคโนโลยีและหมวดหมู่ทั่วไปต่อไปนี้:

 

• ระบบตรวจสอบสิ่งแวดล้อม: ระบบที่วัดอุณหภูมิ ความชื้น รังสีดวงอาทิตย์ ความเข้มข้นของ CO2 ฯลฯ และจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์
• เซ็นเซอร์นาข้าว ระบบจัดการน้ำ: ระบบที่ใช้เซ็นเซอร์ในการวัดระดับน้ำและอุณหภูมิในนาข้าว และควบคุมประตูระบายน้ำจากระยะไกล
• ระบบใช้ข้อมูลการเพาะปลูก: ระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลสิ่งแวดล้อมที่รวบรวมและบันทึกการทำงานเพื่อแนะนำวิธีการเพาะปลูกที่เหมาะสมที่สุด

 

• รถแทรกเตอร์ขับเคลื่อนเอง: ระบบบังคับเลี้ยวอัตโนมัติที่ใช้ GPS ช่วยให้สามารถขับตรงและทำงานได้อย่างแม่นยำเท่ากับรถแทรกเตอร์ที่มีประสบการณ์
• หุ่นยนต์ขนส่งอัตโนมัติ: หุ่นยนต์ที่ขนส่งผลผลิตและวัสดุที่เก็บเกี่ยวได้โดยอัตโนมัติ ลดภาระของคนงาน
• เครื่องตัดหญ้าขับเคลื่อนเอง: เครื่องจักรที่กำจัดวัชพืชอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้รีโมทคอนโทรลและการขับเคลื่อนอัตโนมัติ
• โดรน: ยานบินไร้คนขับที่ใช้ฉีดพ่นยาฆ่าแมลง สังเกตการเจริญเติบโตของพืช สำรวจทุ่งนา ฯลฯ

• เครื่องเก็บเกี่ยวกะหล่ำปลีแบบกลไก: เครื่องจักรที่ช่วยทำให้กระบวนการเก็บเกี่ยวกะหล่ำปลีเป็นแบบอัตโนมัติและช่วยลดปัญหาการขาดแคลนแรงงาน
• ระบบคัดแยกด้วย AI: ระบบที่ใช้กล้องและ AI เพื่อกำหนดและคัดแยกคุณภาพและขนาดของผลิตผลทางการเกษตรโดยอัตโนมัติ
• หุ่นยนต์คัดแยกและบรรจุหีบห่ออัตโนมัติ: เทคโนโลยีหุ่นยนต์ที่คัดแยกและบรรจุหีบห่อผลิตผลที่เก็บเกี่ยวได้ เช่น สตรอว์เบอร์รี่ โดยอัตโนมัติ

 

• ระบบควบคุมสิ่งแวดล้อม: ระบบควบคุมอัตโนมัติที่รักษาอุณหภูมิ ความชื้น ความเข้มข้นของ CO2 ฯลฯ ภายในเรือนกระจกให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม
• หุ่นยนต์เก็บเกี่ยว AI: หุ่นยนต์ที่จดจำผลไม้ที่ซ่อนอยู่ระหว่างใบและลำต้น และเก็บเกี่ยวอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เส้นทางที่เหมาะสมที่สุด
• ระบบตรวจสอบระยะไกล: ระบบที่ให้คุณตรวจสอบสภาพแวดล้อมและสภาพพืชผลภายในโรงงานได้จากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ต

แม้ว่าเทคโนโลยีแต่ละอย่างจะมีประสิทธิภาพในตัวเอง แต่การนำเทคโนโลยีหลายๆ อย่างมารวมกันจะก่อให้เกิดผลเสริมฤทธิ์กัน ตัวอย่างเช่น การเชื่อมโยงข้อมูลการตรวจจับกับเครื่องจักรการเกษตรอัตโนมัติทำให้สามารถปรับการให้ปุ๋ยตามสภาพของพื้นที่ได้อย่างไดนามิก นอกจากนี้ "การตรวจสอบระยะไกล" โดยใช้ระบบคลาวด์ยังทำให้สามารถตรวจสอบสถานะของฟาร์มและควบคุมอุปกรณ์จากระยะไกลได้ ส่งผลให้การทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นและการจัดการที่ก้าวหน้ายิ่งขึ้น

เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของเกษตรกรรมอัจฉริยะกำลังเปลี่ยนจากเกษตรกรรมแบบดั้งเดิมที่อาศัย "สัญชาตญาณและประสบการณ์" ไปสู่การจัดการเกษตรที่แม่นยำโดยใช้ข้อมูล การติดตั้งเซ็นเซอร์ที่วัดอุณหภูมิ ความชื้น ความชื้นในดิน รังสีดวงอาทิตย์ และปัจจัยอื่นๆ ทำให้ตอนนี้สามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมการเพาะปลูกพืชผลได้แบบเรียลไทม์ ข้อมูลที่ได้รับจากเซ็นเซอร์เหล่านี้จะถูกส่งไปยังระบบคลาวด์ ทำให้เกษตรกรตรวจสอบได้ตลอดเวลาทุกที่

เกษตรแม่นยำเป็นชุดเทคนิคการจัดการเกษตรที่เฝ้าติดตามและควบคุมสภาพของพื้นที่เกษตรและพืชผลอย่างใกล้ชิด และใช้ผลลัพธ์ในการวางแผนสำหรับปีหน้า เทคโนโลยีต่อไปนี้ได้รับการพัฒนาเป็นเครื่องมือเพื่อรองรับเกษตรแม่นยำ:

• เครื่องมือสังเกต: ระบบที่สามารถเข้าใจสถานะการเติบโตของพืชผลทางการเกษตร เช่น เซิร์ฟเวอร์ในทุ่งนาและการสำรวจระยะไกลผ่านดาวเทียม
• เครื่องมือควบคุม: เครื่องจักรทำงานแปรผันที่สามารถปรับปริมาณปุ๋ย ฯลฯ อินพุตสำหรับแต่ละสถานที่ได้โดยอัตโนมัติ
• เครื่องมือเก็บเกี่ยว: เครื่องเกี่ยวข้าวผลผลิตที่สามารถวัดผลผลิตข้าวและปริมาณความชื้นของเมล็ดข้าวได้โดยอัตโนมัติ
• เครื่องมือวิเคราะห์: เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่แสดงผลผลิต ฯลฯ บนแผนที่และสามารถใช้วางแผนการเกษตรได้

ตัวอย่างหนึ่งของการใช้ IoT ทางการเกษตรคือระบบที่ใช้เซ็นเซอร์เพื่อตรวจสอบสภาพดินและสภาพอากาศ และปรับการชลประทานและการใส่ปุ๋ยให้เหมาะสมตามข้อมูลที่รวบรวมได้ ทำให้สามารถจัดเตรียมสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความชื้น สารอาหาร แสง ฯลฯ ให้กับพืชแต่ละชนิดได้ และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถเลือกพันธุ์และพัฒนาแผนการเพาะปลูกที่เหมาะสมกับสภาพอากาศและดินได้

เซ็นเซอร์ INS (Inertial Navigation System) ที่มีความแม่นยำสูงสำหรับเกษตรกรรมแม่นยำไม่เพียงแต่เพิ่มผลผลิต แต่ยังลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมอีกด้วย โดยส่งสารเคมีในปริมาณที่เหมาะสมไปยังที่ที่ต้องการ หรือเปลี่ยนทางเลือกทางกลไก นำไปสู่การทำฟาร์มที่ยั่งยืนมากขึ้น

ตัวอย่างหนึ่งของการผสมผสาน AI และเทคโนโลยีเซ็นเซอร์คือ Plantect ซึ่งเป็นบริการที่คาดการณ์ความเสี่ยงของโรคในพืชผลทางการเกษตร AI วิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากเซ็นเซอร์อุณหภูมิและความชื้น เซ็นเซอร์ CO2 เซ็นเซอร์รังสีดวงอาทิตย์ ฯลฯ เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคและเสนอแนวทางแก้ไข

การนำเทคโนโลยีเซ็นเซอร์และเกษตรแม่นยำเหล่านี้มาใช้ทำให้เกิดประโยชน์มากมาย เช่น ช่วยประหยัดแรงงานและลดแรงงานในการทำงานในฟาร์ม ลดต้นทุน เพิ่มผลผลิต เพิ่มคุณภาพ และอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม ปัจจุบันนี้ เป็นไปได้ที่จะสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเจริญเติบโตของพืชผล เช่น การใช้เซ็นเซอร์ดินเพื่อตรวจสอบระดับความชื้นและสารอาหาร และเชื่อมโยงกับระบบชลประทานอัตโนมัติเพื่อให้รดน้ำได้อย่างเหมาะสม

ข้อมูลอ้างอิง:

ประโยชน์เฉพาะของการนำเกษตรอัจฉริยะมาใช้ในโครงการสาธิตนั้นแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขนาดของการจัดการและลักษณะของภูมิภาค แต่ในหลายกรณี ประโยชน์ เช่น ชั่วโมงการทำงานที่ลดลงและผลผลิตที่เพิ่มขึ้นได้รับการยืนยันแล้ว ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติและประโยชน์ที่ได้รับ:

• การลดชั่วโมงการทำงาน: จากการสำรวจโครงการสาธิตเกษตรอัจฉริยะ ชั่วโมงการทำงานในการปลูกข้าวลดลงโดยเฉลี่ย 9% โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ได้รับการยืนยันว่าชั่วโมงการทำงานลดลง 10% หรือมากกว่านั้นในพื้นที่สาธิตประมาณ 30%
• การทำงานร่วมกันของรถแทรกเตอร์หุ่นยนต์: การทำงานร่วมกันระหว่างยานยนต์ที่มีคนขับและไร้คนขับช่วยลดเวลาการทำงานลงประมาณ 30% ทำให้สามารถเพิ่มพื้นที่การทำงานได้ 25%
• การนำรถแทรกเตอร์บังคับเลี้ยวอัตโนมัติและเครื่องปลูกข้าวแบบรักษาแนวตรงมาใช้: ฟาร์มแห่งหนึ่งสามารถลดเวลาการทำงานลงได้สำเร็จถึง 27% ด้วยการนำสิ่งเหล่านี้มาใช้ ผลกระทบต่อผลผลิตที่เพิ่มขึ้น: การใส่ปุ๋ยที่แปรผันตามข้อมูลการตรวจจับและการปรับปรุงองค์ประกอบของพันธุ์และการออกแบบการใส่ปุ๋ยทำให้ผลผลิตข้าวเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 9% โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ที่ใส่ปุ๋ยได้ดีขึ้น ผลผลิตเพิ่มขึ้น 13%
• การขยายขนาดธุรกิจและการปรับปรุงผลกำไร: มีบางกรณีที่การนำเทคโนโลยีอัจฉริยะมาใช้ ร่วมกับแนวทางการเพาะปลูกที่ดีขึ้นและการรวมแปลง ทำให้ฟาร์มสามารถขยายขนาดและเพิ่มรายได้โดยไม่ต้องเพิ่มกำลังแรงงานมากนัก
• การลดต้นทุนด้วยการแบ่งปันเครื่องจักร: ในพื้นที่ภูเขา ความพยายามที่จะแบ่งปันเครื่องจักรเกษตรอัจฉริยะระหว่างเกษตรกรหลายรายได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในการเพิ่มอัตราการทำงานของเครื่องจักรและลดต้นทุนการติดตั้ง
• การปรับปรุงผลกำไรผ่านการใช้ข้อมูล: มีรายงานกรณีที่ผลผลิตและรายได้ของข้าวเพิ่มขึ้นจากการใช้ข้อมูลผลผลิตเฉพาะแปลง และกรณีที่รายได้เพิ่มขึ้นจากการแบ่งปันข้อมูลภายในแผนกการผลิตพืชสวน การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในพื้นที่ภูเขา: มีบางกรณีที่ประสิทธิภาพการผลิตได้รับการปรับปรุงสำเร็จแม้ในพื้นที่ด้อยโอกาสผ่านการรวมแปลงที่ดินขนาดเล็กและมาตรการระบายน้ำ
• การปรับปรุงผลกำไรในระยะยาว: การศึกษาวิจัยติดตามผลโครงการสาธิตเกษตรอัจฉริยะยืนยันว่าผลกำไรโดยรวมดีขึ้นแม้หลังจากโครงการสิ้นสุดลง เมื่อพิจารณาจากแนวโน้มของรายรับและรายจ่าย
• ผลของการนำโซลูชันมาใช้กับปัญหาทางธุรกิจ: โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ระบุปัญหาทางธุรกิจ (คอขวด) ได้อย่างชัดเจนและมีการใช้เทคโนโลยีอัจฉริยะเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว การเพิ่มขึ้นของกำไรจะเกินต้นทุนการดำเนินการ

ดังที่ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็น เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดแรงงาน แต่ยังช่วยเพิ่มผลกำไรของการจัดการเกษตรผ่านการปรับปรุงการเพาะปลูกตามข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจของการจัดการ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้เกิดผลสูงสุดจากการนำเทคโนโลยีมาใช้ สิ่งสำคัญคือต้องชี้แจงปัญหาการจัดการและเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม

ใน "แผนพื้นฐานด้านอาหาร เกษตรกรรม และพื้นที่ชนบท" รัฐบาลญี่ปุ่นได้กำหนดให้เกษตรอัจฉริยะเป็นมาตรการสำคัญในการเปลี่ยนเกษตรกรรมให้กลายเป็นอุตสาหกรรมที่มีการเติบโต แผนพื้นฐานซึ่งได้รับการอนุมัติจากคณะรัฐมนตรีในเดือนมีนาคม 2020 กำหนดเป้าหมายในการเพิ่มความสามารถในการพึ่งพาตนเองด้านอาหารตามแคลอรี่เป็นร้อยละ 45 ภายในปี 2030 และระบุอย่างชัดเจนถึงการเร่งรัดเกษตรอัจฉริยะเพื่อให้บรรลุเป้าหมายดังกล่าว นอกจากนี้ ในเดือนตุลาคม 2020 ได้มีการกำหนด "แพ็คเกจครอบคลุมสำหรับการส่งเสริมเกษตรอัจฉริยะ" โดยระบุเสาหลัก 5 ประการสำหรับการส่งเสริมอย่างครอบคลุมตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงการสาธิตและการนำไปปฏิบัติในสถานที่จริง (การสาธิต การวิเคราะห์ และการเผยแพร่ การพัฒนาบริการสนับสนุนด้านการเกษตรใหม่ การจัดตั้งสภาพแวดล้อมที่ใช้งานได้จริง การจัดหาโอกาสในการเรียนรู้ และการขยายไปยังต่างประเทศ)

การเคลื่อนไหวในการแก้ไขพระราชบัญญัติพื้นฐานว่าด้วยอาหาร เกษตรกรรม และพื้นที่ชนบท กำลังเร่งดำเนินการในปี 2566 โดยมีการตัดสินใจในการพัฒนาตารางเวลาสำหรับการเสนอแก้ไขเพิ่มเติมต่อสมัยประชุมสภาสามัญปี 2567 รวมถึงกฎหมายเพื่อส่งเสริมเกษตรกรรมอัจฉริยะ รัฐบาลได้ดำเนินการแพลตฟอร์มแบ่งปันข้อมูลด้านการเกษตรที่เรียกว่า "WAGRI" มาตั้งแต่เดือนเมษายน 2562 ซึ่งส่งเสริมการสร้างบริการใหม่โดยอนุญาตให้ธุรกิจประมาณ 50 แห่ง รวมถึงเกษตรกร ผู้ผลิต และผู้จำหน่าย ICT สามารถแบ่งปันและใช้งานข้อมูล นอกจากนี้ ในฐานะส่วนหนึ่งของ "โครงการ Agricultural DX" ยังมีการส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงไปสู่การจัดการการเกษตรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (FaaS: Farming as a Service) โดยใช้เทคโนโลยีดิจิทัล และมีการดำเนินนโยบายเพื่อให้แน่ใจว่าการเกษตรและความมั่นคงด้านอาหารจะมีการพัฒนาอย่างยั่งยืน

ความท้าทายหลักในการป้องกันการแพร่กระจายของเกษตรอัจฉริยะคือต้นทุนการดำเนินการและการบำรุงรักษาที่สูงและอุปสรรคทางเทคนิคที่สูง การนำรถแทรกเตอร์ขับเคลื่อนอัตโนมัติและระบบควบคุมสิ่งแวดล้อมมาใช้นั้นต้องใช้การลงทุนเริ่มต้นหลายร้อยล้านเยนถึงหลายสิบล้านเยน และความเสี่ยงในการไม่สามารถคืนทุนได้นั้นเป็นอุปสรรคสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเกษตรกรรายย่อยและผู้สูงอายุ นอกจากนี้ เนื่องจากต้องใช้ความรู้ทางเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานของอุปกรณ์ IoT เกษตรกรจำนวนมาก โดยเฉพาะผู้สูงอายุ จึงมีปัญหาในการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ ๆ

แนวทางแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ได้แก่:

1) ใช้ระบบอุดหนุนของรัฐบาลกลางและรัฐบาลท้องถิ่น (โครงการพัฒนาและสาธิตเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะ เงินอุดหนุนการแนะนำไอที ฯลฯ)

2) การกระจายต้นทุนโดยฟาร์มหลายแห่งซื้ออุปกรณ์ร่วมกันหรือใช้บริการเช่าและแบ่งปัน และ

3) ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการมีส่วนร่วมในการฝึกอบรมโดยการสร้างเครือข่ายระหว่างเกษตรกร นอกจากนี้ การปฏิรูประบบ เช่น การพัฒนาระบบทั่วทั้งอุตสาหกรรมและการปรับปรุงระบบสนับสนุนสำหรับเกษตรกรรายใหม่ ก็ถือเป็นปัญหาที่สำคัญเช่นกัน