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Wednesday, February 11, 2026
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フィールドエンジニア: ワシントン州が農業の未来を救うために AI に投資

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ビットコインが単一の経済サイクルで説明できない理由

ビットコインの価格は、半減期サイクル、巨視的流動性、投機的需要など、1つの支配的な要因の結果で構成されることが多く、この観点は、資産が実際に取引される方法についてのより深い現実を逃しています。 BTCは、複数の力が同時に作用し、それぞれ異なる方法で価格に影響を与える複雑な経済環境に存在します。 ビットコインサイクルとマクロサイクルが重なるとき 複数のインタラクションプロセスがビットコインとより広いビジネスサイクルを形成し、ダイナミクスは単一の物語よりも複雑です。暗号通貨アナリストGiovanniは、Xでは、FOMO半減期の物語が初期のBTCサイクルを大きくリードし、ソーシャルフィードバックループが重要であることを強調しました。同時に、購買管理者指数(PMI)も4年周期を示したが、これはBTC半減期周期が無関係であるという意味ではない。 関連読書 この二つのサイクルは相互作用しており、その相互作用は手を振る説明で無視するよりも正確に定量化して理解しなければならないのです。 Giovanniは、半減期の周期はまだ採掘者にとって現実であり、決して消えないことを強調した。ブロック補償は、定められたスケジュールに従って減少し、これらの機械的変化は採掘者経済に直接影響を及ぼす。 さらに、これらの効果はどのような形でもより広いBTC経済に広がります。振り子が「4年周期は幻想だ」から「4年周期半減期周期がすべてを説明する」と揺れると、その説明は信頼できません。過度に単純化された話を別の話に置き換えても、理解が向上するわけではありません。それはただ死角を移動させるだけです。 周期結合、位相整列、相互作用効果を研究するように設計された堅牢な数学的ツールがあります。 Giovanniは、これらのツールを適用するのが正しいパスであり、そうすることで、新しいシンプルな物語が生成される可能性が低いと主張しています。将来的に現れるのは、内部循環と外部循環が些細な方法で相互作用するより豊富な構造です。 モデルが結果を上下に予測する方法 The Smart Apeとして知られているアナリストは、XからPolymarketの15分市場でビットコインの上昇および下落価格の結果を推定するための理論的確率モデルの開発について指摘しました。モデルは意図的に単純であり、目標価格、現在のBTC価格、および市場ラウンドが終了する前に残りの価格を使用して確率を計算します。 出典:XのThe Smart Apeチャート 最も顕著なのは、理論的結果が実際の市場確率とどれだけ密接に一致するかでした。市場価格とモデルの確率の違いは、常に1〜5%の狭い範囲内にあり、これはモデルが驚くべき精度で実際の市場行動を追跡することを意味します。 関連記事:最高アナリストは、2,100万供給の制限ではなく、「紙のビットコイン」が市場をリードしていると述べています。 この市場では、確率はトレーダーが直接設定し、これらの市場がどのようにボットが支配し、論理ルールとアルゴリズムによって主導されるかを明確に示しています。 Smart...

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タマネギ畑で作業する Carbon Robotics LaserWeeder G2。 (カーボンロボティクスの写真)

農家が異常気象、サプライチェーンの混乱、労働力不足に苦しむ中、ワシントン州は人工知能が農業の未来を守るのに役立つと確信している。

「Growing with AI」と呼ばれる新しい取り組みでは、州の大手テクノロジー企業と多様な農業コミュニティが結集し、業界の最も差し迫った課題に対処する予定だ。支持者らは、ここがその取り組みを始めるのに最適な場所だと主張している。それは、この地域の強力な農業経済と、ワシントン東部の何百もの多様で高価値な作物、そして州西部の世界クラスのテクノロジー企業とAI企業を組み合わせることを意味します。

ワシントン州科学アカデミーのエグゼクティブディレクター、メラニー・ロバーツ氏は、「私たちの農家は、自分たちではほとんどコントロールできないさまざまな外部要因に対処している」と語った。 「では、ワシントンがこれを先取りして、農業における AI の使用方法について意図的に取り組むことができたらどうなるでしょうか?」

この取り組みは、公的資金提供を受けた科学アカデミーが主導し、今月初めに 6 つの無料情報ウェビナーのうちの 1 回目として開始されました。次回は1月23日です。この取り組みは、過去の参加者がアクションアイテムに基づいて戦略を立てることができる招待制のワークショップで 4 月に最高潮に達します。

ワシントンにはすでに、レーザーで雑草を枯らす自律型農業機械を製造するカーボン・ロボティクスなど、AIベースの農業テクノロジー企業が多数存在する。 Carbon はシアトルに本社を置いていますが、州の反対側のワシントン州リッチランドでも製造施設を運営しています。

同州のテクノロジーコミュニティと農業コミュニティは地理的に隔てられているかもしれないが、カーボンのCEO兼創設者ポール・マイクセル氏は、両者は自然な協力関係にあると語った。

「農家も技術者も同じような目で世界を見ています」とマイクセル氏は言う。 「私たちは物事をやり遂げることができます。私たちは問題に正面から取り組み、多大な努力を払っています。つまり、農家は解決策を設計しようとしているため、多くの点でエンジニアのように行動します。」

同氏は、この分野で成功するには、事前に決められた解決策を考え出すのではなく、農家と真に協力して農家特有の課題について学ぶことが重要であると強調した。マイクセル氏は、起業家は文字通りの分野でテクノロジーを開発し、それがどのように機能するかを直接確認する必要があると述べた。

ワシントン州立大学のコンピューターサイエンス教授であり、農業技術応用の専門家であるアナンス・カリヤナラマン氏は、いくつかの潜在的な AI 応用を強調しました。

天候と気候データの分析とモデリングにより、植栽と収穫のスケジュール、使用する品種の選択、灌漑、肥料、害虫駆除の量とタイミングについての洞察を提供します。木の剪定と作物の収穫を支援するロボット。 Carbon Robotics が提供する雑草、害虫、石を除去する自動装置など。

科学問題について公的指導者を教育する科学アカデミーが、1つの問題に焦点を当て、行動喚起を含むシリーズを制作したのはこれが初めてである。

カリヤナラマン氏は、特に強力な食料供給システムの構築の重要性を考慮すると、農業分野におけるAIに対する連邦政府の支援は限られていると指摘した。同氏は、農業は他の分野に比べて優先事項ではないが、その必要性は緊急であり、ワシントンが先導できると付け加えた。

「私たちは、農業のような複雑な意思決定主導のシステムに AI を最も効果的かつ責任を持って導入する方法について、世界の他の国々に模範を示すことができる必要があります」とカリヤナラマン氏は述べています。

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