Technologia na przestrzeni lat na nowo zdefiniowała rolnictwo, a postęp technologiczny wpłynął na przemysł rolniczy na wiele sposobów. Rolnictwo jest głównym zajęciem w wielu krajach świata. Przewiduje się, że liczba ludności ONZ wzrośnie z 7,5 miliarda do 9,7 miliarda do 2050 roku, a ponieważ coraz więcej gruntów stanie się dostępnych dla rolnictwa, presja na ziemię wzrośnie. Oznacza to, że rolnicy będą musieli zrobić więcej za mniej. Według tego samego badania produkcja żywności musiałaby wzrosnąć o 60%, aby wyżywić kolejne 2 miliardy ludzi. Jednak tradycyjne metody nie wystarczą, aby sprostać temu ogromnemu zapotrzebowaniu. Zmusza to rolników i firmy rolne do znalezienia nowych sposobów na zwiększenie plonów i zmniejszenie ilości odpadów. W rezultacie sztuczna inteligencja (AI) pojawia się jako część rozwoju technologii rolniczej. Wyzwanie polega na zwiększeniu światowej produkcji żywności o 50% do 2050 r. aby wyżywić dodatkowe 2 miliardy ludzi. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą nie tylko pomóc rolnikom zwiększyć wydajność, ale także poprawić ilość i jakość plonów oraz szybciej wprowadzać je na rynek.
Sztuczna inteligencja w rolnictwie
Poniżej przedstawiamy sposoby na to, jak AI może pomóc w sektorze rolnictwa.
Rozpylanie chemikaliów dzięki sztucznej inteligencji, wykorzystywane w rolnictwie
Każdego dnia farmy generują tysiące punktów danych dotyczących temperatury, gleby, zużycia wody, warunków pogodowych i nie tylko. Za pomocą sztucznej inteligencji i modeli uczenia maszynowego dane te są wykorzystywane w czasie rzeczywistym w celu uzyskania przydatnych informacji, takich jak wybór odpowiedniego czasu na sadzenie nasion, wybór upraw, wybór nasion hybrydowych w celu uzyskania wyższych plonów i nie tylko.
Systemy sztucznej inteligencji pomagają poprawić ogólną jakość i dokładność zbiorów — znane jako rolnictwo precyzyjne. Technologia sztucznej inteligencji pomaga wykrywać choroby roślin, szkodniki i niedożywienie w gospodarstwach. Czujniki AI mogą wykrywać i celować w chwasty, a następnie zdecydować, jakiego herbicydu użyć na danym obszarze. Pomaga to ograniczyć stosowanie herbicydów i obniżyć koszty. Wiele firm technologicznych opracowało roboty, które wykorzystują widzenie komputerowe i sztuczną inteligencję do monitorowania i precyzyjnego opryskiwania chwastów. Roboty te są w stanie wyeliminować 80% chemikaliów normalnie opryskiwanych na uprawach i obniżyć koszty herbicydów o 90%. Te inteligentne opryskiwacze AI mogą drastycznie zmniejszyć ilość chemikaliów używanych w terenie, poprawiając jakość produktów i obniżając koszty.
Zbiory w gospodarstwach z robotami sztucznej inteligencji w rolnictwie
Czy zastanawiałeś się kiedyś, kto właściwie zbiera plony z pól? Cóż, w większości przypadków to nie tradycyjni robotnicy rolni są odpowiedzialni za umieszczanie produktów na kuchennym stole, ale zrobotyzowane maszyny zdolne do masowego zbioru z większą dokładnością i szybkością. Maszyny te pomagają zwiększyć plony i zmniejszyć ilość odpadów pożniwnych pozostawionych na polu. Wiele firm pracuje nad zwiększeniem produktywności rolnictwa. Są takie produkty jak automatyczny kombajn do truskawek oraz urządzenie do zbierania dojrzałych jabłek z drzew. Owe maszyny wykorzystują fuzję czujników, widzenie maszynowe i modele sztucznej inteligencji, aby określić, gdzie można zebrać produkty i pomóc w zbieraniu właściwych owoców. Rolnictwo jest drugim co do wielkości przemysłem po obronności, a rynek robotów usługowych jest wykorzystywany do użytku profesjonalnego. Międzynarodowa Federacja Robotyki szacuje, że sprzedano aż 25 000 robotów rolniczych – tyle samo, ile wykorzystano do celów wojskowych.
Analityka predykcyjna wykorzystująca sztuczną inteligencję — umożliwia podejmowanie właściwych decyzji
Przewidywanie najlepszego czasu do siewu dzięki sztucznej inteligencji w rolnictwie
Różnica między dochodowym rokiem, a nieudanymi zbiorami polega tylko na aktualnej informacji o prostym punkcie danych dotyczącym czasu siewu nasion. Aby temu zaradzić, naukowcy z ICRISAT wykorzystali narzędzie do analizy predykcyjnej, aby ustalić dokładną datę wysiewu nasion w celu uzyskania maksymalnego plonu. Daje nawet wgląd w stan gleby i zalecenia dotyczące nawozów, oprócz 7-dniowej prognozy pogody.
Prognozy plonów i prognozy cen w rolnictwie
Dla wielu rolników największym zmartwieniem są wahania cen płodów rolnych. Ze względu na niestabilne ceny rolnicy nigdy nie są w stanie zaplanować określonego schematu produkcji. Ten problem jest bardzo powszechny w uprawach, takich jak pomidory, które mają bardzo ograniczony okres przydatności do spożycia. Firmy wykorzystują zdjęcia satelitarne i dane pogodowe do oceny areału i monitorowania stanu upraw w czasie rzeczywistym. Za pomocą technologii, takich jak duże zbiory danych, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, firmy mogą wykrywać plagi szkodników i chorób, szacować produkcję i plony pomidorów oraz prognozować ceny. Mogą pomóc rolnikom i rządom w zakresie przyszłych wzorców cen, poziomu popytu, rodzaju upraw, które należy zasiać w celu uzyskania maksymalnych korzyści, stosowania pestycydów itp.
Innowacyjne startupy wykorzystują AI w rolnictwie
Berliński startup technologiczny opracował wielojęzyczną aplikację do diagnostyki chorób roślin i szkodników, która wykorzystuje różne obrazy roślin do wykrywania chorób; smartfon zbiera obraz, który jest dopasowywany do obrazu serwera, a następnie dostarczana jest diagnoza tej konkretnej choroby i stosowana na uprawie przy użyciu inteligentnej techniki opryskiwania. W ten sposób aplikacja wykorzystuje AI i ML do rozwiązywania chorób roślin. Ponad siedem milionów rolników pobrało tę aplikację, która pomogła zidentyfikować ponad 385 chorób roślin uprawnych, owoców i warzyw.
Czy sztuczna inteligencja może zastąpić wiedzę rolników?
Na razie odpowiedź prawdopodobnie brzmi „nie”, ale na pewno w niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja uzupełni sposób podejmowania decyzji oraz udoskonali praktyki rolnicze. Takie interwencje technologiczne prawdopodobnie doprowadzą do lepszych praktyk rolniczych, plonów i jakościowej poprawy życia rolników.
AI w rolnictwie, a ryzyko
Czy możesz sobie wyobrazić branżę, która wiąże się z większym ryzykiem niż rolnictwo? Kiedy pogoda nie sprzyja lub uprawy są dotknięte chorobą, rolnicy prawie nie mogą mówić o plonach. Albo gdy wybucha globalna pandemia, nagle zarządzanie różnymi procesami staje się trudniejsze, ponieważ większość z nich nie jest cyfrowa. Jednocześnie globalna populacja rośnie, a urbanizacja postępuje. Rosną dochody rozporządzalne, zmieniają się nawyki konsumpcyjne. Rolnicy znajdują się pod dużą presją, aby sprostać rosnącemu popytowi i potrzebują sposobu na zwiększenie wydajności. Za trzydzieści lat będzie więcej ludzi do wykarmienia. A ponieważ ilość żyznej gleby jest ograniczona, konieczne będzie również wyjście poza tradycyjne rolnictwo. Musimy szukać sposobów, aby pomóc rolnikom zminimalizować ryzyko lub przynajmniej uczynić je łatwiejszym do zarządzania. Wdrożenie sztucznej inteligencji w rolnictwie w skali globalnej jest jedną z najbardziej obiecujących możliwości. Sztuczna inteligencja może potencjalnie zmienić sposób, w jaki postrzegamy rolnictwo, umożliwiając rolnikom osiąganie lepszych wyników przy mniejszym wysiłku, przynosząc jednocześnie wiele innych korzyści. Sztuczna inteligencja nie jest jednak technologią, która działa niezależnie. Jako kolejny krok na drodze od rolnictwa tradycyjnego do innowacyjnego, AI może uzupełniać już wdrożone technologie.
Dlaczego przyjęcie sztucznej inteligencji jest takim wyzwaniem dla rolników
Rolnicy mają tendencję do myślenia o sztucznej inteligencji jako o czymś, co działa tylko w cyfrowym świecie. Mogą nie widzieć, jak to pomaga im uprawiać ziemię. Nie dzieje się tak dlatego, że są konserwatywni lub nieufni wobec nieznanego. Ich opór wynika z braku zrozumienia praktycznych zastosowań narzędzi AI. Nowe technologie często wydają się zagmatwane i nieracjonalnie drogie, ponieważ dostawcy agtech nie wyjaśniają jasno, dlaczego ich rozwiązania są przydatne i jak powinny być wdrażane. Tak właśnie dzieje się ze sztuczną inteligencją w rolnictwie. Chociaż sztuczna inteligencja jest przydatna, dostawcy technologii wciąż mają wiele do zrobienia, aby pomóc rolnikom we właściwym jej wdrożeniu.
Jak sztuczna inteligencja może być przydatna w rolnictwie
Rolnictwo obejmuje wiele procesów i etapów, z których większość jest ręczna. Jako uzupełnienie stosowanych technologii sztuczna inteligencja może ułatwić najbardziej złożone i rutynowe zadania. Może gromadzić i przetwarzać duże zbiory danych na platformach cyfrowych, aby znaleźć najlepszy sposób działania, a nawet łączyć inne technologie w celu zainicjowania tego działania.
Połączenie sztucznej inteligencji z rolnictwem może przynieść korzyści następującym procesom:
- Analiza popytu rynkowego
- Sztuczna inteligencja może uprościć wybór upraw i pomóc rolnikom określić, które produkty są najbardziej opłacalne.
- Zarządzanie ryzykiem
- Rolnicy mogą korzystać z prognozowania i analiz predykcyjnych w celu zmniejszenia liczby błędów w procesach biznesowych i zminimalizowania ryzyka nieurodzaju.
- Hodowla – zbierając dane o wzroście roślin, sztuczna inteligencja może pomóc w produkcji upraw mniej podatnych na choroby i lepiej przystosowanych do warunków pogodowych.
- Monitorowanie stanu gleby
Systemy sztucznej inteligencji mogą przeprowadzać analizę chemiczną gleby i dokładnie oszacować brakujące składniki odżywcze.
Ochrona upraw
Sztuczna inteligencja może monitorować zdrowie roślin, wykrywać, a nawet przewidywać choroby, identyfikować i usuwać chwasty oraz zalecać skuteczne środki zwalczania szkodników. AI można wykorzystać do określenia optymalnych wzorców nawadniania i czasu nawożenia, a także do przewidywania najlepszej mieszanki produktów. Z pomocą sztucznej inteligencji możesz zbierać plony automatycznie, a nawet przewidywać najlepszy czas na zbiory.
Stosowanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów rolniczych
Analityka predykcyjna może naprawdę zmienić reguły gry. Rolnicy mogą gromadzić i przetwarzać więcej danych, a dzięki sztucznej inteligencji szybciej niż w inny sposób. Analiza popytu rynkowego, prognozowanie cen oraz określenie optymalnych terminów sadzenia i zbioru to główne wyzwania, którym rolnicy mogą sprostać za pomocą sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja może również zbierać informacje o stanie gleby, dostarczać zalecenia dotyczące nawożenia, monitorować pogodę i śledzić gotowość produktu. Wszystko to umożliwia rolnikom podejmowanie lepszych decyzji na każdym etapie procesu uprawy roślin.
AI przynosi oszczędności
Szczególne podejście do zarządzania gospodarstwem — rolnictwo precyzyjne — pomaga rolnikom uprawiać więcej upraw przy mniejszych zasobach. Rolnictwo precyzyjne oparte na sztucznej inteligencji może być kolejną wielką rzeczą w tym sektorze. Rolnictwo precyzyjne łączy najlepsze praktyki zarządzania glebą, technologię zmiennej dawki i najlepsze metody zarządzania danymi, aby pomóc rolnikom maksymalizować plony i zminimalizować wydatki. Sztuczna inteligencja może dostarczać rolnikom wgląd w czasie rzeczywistym z ich pól, umożliwiając im identyfikację obszarów, które wymagają nawadniania, nawożenia lub stosowania pestycydów. Ponadto innowacyjne praktyki rolnicze, takie jak rolnictwo wertykalne, pomagają zwiększyć produkcję żywności, jednocześnie minimalizując zużycie zasobów. Rezultatem jest mniejsze zużycie herbicydów, lepsza jakość plonów, wyższe plony i znaczne oszczędności.
Sztuczna inteligencja rozwiązuje problem niedoboru siły roboczej
Praca na roli jest ciężka, a braki siły roboczej w tej branży nie jest niczym nowym. Rolnicy mogą rozwiązać ten problem poprzez automatyzację. Ciągniki bez kierowcy, inteligentne systemy nawadniania i nawożenia, inteligentne opryski, oprogramowanie do rolnictwa pionowego i roboty żniwne napędzane sztuczną inteligencją to tylko niektóre przykłady tego, jak rolnicy mogą wykonywać swoją pracę bez konieczności zatrudniania większej liczby osób. Narzędzia sztucznej inteligencji są szybsze i dokładniejsze niż indywidualni pracownicy rolni.
Problemy AI w rolnictwie
Biorąc pod uwagę korzyści płynące ze sztucznej inteligencji dla zrównoważonego rolnictwa, wdrożenie tej technologii wydaje się logicznym krokiem dla każdego rolnika. Jednak nadal istnieją poważne ograniczenia.
Proces wdrażania technologii jest długotrwały
Rolnicy muszą zrozumieć, że sztuczna inteligencja to tylko zaawansowana część prostszych technologii przetwarzania, gromadzenia i monitorowania danych w terenie. Sztuczna inteligencja do skutecznego działania wymaga odpowiedniej infrastruktury technicznej. Więc nawet te gospodarstwa, które mają już jakąś technologię, mogą mieć trudności z pójściem do przodu.
Jest to również wyzwanie dla firm programistycznych
Powinny najpierw zapewnić rolnikom prostsze technologie, takie jak platformy handlu produktami rolnymi, aby stopniowo docierały do rolników. W miarę jak rolnicy przyzwyczajają się do mniej złożonych rozwiązań, mądrze byłoby zintensyfikować działania i zaoferować coś innego, w tym możliwości sztucznej inteligencji.
Brak doświadczenia z nową technologią
Sektor rolnictwa w krajach rozwijających się różni się od tego w Europie Zachodniej i Stanach Zjednoczonych. Niektóre regiony mogłyby odnieść korzyści z rolnictwa opartego na sztucznej inteligencji, ale sprzedaż tej technologii na obszarach, gdzie technologia rolnicza nie jest rozpowszechniona, może być trudna. Rolnik prawdopodobnie będzie potrzebował pomocy w adaptacji tych rozwiązań. W związku z tym firmy technologiczne, które chcą działać w rozwijających się regionach rolno-gospodarczych, mogą potrzebować proaktywnego podejścia. Oprócz oferowania produktów muszą zapewniać szkolenia i bieżące wsparcie rolnikom i właścicielom agrobiznesu, którzy chcą przyjąć innowacyjne rozwiązania.
Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa
W przypadku braku jasnych zasad i przepisów, nie tylko wykorzystanie sztucznej inteligencji w rolnictwie, ale ogólnie rolnictwo precyzyjne i inteligentne rodzi różne kwestie prawne, które często pozostają nierozwiązane. Zagrożenia dla prywatności i bezpieczeństwa, takie jak cyberataki i naruszenia bezpieczeństwa danych, mogą powodować poważne problemy dla rolników. Niestety, wiele gospodarstw boryka się z tymi zagrożeniami.
Jak należy łączyć sztuczną inteligencję z innymi technologiami
Jak wspomnieliśmy, sztuczna inteligencja nie może istnieć bez innych technologii, które już istnieją, takich jak duże zbiory danych, czujniki i oprogramowanie. Podobnie inne technologie wymagają, aby sztuczna inteligencja działała prawidłowo. Na przykład w przypadku big data – same dane nie są szczególnie przydatne. To, co naprawdę ma znaczenie, to sposób, w jaki jest obsługiwany i czy jest odpowiedni. Kiedy, gdzie i kryteria wyboru określają, czy rekomendacje AI oparte na zestawach danych są przydatne. Dlatego, aby technologia AI działała, ważne jest również, aby mieć dobrych inżynierów danych i analityków.
Big Data dla inteligentnych decyzji
Prawdziwym celem tworzenia i gromadzenia danych jest ich wykorzystanie w rolnictwie. Analiza danych może prowadzić do ogromnego wzrostu produktywności i znacznych oszczędności kosztów. Łącząc sztuczną inteligencję z dużymi danymi, rolnicy mogą formułować ważne zalecenia w oparciu o zdezagregowane informacje o potrzebach upraw w czasie rzeczywistym. To z kolei usunie zgadywanie i umożliwia bardziej precyzyjne praktyki rolnicze, takie jak nawadnianie, nawożenie, ochrona upraw i zbiory.
Czujniki IoT do przechwytywania i analizowania danych
Rolnicy mogą korzystać z czujników IoT i innych technologii wspomagających, takich jak drony, GIS i inne narzędzia do monitorowania, mierzenia i przechowywania danych z różnych pól w czasie rzeczywistym. Łącząc narzędzia rolnicze AI z urządzeniami i oprogramowaniem IoT, rolnicy mogą szybciej uzyskiwać dokładniejsze informacje. Lepsze dane oznaczają lepsze decyzje oraz mniej czasu i pieniędzy spędzonych na próbach i błędach.
Automatyzacja i robotyka minimalizują pracę ręczną
Sztuczna inteligencja w połączeniu z autonomicznymi ciągnikami i Internetem rzeczy może rozwiązać jeden z najczęstszych problemów w rolnictwie: niedobór siły roboczej. Techniki te są również potencjalnie opłacalne, ponieważ są dokładniejsze, co zmniejsza liczbę błędów. Podsumowując, sztuczna inteligencja, autonomiczne traktory i Internet rzeczy to klucze do rolnictwa precyzyjnego. Kolejną mniej popularną, ale szybko rozwijającą się technologią jest robotyka. Roboty rolnicze są już wykorzystywane do zadań ręcznych, takich jak zbieranie owoców oraz surowych warzyw. Przewaga robotów nad robotnikami rolnymi jest znacząca. Działają dłużej, są dokładniejsze i mniej podatne na błędy.
Czy AI dokona rewolucji w rolnictwie?
Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w rolnictwie są niezaprzeczalne. Inteligentne narzędzia rolnicze i pionowe systemy rolnicze mogą wykonywać małe, powtarzalne i czasochłonne zadania, pozwalając pracownikom rolnym spędzać czas na bardziej strategicznych operacjach wymagających ludzkiej inteligencji. Jednak ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że w przeciwieństwie do traktora nie można po prostu kupić sztucznej inteligencji i uruchomić jej. AI nie jest czymś namacalnym. Jest to zestaw technik zaprogramowanych do automatyzacji. Sztuczna inteligencja to zasadniczo symulacja umysłu; to uczenie się i rozwiązywanie problemów w oparciu o dane. Sztuczna inteligencja to tylko kolejny krok w ewolucji inteligentnego rolnictwa i będzie wymagać różnych technologii, aby naprawdę działać. Innymi słowy, aby w pełni wykorzystać sztuczną inteligencję, rolnicy potrzebują najpierw infrastruktury technologicznej. Budowa tej infrastruktury zajmie trochę czasu, być może nawet lat. Ale robiąc to, rolnicy będą w stanie zbudować solidny ekosystem technologiczny, który przetrwa próbę czasu. W tej chwili dostawcy technologii muszą rozważyć kilka kwestii: jak ulepszyć swoje narzędzia, jak pomóc rolnikom sprostać wyzwaniom oraz jak w prosty i zrozumiały sposób przekazać, że uczenie maszynowe może pomóc w rozwiązaniu rzeczywistych problemów, takich jak ograniczenie pracy fizycznej. Przyszłość sztucznej inteligencji w rolnictwie z pewnością będzie owocna.
