Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera rolników w precyzyjnym nawadnianiu pól, prognozowaniu plonów i stałym monitorowaniu upraw.
Gdy trzy lata temu odwiedziłem targi rolnicze w Izmirze w Turcji, sztuczna inteligencja w rolnictwie służyła właściwie tylko do prostych obliczeń związanych z zapasami. Oferowały ją wyspecjalizowane firmy, których stoiska stały daleko za ekspozycjami największych producentów ciągników.
REKLAMA
REKLAMA
To jednak się zmienia.
Oto pięć sposobów, w jakie AI przekształca to, jak produkujemy żywność i pasze:
Monitorowanie upraw
Monitorowanie upraw wciąż opiera się głównie na intuicji. Rolnicy muszą oceniać, jak szkodniki i choroby wpływają na ich pola, biorąc pod uwagę porę roku, wiatr i warunki klimatyczne.
To jednak się zmienia.
Drony i zdjęcia satelitarne dostarczają danych modelom komputerowego rozpoznawania obrazu, które wykrywają grzyby lub szkodniki na długo przed tym, zanim zauważy je człowiek, i podpowiadają, jak skuteczniej stosować środki ochrony roślin oraz pestycydy. Gdy rolnicy używają czujników glebowych, zestaw danych staje się jeszcze bogatszy.
Prognozowanie plonów
Podobnie jak monitoring upraw, prognozowanie plonów z wykorzystaniem czujników daje rolnikom coś więcej niż tylko informację o tym, co już zebrali. Pozwala także oszacować, ile zbiorą w najbliższym czasie. Firma Syngenta opracowała system GenAI, który osiąga około 95% trafności prognoz plonów i dodatkowo rekomenduje optymalne rozmieszczenie nasion.
Prognozy są kluczowe, bo rolnicy muszą z wyprzedzeniem planować logistykę swoich zbiorów. Im precyzyjniejsze informacje przekażą sieciom handlowym i firmom transportowym, tym mniej pieniędzy tracą.
Badanie zlecone przez National Corn Growers Association i przeprowadzone przez ekonomistów rolnych z Virginia Tech („What Do We Know About the Accuracy and Impact of USDA Forecasts”) oszacowało bezpośrednią wartość, jaką raporty WASDE (World Agricultural Supply and Demand Estimates) amerykańskiego Departamentu Rolnictwa USDA wnoszą dla rynku kukurydzy.
Badacze wycenili roczną wartość tych prognoz na ok. 301 mln dol. (258,9 mln euro), czyli ok. 0,55% wartości całego rynku kukurydzy. W podziale na elementy: szacunki powierzchni upraw wniosły ok. 145 mln dol. (124,8 mln euro), plonów – ok. 188 mln dol. (161,8 mln euro), produkcji – ok. 299 mln dol. (257,3 mln euro), a eksportu – ok. 320 mln dol. (275,4 mln euro).
Rolnictwo z pomocą robotów
W erze sztucznej inteligencji robotyka przeżywa boom. Chodzi nie tylko o autonomiczne samochody wożące nas po miastach. Podobne rozwiązania obejmują traktory i inne maszyny polowe, które można zautomatyzować dzięki AI.
Firma John Deere pracuje nad w pełni autonomicznymi traktorami, a dobrym, konkretnym przykładem jest LaserWeeder firmy Carbon Robotics. Urządzenie wykorzystuje 24 lasery, 36 kamer i 24 procesory graficzne NVIDIA, aby rozpoznawać i usuwać do 10 000 chwastów na minutę w ponad 100 rodzajach upraw. System został wytrenowany na 150 mln opisanych zdjęć roślin pochodzących z maszyn działających już w 15 krajach.
Precyzyjne nawadnianie
Nawadnianie to cała nauka, która do niedawna opierała się wyłącznie na doświadczeniu konkretnego rolnika. Precyzyjne nawadnianie nie jest nowością – zautomatyzowane systemy istnieją od dawna, ale wciąż polegały na ręcznym wprowadzaniu danych przez gospodarzy.
Systemy łączące dane z różnych czujników – wilgotności gleby, temperatury roślin oraz prognoz pogody – pozwalają ograniczyć zużycie wody o ok. 30%, a jednocześnie zwiększyć plony. Udokumentowany przykład z plantacji trzciny cukrowej w Indiach pokazuje, że 30-procentowe ograniczenie zużycia wody przyniosło 40-procentowy wzrost plonów.
Podobnie systemy oprysków o zmiennej dawce stosują środki ochrony roślin tylko tam, gdzie są potrzebne. Ograniczają ilość chemikaliów i tworzą pełną dokumentację, która ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych.
AI w hodowli zwierząt
Im większa hodowla, tym trudniej zadbać o dobrostan zwierząt i ich opłacalność ekonomiczną. Systemy AI dla hodowli wykorzystują rozpoznawanie obrazu oraz czujniki noszone przez zwierzęta (akcelerometry, urządzenia monitorujące parametry biologiczne), aby wychwycić oznaki chorób na kilka dni przed pojawieniem się widocznych objawów. Ogranicza to zużycie antybiotyków i poprawia dobrostan, co ma coraz większe znaczenie przy rosnącej presji regulatorów i sieci handlowych na ograniczenie stosowania antybiotyków w produkcji mięsa i nabiału.
Ten tekst ukazał się pierwotnie w serwisie EU Tech Loop (źródło w Angielski) i został opublikowany w Euronews w ramach umowy syndykacyjnej.