Три способи, як ШІ може допомогти фермерам вирішувати проблеми сучасного сільського господарства.

Незважаючи на увагу до нових яскравих інструментів штучного інтелекту, як-от ChatGPT, виклики регулювання ШІ та сценарії з надрозумними машинами на горизонті, ШІ є корисним інструментом у багатьох сферах. Насправді, він має величезний потенціал для блага людства.

У сільському господарстві фермери все частіше використовують інструменти на базі ШІ для подолання викликів, що створюють загрозу людському здоров’ю, довкіллю та продовольчій безпеці. Дослідники прогнозують, що ринок цих інструментів досягне 12 мільярдів доларів США до 2032 року.

Як дослідник у сфері аграрної та сільської політики, бачу три обнадійливих розвитки в аграрному ШІ: федеративне навчання, виявлення шкідників і хвороб та прогнозування цін.

Об'єднання даних без їх відкритого обміну

Робототехніка, сенсори та інформаційні технології все активніше використовуються в аграрному секторі. Ці інструменти покликані допомагати фермерам підвищувати ефективність та зменшувати використання хімікатів. Крім того, дані, зібрані цими інструментами, можуть використовуватися в програмному забезпеченні, яке використовує машинне навчання для покращення систем управління та прийняття рішень. Тим не менше, ці застосування зазвичай вимагають обміну даними між зацікавленими сторонами.

Опитування серед фермерів США виявило, що більше половини респондентів заявили, що вони не довіряють федеральним агенціям або приватним компаніям свої дані. Ця недовіра пов'язана з побоюваннями щодо можливості компрометації чутливої інформації або її використання для маніпуляцій на ринках і з регуляціями. Машинне навчання могло б зменшити ці занепокоєння.

Федеративне навчання – це техніка, яка тренує алгоритми машинного навчання на даних з багатьох джерел без необхідності розкриття цих даних сторонами одна одній. За допомогою федеративного навчання фермер розміщує дані на локальному комп'ютері, які алгоритм може отримати, замість того, щоб ділитися даними на централізованому сервері. Цей метод збільшує конфіденційність та знижує ризик компрометації.

Якщо фермерів можна переконати поділитися своїми даними таким чином, вони можуть сприяти співпраці у створенні системи, яка допомагає їм приймати кращі рішення та досягати своїх цілей у сталому розвитку. Наприклад, фермери можуть об'єднати дані про умови для своїх культур нуту, і модель, навчена на всіх їх даних, може дати кожному з них кращі прогнози для їх урожаїв нуту, ніж моделі, навчені тільки на їх власних даних.

Гігантські роботи на ШІ з лазерами - серйозна загроза для бур'янів.

Виявлення шкідників і хвороб

Життя фермерів та світова продовольча безпека все більше піддаються ризикам через хвороби та шкідників рослин. Організація продовольства та сільського господарства ООН оцінює світові щорічні втрати від хвороб та шкідників у 290 мільярдів доларів, при цьому 40% світового виробництва с/г культур зачіпаються.

Фермери традиційно обприскують культури хімікатами, щоб запобігти спалахам хвороб. Однак, надмірне використання цих хімікатів пов'язане зі шкідливим впливом на здоров'я людей, якість ґрунту і води та біорізноманіття. Тривожним є те, що багато патогенів стають стійкими до існуючих лікувань, а розробка нових виявляється складною.

Тому вкрай важливо зменшити кількість використаних хімікатів, і ШІ може бути частиною рішення.

Консорціум міжнародних аграрних дослідницьких центрів створив мобільний додаток для ідентифікації шкідників та хвороб. Додаток "Тумаїні" дозволяє користувачам завантажувати фото підозрілого шкідника чи хвороби, яке ШІ порівнює з базою даних з 50 тисяч зображень. Додаток також надає аналіз та може рекомендувати програми лікування.

Якщо використовувати такі додатки разом з інструментами управління фермою, це може покращити здатність фермерів цілеспрямовано застосовувати обприскування та підвищує точність у вирішенні, скільки хімікатів використовувати. Врешті-решт, такі вдосконалення можуть знизити використання пестицидів, зменшити ризик розвитку стійкості та запобігти розливам, що завдають шкоди як людям, так і довкіллю.

Кришталева куля для цін

Волатильність ринку та коливання цін впливають на те, як фермери інвестують та вирішують, що вирощувати. Ця невизначеність також може перешкоджати фермерам ризикувати на нові розробки.

ШІ може допомогти зменшити цю невизначеність, передбачаючи ціни. Наприклад, послуги від компаній, як-от Agtools, Agremo та GeoPard, забезпечують інструменти фермерського рішення на базі ШІ. Ці інструменти дозволяють робити аналіз цін і ринкових даних в реальному часі та надають фермерам дані про довготривалі тенденції, які можуть допомогти оптимізувати виробництво.

Ці дані дозволяють фермерам реагувати на зміни цін та планувати більш стратегічно. Якщо економічна стійкість фермерів покращується, це збільшує ймовірність того, що вони зможуть інвестувати в нові можливості та технології, які приносять користь як фермам, так і ширшій продовольчій системі.

ШІ для добра

Людська інновація завжди створювала переможців та переможених. Небезпеки ШІ очевидні, включно з упередженими алгоритмами, порушенням конфіденційності даних та маніпуляцією людською поведінкою. Однак це також технологія, яка має потенціал вирішення багатьох проблем.

Ці застосування ШІ в аграрній сфері є причиною для оптимізму серед фермерів. Якщо аграрна промисловість може просувати корисність цих винаходів, одночасно розробляючи міцні та розумні рамки для мінімізації шкідливих ефектів, ШІ може допомогти зменшити вплив сучасного сільського господарства на людське здоров'я та довкілля і одночасно покращити глобальну продовольчу безпеку у 21-му столітті.

Підписатись на Mizez: