Σε έναν κόσμο με αυξανόμενο πληθυσμό και κλιματική κρίση, η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδύεται ως η σωτήρια λύση για την γεωργία.
Η γεωργία, θεμέλιο λίθος του ανθρώπινου πολιτισμού, αποτελεί απόδειξη της ικανότητάς μας να αξιοποιούμε τη φύση για την επιβίωσή μας. Ωστόσο, ο παλαιός αυτός κλάδος έρχεται αντιμέτωπος με πλήθος προκλήσεων που δρουν ανασταλτικά στην παραγωγικότητα, επηρεάζουν τα βιοποριστικά μέσα και απειλούν την παγκόσμια επισιτιστική ασφάλεια.
Σύμφωνα με τον Οργανισμό Τροφίμων και Γεωργίας, έως το 2050 οφείλουμε να αυξήσουμε την παραγωγή τροφίμων κατά 60% για να θρέψουμε τον παγκόσμιο πληθυσμό που αναμένεται να αγγίξει τα 9,3 δισεκατομμύρια. Με δεδομένες τις τρέχουσες προκλήσεις στον κλάδο, η επίτευξη αυτού του στόχου με συμβατικές γεωργικές πρακτικές φαντάζει δύσκολη, ενώ η προσέγγιση αυτή θα εντείνει την ήδη επιβαρυντική πίεση που ασκούμε στους φυσικούς μας πόρους.
Σε αυτό το σημείο, η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) έρχεται ως σωτήρια λύση. Η αγορά AI στον τομέα της γεωργίας αναμένεται να "εκτοξευθεί" από τα 1,7 δισεκατομμύρια δολάρια το 2023 στα 4,7 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2028, υπογραμμίζοντας τον κομβικό ρόλο που καλούνται να διαδραματίσουν οι προηγμένες τεχνολογίες στον κλάδο.
Αντιμετώπιση Προκλήσεων με τεχνητή νοημοσύνη
Η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται συχνά ως συναρπαστική φράση. Εδώ, αναφέρεται στη συστηματική συλλογή δεδομένων, τη συναφή χρήση αναλυτικών στοιχείων που κυμαίνονται από απλές περιγραφικές περιλήψεις έως αλγόριθμους βαθιάς μάθησης και προηγμένες τεχνολογίες όπως η όραση υπολογιστή, το διαδίκτυο των πραγμάτων και η γεωχωρική ανάλυση.
Ας δούμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην αντιμετώπιση καθεμιάς από τις παραπάνω προκλήσεις:
* Αναγνώριση και έλεγχος παρασίτων : Η ακριβής, έγκαιρη αναγνώριση και έλεγχος των παρασίτων είναι απαραίτητη για την ελαχιστοποίηση της ζημιάς στις καλλιέργειες και τη μείωση της εξάρτησης από χημικά φυτοφάρμακα. Δεδομένα όπως δελτία καιρού, ιστορική δραστηριότητα παρασίτων και εικόνες υψηλής ανάλυσης που τραβήχτηκαν από drones ή δορυφόρους είναι άμεσα διαθέσιμα σήμερα. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης και η όραση υπολογιστή μπορούν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη των εισβολών παρασίτων και στον εντοπισμό παρασίτων στο πεδίο.
Για παράδειγμα, το Trapview έχει κατασκευάσει μια συσκευή που παγιδεύει τα παράσιτα και τα αναγνωρίζει. Χρησιμοποιεί φερομόνες για να προσελκύσει παράσιτα, τα οποία φωτογραφίζονται από μια κάμερα στη συσκευή. Αξιοποιώντας τη βάση δεδομένων του Trapview, η τεχνητή νοημοσύνη εντοπίζει πάνω από 60 είδη παρασίτων, όπως ο σκόρος που πλήττει τα μήλα και ο σκώληκας του βαμβακιού, που μπορεί να βλάψει το μαρούλι και τις ντομάτες.
Μόλις εντοπιστεί, το σύστημα χρησιμοποιεί δεδομένα τοποθεσίας και καιρού για να χαρτογραφήσει την πιθανή επίδραση των εντόμων και προωθεί τα ευρήματα ως ειδοποίηση εφαρμογής στους αγρότες. Αυτές οι γνώσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν έγκαιρες και στοχευμένες παρεμβάσεις, μειώνοντας σημαντικά τις απώλειες καλλιεργειών και τη χρήση χημικών. Η Trapview αναφέρει ότι οι πελάτες της έχουν σημειώσει αύξηση 5% στην απόδοση και την ποιότητα και συνολική εξοικονόμηση 118 εκατομμυρίων ευρώ στο κόστος των καλλιεργητών.
* Παρακολούθηση της υγείας του εδάφους: Η συνεχής παρακολούθηση και ανάλυση της υγείας του εδάφους είναι ουσιαστικής σημασίας για τη διασφάλιση βέλτιστων συνθηκών καλλιέργειας και βιώσιμων γεωργικών πρακτικών. Η βελτιστοποίηση της χρήσης του νερού είναι ζωτικής σημασίας για να διασφαλιστεί ότι οι καλλιέργειες λαμβάνουν ακριβώς αυτό που χρειάζονται, μειώνοντας τα απόβλητα και βελτιώνοντας την παραγωγικότητα.
Δεδομένα από αισθητήρες στο έδαφος, αγροτικά μηχανήματα, drones και δορυφόρους χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των συνθηκών του εδάφους, συμπεριλαμβανομένης της περιεκτικότητας σε υγρασία, των επιπέδων θρεπτικών συστατικών και της παρουσίας παθογόνων παραγόντων. Αυτή η ανάλυση της υγείας του εδάφους βοηθά στην πρόβλεψη των αναγκών σε νερό και στην αυτοματοποίηση των συστημάτων άρδευσης.
Για παράδειγμα, η CropX έχει δημιουργήσει μια πλατφόρμα που ειδικεύεται στην παρακολούθηση της υγείας του εδάφους αξιοποιώντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να βοηθήσει τους χρήστες να ελέγξουν και να συγκρίνουν ζωτικές παραμέτρους παράλληλα με την απόδοση της καλλιέργειας. Οι αγρότες αποκτούν πληροφορίες σχετικά με τον τύπο του εδάφους και τους δείκτες βλάστησης, όπως NDVI - δείκτης κανονικοποιημένης διαφοράς βλάστησης, SAVI - δείκτης βλάστησης προσαρμοσμένος στο έδαφος και δείκτης υγρασίας εδάφους για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών διαχείρισης των καλλιεργειών. Η CropX αναφέρει ότι οι λύσεις της οδήγησαν σε μείωση κατά 57% στη χρήση νερού, μείωση κατά 15% στη χρήση λιπασμάτων και έως και 70% αύξηση της απόδοσης.
* Ανίχνευση και διαχείριση ζιζανίων: Ο ακριβής εντοπισμός και η εξάλειψη των ζιζανίων είναι ζωτικής σημασίας για την αποτροπή τους από τον ανταγωνισμό για πολύτιμους πόρους με τις καλλιέργειες και την ελαχιστοποίηση της χρήσης ζιζανιοκτόνων. Χάρη στην όραση υπολογιστή, τα drones και τα ρομπότ μπορούν πλέον να αναγνωρίζουν τα ζιζάνια μεταξύ των καλλιεργειών με υψηλή ακρίβεια. Αυτό επιτρέπει τον στοχευμένο έλεγχο των ζιζανίων, είτε μηχανικά είτε μέσω ακριβούς εφαρμογής ζιζανιοκτόνου.
Για παράδειγμα, η startup Carbon Robotics αξιοποιεί αλγόριθμους βαθιάς μάθησης στη λύση υπολογιστικής της όρασης. Αναγνωρίζει τα ζιζάνια αναλύοντας δεδομένα από περισσότερες από 42 κάμερες υψηλής ανάλυσης που σαρώνουν τα χωράφια σε πραγματικό χρόνο. Στη συνέχεια, χρησιμοποιεί ρομποτική και λέιζερ για να προσφέρει έλεγχο ζιζανίων υψηλής ακρίβειας.
Το LaserWeeder ισχυρίζεται ότι ξεριζώνει έως και δύο στρέμματα την ώρα και εξαλείφει έως και 5.000 ζιζάνια ανά λεπτό με ακρίβεια 99%. Οι καλλιεργητές του αναφέρουν μείωση του κόστους ελέγχου των ζιζανίων έως και 80% με πιθανή απόδοση επένδυσης σε ένα έως τρία χρόνια.
Αντιμετώπιση των κινδύνων της αυτοματοποίησης
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά οφέλη για τη γεωργία, αλλά δεν είναι χωρίς εγγενείς κινδύνους , όπως η μετατόπιση θέσεων εργασίας, η συγκέντρωση ιδιοκτησίας και οι ηθικές ανησυχίες. Όταν η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιεί εργασίες που εκτελούνται παραδοσιακά από ανθρώπους σε μεγάλους αριθμούς, θα μπορούσε να οδηγήσει σε απώλειες θέσεων εργασίας τόσο σε χειροκίνητους όσο και σε γνωστικούς ρόλους. Επιπλέον, θα μπορούσε να επιδεινώσει τη συγκέντρωση ιδιοκτησίας, ωφελώντας μεγάλες επιχειρήσεις ή πλούσιους ιδιώτες σε βάρος μικρότερων εκμεταλλεύσεων.
Όταν η γεωργική γη μετατρέπεται σε εστία συλλογής δεδομένων – υπόγεια, σε επίπεδο καλλιέργειας και από τον ουρανό, αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε ζητήματα απορρήτου δεδομένων. Αυτές οι προκλήσεις υπογραμμίζουν την ανάγκη για προσεκτική εξέταση και διακυβέρνηση για την εξισορρόπηση των πλεονεκτημάτων της τεχνητής νοημοσύνης έναντι των πιθανών μειονεκτημάτων της. Αυτό είναι μοναδικό όχι μόνο στον αγροτικό τομέα αλλά σε όλους τους κλάδους όπου εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη.
Ξεκινώντας ένα μεταμορφωτικό μέλλον
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στη γεωργία δεν αναδιαμορφώνει απλώς τις τρέχουσες πρακτικές, αλλά ανοίγει επίσης το δρόμο για ένα βιώσιμο και ανθεκτικό μέλλον. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να γίνει ένας καλός αγρότης, παρακολουθώντας και ρυθμίζοντας διαρκώς κάθε στάδιο ανάπτυξης στο αγρόκτημα, από την επιλογή των σπόρων μέχρι τη συγκομιδή και όχι μόνο. Μπορεί να βοηθήσει στην προσαρμογή των γεωργικών πρακτικών σε πραγματικό χρόνο στις κλιματικές αλλαγές, διασφαλίζοντας τη βέλτιστη υγεία και απόδοση των καλλιεργειών.