Pe baza unui volum impresionant de date din teren, cu ajutorul IA, se emit prognoze precise şi se combină diferite abordări pentru a obține modele şi strategii potențiale de urmat, precum și posibilele lor riscuri și implicații.

Integrarea Inteligenței Artificiale (IA) în agricultură redefinește practicile tradiționale şi ajută la optimizarea managementului fermei. Dronele care monitorizează culturile şi identifică buruienile şi dăunătorii ori roboții care seamănă, aplică substanţe pentru protecţia plantelor sau plivesc/prăşesc şi recoltează fructe păreau „poveşti științifico-fantastice” în urmă cu doar câţiva ani, dar acum se întâmplă practic în multe ferme. Și nu doar experimental.

Gestionarea și îmbunătățirea prognozelor cu IA

Promovarea agriculturii digitale şi a inteligenţei artificiale au devenit o prioritate pentru majoritatea companiilor „agtech” de azi. Desigur, noile tehnologii și IA ajută sectorul agricol să devină mai sustenabil şi eficient, dar acum principala provocare pare să fie valorificarea şi interconectarea (legarea) volumului impresionant de date şi informaţii colectate pentru a defini strategiile potențiale de urmat și posibilele lor implicații.

• Optimizarea productivității agricole. IA are un mare potențial de îmbunătățire a managementului agricol. Datele geospațiale – imaginile prin satelit, dronele şi senzorii, împreună cu inteligența artificială, permit fermierilor să își mărească productivitatea și eficiența, reducând în același timp resursele naturale utilizate, respectiv impactul asupra mediului.

Analiza imaginilor din satelit ajută la înțelegerea stării culturilor şi prognoza culturilor – printr-o simplă fotografie aeriană, iar un algoritm IA poate prezice cu o lună înainte de recoltare producţia viitoare.

• Optimizarea resurselor de apă. Agricultura este responsabilă pentru cea mai mare parte a consumului de apă dulce. Tehnologia actuală permite colectarea în timp real a datelor privind umiditatea relativă, evapotranspirația și elaborarea unor prognoze precise privind evoluţia viitoare a condiţiilor meteorologice şi în implementarea sistemelor de avertizare. Astfel, fermierii pot optimiza utilizarea apei, concentrându-se doar pe acele parcele și culturi care o necesită.

Pe de o parte, algoritmii de inteligență artificială identifică soiurile şi hibrizii care sunt mai toleranţi la secetă, la temperaturi ridicate și la boli și dăunători.

• Analiza riscului investiției devine tot mai frecvent un instrument al instituţiilor financiare şi al societăţilor de asigurare. Datele geospațiale și aplicarea modelelor AI predictive și analitice permit alcătuirea unui istoric al productivității și o predicție a acesteia pentru a analiza în mod realist riscul derivat din investiții sau împrumuturi acordate fermierilor, indiferent de mărimea acestora.

Întrebări relativ simple, răspunsuri dificile!

Pe baza datelor colectate din teren, cercetătorii şi fermierii se străduiesc să emită prognoze şi să combine diferitele abordări pentru a obține modele şi strategii cât mai precise pentru a obţine cele mai bune rezultate de producţie.

Un exemplu simplu poate fi stabilirea momentului optim de aplicare şi a dozei de pesticide pentru combaterea buruienilor. Tehnologia actuală permite stabilirea cu exactitate a tipului şi a densităţii buruienilor dintr-o cultură. Dar formularea unor recomandări de acţiune care să răspundă unei serii lungi de întrebări (ce erbicid să folosesc, în ce doză, care este cel mai bun moment de aplicare, câte buruieni vor rezista, ce s-ar întâmpla dacă aș folosi mai puține/multe pesticide, etc.) presupune dezvoltarea unor modele digitale ale evoluţiei culturii şi al populaţiei de buruieni în diferite scenarii de acţiune prin folosirea unor tehnici de învăţare automată („machine learning”) şi inteligenţă artificială.

Acelaşi model de acţiune poate fi replicat şi în cazul aplicării de îngrăşăminte şi irigaţii sau al diverselor formule nutriţionale şi scheme de tratament în cazul animalelor.

Reușita unor astfel de interpretări, modele computerizate şi apoi a strategiilor practice este cu atât mai dificilă cu cât acestea trebuie realizate în timp real!

EXPLOATAREA DATELOR, ÎNCOTRO?

Sectorul agricol a devenit una dintre cele mai transparente și mai expuse industrii. Un aspect adesea trecut cu vederea este abundența datelor publice disponibile. Sateliții captează imagini ale fiecărui metru pătrat de teren agricol, care pot expune nenumărate informaţii, de la evoluţia culturilor și până la momentul executării activităților agricole, tipul şi numărul de utilaje şi echipamente, producţii agricole, etc.

Companiile de inteligență artificială colectează date privind activităţile fermierilor şi folosesc de mai mulţi ani informațiile publice de pe internet sau colectate prin diverse mijloace pentru a-și „antrena” modelele IA doar în beneficiul lor. Astfel, creșterea utilizării inteligenței artificiale în agricultură poate fi considerat un furt de date, mai ales în condiţiile în care datele colectate sunt (de multe ori) vândute fermierilor.

Un risc real cu care se confruntă fermierii din întreaga lume este pierderea controlului asupra propriilor date şi cunoștințe, devenind astfel dependenți de „sfaturile” platformelor IA – sfaturi bazate pe propriile date, dar pentru care trebuie să plătească scump.