Prognoze vremena pomoću umjetne inteligencije mogu pomoći poljoprivrednicima u borbi protiv klimatskih rizika, ali donose i nove brige

Umjetna inteligencija mijenja poljoprivredu pomažući poljoprivrednicima predvidjeti vremenske uvjete, upravljati usjevima i racionalizirati operacije, no visoki troškovi, socijalne nejednakosti i ekološki rizici znače da ona donosi i ozbiljne izazove

Svaka odluka o sadnji koju donose poljoprivrednici uključuje brojne rizike, koji postaju sve teži kao rezultat klimatskih promjena, kako je navedeno u novoj analizi The Conversation (TC).

Vrijeme predstavlja značajan rizik koji šteti kako poljoprivrednoj proizvodnji, tako i financijskoj stabilnosti poljoprivrednika. TC navodi primjere kako kašnjenje monsunske sezone prisiljava poljoprivrednike riže u Južnoj Aziji da ili započnu iznova s novim sadnjama ili promijene svoju poljoprivrednu proizvodnju, što rezultira gubitkom vremena i prihoda.

To znači da pristup pouzdanim i pravovremenim vremenskim prognozama može pomoći poljoprivrednicima da optimiziraju svoje rasporede sadnje i upotrebu gnojiva. Međutim, TC tvrdi da mnoge zemlje s niskim i srednjim prihodima suočavaju se s značajnim izazovima u pristupu pouzdanim prognozama budući da tehnologija često biva vrlo skupa.

Novi val AI-pogonjenih modela prognoze vremena ima potencijal promijeniti ovu podjelu. AI modeli mogu dostaviti precizne, lokalizirane prognoze po djeliću računalne cijene konvencionalnih modela temeljenih na fizici.

AI omogućuje nacionalnim meteorološkim agencijama u zemljama u razvoju da pruže poljoprivrednicima pravovremene, lokalizirane informacije o promjenjivim obrazcima padalina.

Za razliku od tradicionalnih modela, koji zahtijevaju skupocjene superračunala i fokusirani su na umjerene regije, AI modeli mogu raditi na laptopima i pružiti prognoze globalno.

TC izvještava da novi sustavi poput Pangu-Weather i GraphCast pokazuju ekvivalentne ili superiornije performanse u odnosu na vodeće fizikalne modele za prognoze temperature. Jednom kada su obučeni, AI modeli daju rezultate unutar minuta umjesto sati, omogućavajući farmerima da donose brze, informirane odluke.

Izazov je prilagodba prognoza stvarnim potrebama. “Da bi otključala svoj puni potencijal, AI prognoza mora biti povezana s ljudima čije odluke treba usmjeravati,” bilježi TC.

Organizacije poput AIM for Scale, zajedno s međunarodnim entitetima, obučavaju korisnike i stvaraju prognoze usmjerene na poljoprivredne odluke za vlade. U Indiji, točne monsunske prognoze pomogle su farmerima odabrati optimalne strategije sadnje, poboljšavajući investicije i smanjujući rizik.

Predviđanje vremena pomoću umjetne inteligencije sada je u kritičnoj fazi, a uz odgovarajuću podršku, zemlje s niskim i srednjim prihodima mogu pružiti poljoprivrednicima ključne pravovremene informacije.

Tehnologija umjetne inteligencije također pokreće značajne promjene izvan predviđanja vremena. Tavant implementira AI rješenja koja unapređuju upravljanje farmama, opskrbne lance i prodajne operacije.

Njegovi AI Agent akceleratori, razvijeni u suradnji s Microsoft Copilot Studiom, uključuju ‘Prodajnog Asistenta’, koji poljoprivrednicima omogućuje kupnju sjemena, gnojiva i drugih potrepština putem e-maila ili poruka, te ‘Virtualnog Agronoma’, koji pruža AI-bazirane savjete o usjevima u realnom vremenu.

Emergentni alati poput MIT-ovih robotskih oprašivača i Sveučilišta u Sydneyu SwagBot nadopunjuju ova rješenja, ilustrirajući održivu, visokotehnološku budućnost poljoprivrede.

Nedavna istraživanja identificiraju tri glavna problema povezana s AI: prediktivnu disonancu između modela, tehnološku neodlučnost koja uzrokuje odgađanje odluka, i deficit spremnosti zbog nedostatne pripreme za poremećaje koje AI izaziva. Preveliko oslanjanje može dovesti do lošeg upravljanja, uključujući prekomjernu upotrebu gnojiva, što šteti zdravlju tla i dugoročnoj produktivnosti.

Još jedan znanstveni pregled izvještava da visoki troškovi sprječavaju male farme da pristupe AI, automatizacija ugrožava radna mjesta, a korporativna kontrola podataka može stvoriti nejednakosti. Osim toga, istraživači ističu da AI na socijalnoj razini može produbiti digitalne podjele, perpetuirati pristranosti i erozirati tradicionalne poljoprivredne prakse.

Nadalje, istraživanje ističe da etičke brige uključuju štetu na okoliš i dobrobit životinja, dok složeni algoritmi otežavaju transparentnost.

Rješavanje ovih rizika zahtijeva pravedan pristup, digitalnu edukaciju, ublažavanje pristranosti, upravljanje podacima i etičke smjernice za održivo usvajanje AI.