Sztuczna inteligencja w służbie rolnictwu

Czy w ciągu najbliższych lat AI usprawni kwestie zrównoważonego rozwoju?

W przypadku środowiska naturalnego, każde, nawet indywidualne działanie przyczynia się do ratowania lub wyrządzania szkody naszej planecie. Na szczęście społeczności na całym świecie łączą się, by wspólnie angażować się w działania na rzecz ratowania klimatu. Niesie to obietnicę spełnienia założeń zerowej emisji dwutlenku węgla już do 2050 roku.

Technologia ma w tym wypadku do odegrania rolę kluczową w niemal każdym aspekcie przeciwdziałania zmianom klimatycznym – od monitorowania zużycia energii i emisji gazów wszystkich zakresów, po umożliwienie ludziom i organizacjom bardziej efektywnych sposobów działania. Niestety z wykorzystaniem technologii wiążą się również znaczne emisje dwutlenku węgla. I nie chodzi tu tylko o energochłonny sprzęt.

Nowe podejście do tworzenia oprogramowania ma znaczny potencjał do zmniejszenia globalnej emisji dwutlenku węgla, dając początek globalnemu ruchowi zielonego oprogramowania. Jak przekonują eksperci DXC Technology, globalnego lidera w dziedzinie usług IT, innowacje oparte na oprogramowaniu to czynnik, który ma szansę wnieść trwałe zmiany w realizacji założeń zrównoważonego rozwoju i wesprzeć transformację, która jest niezbędna do stworzenia neutralnej dla klimatu przyszłości.

Sztuczna inteligencja pomoże w zrównoważonym zarządzaniu zasobami naturalnymi

Jak wynika z raportu Sustainable Futures[1], sztuczna inteligencja stała się ważnym obszarem do rozwiązania większości problemów związanych ze zrównoważonym rozwojem środowiska, takich jak różnorodność biologiczna, energia, transport czy zarządzanie gospodarką wodną. Przykładem sektora, który już czeka w kolejce, by wykorzystać ten potencjał jest rolnictwo. Właściciele gospodarstw i przedstawiciele agrobiznesu są gotowi, by porzucić tradycyjne praktyki na rzecz cyfrowej transformacji całego sektora. AI może sprawdzać warunki glebowe, monitorować zdrowie zwierząt hodowlanych oraz wykrywać zagrażające uprawom owady i choroby.

Analiza MarketsandMarkets podaje z kolei, że wykorzystanie AI w rolnictwie to globalny rynek produktów i usług, który wzrośnie z 1,7 mld USD w 2023 roku do 4,7 mld USD już do 2028 roku. Technologia wpływa nie tylko na wyniki pojedynczego gospodarstwa, źródła danych generują bowiem cenne spostrzeżenia, które pozytywnie wpływają na decyzje polityczne i regulacyjne dla całych społeczności, a nawet krajów.

Realizując te potrzeby, firma DXC współpracuje z Ministerstwem Rolnictwa, Rybołówstwa i Żywności (MAPA) w Hiszpanii w celu przekształcenia hiszpańskiego sektora rolniczego przez analitykę danych i wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Ministerstwo Przemian Ekologicznych i Wyzwań Demograficznych (MITECO) pracuje nad ochroną dziedzictwa naturalnego kraju, w tym jego różnorodności biologicznej i lasów. Ministerstwo Rolnictwa, Rybołówstwa i Żywności (MAPA) realizuje politykę rządu w obszarach mających wpływ na rolnictwo, zwierzęta gospodarskie i dobrobyt ekonomiczny społeczności lokalnych. Obawy obu ministerstw zbiegły się w sprawie pilnej potrzeby rozwiązania problemu pożarów w całym kraju. W 2019 r. te pożary pochłonęły około 81 000 hektarów w całej Hiszpanii, a władze lokalne zgłosiły ponad 10 000 ognisk.

Jeden z projektów realizowanych wspólnie z DXC wykorzystuje AI do dokładnego przewidywania pożarów lasów przez ocenę źródeł danych środowiskowych zebranych przez MAPA i jej partnerów. MAPA i DXC zapewnią, że dane są przekazywane, obsługiwane i analizowane w sposób efektywny, by zarządzać wszystkim, od rybołówstwa po owoce pestkowe i produkcję oliwy. Wspieranie jednego z największych hiszpańskich przemysłów ma szansę zapewnić bezpieczną przyszłość dla obywateli, którzy polegają na nim w zakresie żywności i zatrudnienia.

Łukasz Nitak, Business Development Director w DXC Technology Polska wyjaśnia: W efekcie wdrożenia projektu, przewidywania dotyczące pożarów są znacznie dokładniejsze, co daje MITECO cenny czas na koordynację działań. Podczas testów z wykorzystaniem danych historycznych stwierdzono 80-procentową korelację między czasem i lokalizacją pożarów a przewidywaniami systemu. Co więcej, elastyczność i względnie niski koszt posiadania tej technologii pozwalają zespołowi na zastosowanie zdolności przewidywania w innych obszarach, np. wykorzystując modele uczenia maszynowego (ang. Machine Learning) do przewidywania upraw owoców.  System umożliwiający monitorowanie upraw rolnych z wykorzystaniem satelitarnej teledetekcji w połączeniu z modelami Machine Learnig w przyszłości pomoże również polskim rolnikom lepiej przewidywać zagrożenia pogodowe wpływające na jakość upraw. W trakcie działania systemu modele Machine Learnig z upływem czasu zasilane są coraz większą ilością danych, dzięki czemu z każdym rokiem rolnicy będą mogli otrzymywać dokładniejsze dane o ewentualnych zagrożeniach.

AI jako cyfrowa uszczelka światowych zasobów wodnych

Woda jest podstawowym zasobem naturalnym, jednak jej zasoby kurczą się do krytycznych poziomów. Przed konferencją wodną ONZ w 2023 r. badanie ONZ wskazało, że dwa miliardy ludzi nie ma dostępu do wody nadającej się do picia, a 3,6 miliarda nie ma dostępu do bezpiecznie zarządzanych urządzeń sanitarnych.

Sztuczna inteligencja jest w tym wypadku osią wysiłków związanych z „cyfryzacją” wody na całym świecie, aby zmniejszyć ilość odpadów i poprawić efektywność kosztową i zrównoważenie operacji gospodarki wodnej. Polska to jeden z krajów europejskich o najmniejszych zasobach wody pitnej w przeliczeniu na mieszkańca, na której dostępność wpływa zarówno nadmierne zużycie w gospodarstwach domowych, jak i zanieczyszczenie środkami chemicznymi stosowanymi w rolnictwie czy zużycie w produkcji. Już dziś Bank Światowy szacuje, że rolnictwo odpowiada za 70% zużycia słodkiej wody na świecie. Wprowadzenie systemów opartych o sztuczną inteligencję daje szansę krajom takim jak Polska w skutecznym zarządzaniu zasobami wód gruntowych, a w efekcie podniesieniu dostępności do wody pitnej. – podsumowuje Łukasz Nitak.

oprac, e-mk, ppr.pl