Szybki rozwój technologii spowodował, że sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) jest już wykorzystywana w wielu dziedzinach życia, w tym w rolnictwie. Dzięki niej rolnicy mogą dokładniej planować uprawy, skuteczniej zwalczać szkodniki i choroby roślin oraz zoptymalizować zużycie wody i nawozów.
1. Co to jest sztuczna inteligencja w rolnictwie?
Sztuczna inteligencja to systemy komputerowe, które uczą się na podstawie danych i doświadczenia. W rolnictwie sztuczna inteligencja może być stosowana np. do analizy zdjęć satelitarnych, zbierania danych z czujników rozmieszczonych na polu, czy predykcji zbiorów. Dzięki tym narzędziom rolnicy mogą dokładniej przewidywać, jakie zmiany i problemy mogą pojawić się w toku uprawy, a także jakie środki ochrony roślin powinni stosować, aby ich plony były jak największe.
2. Jakie korzyści daje wykorzystanie sztucznej inteligencji w rolnictwie?
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w rolnictwie przynosi wiele korzyści. Po pierwsze, pozwala ona na optymalizację zużycia wody i nawozów, co ma duże znaczenie szczególnie w krajach, gdzie susza jest częstym problemem. Dzięki sztucznej inteligencji rolnicy mogą dokładnie określić, jakie ilości wody i nawozów należy użyć, aby zagwarantować dobre żniwa i jednocześnie chronić środowisko naturalne.
Po drugie, dzięki sztucznej inteligencji rolnicy mogą skuteczniej zwalczać szkodniki i choroby roślin. Systemy, które wykorzystują sztuczną inteligencję, potrafią przewidzieć, jakie gatunki szkodników lub chorób mogą pojawić się w danym okresie, a także jakie środki ochrony powinny być stosowane, aby je zwalczyć. Dzięki temu rolnicy są w stanie zminimalizować ryzyko strat związanych z szkodnikami i chorobami.
3. Jakie narzędzia wykorzystuje się w sztucznej inteligencji w rolnictwie?
Do wykorzystania sztucznej inteligencji w rolnictwie potrzebne są różnego rodzaju narzędzia. Jednym z nich są czujniki, które zamontowane są na polu i zbierają różne dane. Mogą to być np. dane o wilgotności gleby, temperaturze, zawartości dwutlenku węgla w powietrzu, czy – co ważne w przypadku upraw pod osłonami – oświetlenie roślin. Dane te są przekazywane do systemu zarządzania, który analizuje je i na ich podstawie udziela wskazówek rolnikom dotyczących czasu i sposobu zasadzenia oraz nawożenia uprawy.
Kolejnym narzędziem wykorzystywanym w sztucznej inteligencji w rolnictwie są drony. Za ich pomocą można wykonywać zdjęcia satelitarne, co pozwala na szybką i dokładną analizę stanu pola uprawnego. Drony mogą także wykonywać pomiary, na przykład przy użyciu termowizji, co pozwala na identyfikację obszarów, na których korzystne warunki dla wzrostu roślin są zaburzone.
4. Przykłady zastosowania AI w sektorze rolnictwa
Jednym z przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w rolnictwie jest projekt FarmView. W ramach tego projektu wykorzystuje się drony do przeprowadzania lotów nad plantacjami pomarańczy. Drony przesyłają dane na temat ilości owoców na drzewach, a system sztucznej inteligencji na ich podstawie przewiduje, ile owoców zostanie zebranych w czasie zbiorów.
Kolejnym przykładem jest startup FarmWise, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do zbierania danych z pola. System FarmWise może przykładowo analizować zdjęcia roślin wykonane przez roboty, aby wykryć choroby i szkodniki. Dzięki temu rolnicy mogą zdecydowanie szybciej i w sposób bardziej precyzyjny podjąć odpowiednie działania mające na celu ochronę upraw.
5. Perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji w sektorze rolnictwa
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w rolnictwie, podobnie jak w innych branżach, będzie rozwijało się w kierunku bardziej zaawansowanych rozwiązań. Istnieje wiele możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie, takich jak np. dostarczanie rolnikom szczegółowych informacji o warunkach atmosferycznych na ich polach uprawnych, lub inteligentna kontrola i sterowanie procesami związanymi z produkcją żywności. Dzięki temu rolnicy będą mogli dokładniej przewidywać uprawy, a także zoptymalizować procesy produkcji żywności, co pozytywnie wpłynie na środowisko i efektywność całego sektora.
