Tradičné poľnohospodárstvo zahŕňa rôzne manuálne procesy. Implementácia modelov umelej inteligencie (UI) môže mať v tomto smere mnoho výhod. Doplnením aktuálne využívaných technológií môže inteligentný poľnohospodársky systém uľahčiť mnohé úlohy. UI dokáže zhromažďovať a spracovávať rozsiahle údaje a zároveň určiť a iniciovať najlepší postup. V nasledujúcej časti článku je uvedených niekoľko bežných prípadov použitia UI v poľnohospodárstve.

Optimalizácia automatických zavlažovacích systémov

Algoritmy UI umožňujú autonómne riadenie pestovania plodín. V kombinácii so snímačmi internetu vecí (z angl. Internet of Things, IoT), ktoré monitorujú úroveň vlhkosti pôdy a poveternostné podmienky, môžu algoritmy v reálnom čase rozhodovať o tom, koľko vody poskytnú plodinám. Autonómny systém zavlažovania plodín je navrhnutý tak, aby šetril vodu a zároveň podporoval udržateľné poľnohospodárstvo a poľnohospodárske postupy. UI v inteligentných skleníkoch optimalizuje rast rastlín automatickým nastavením teploty, vlhkosti a úrovne osvetlenia na základe údajov v reálnom čase.

Detekcia netesnosti alebo poškodenia zavlažovacích systémov

UI zohráva kľúčovú úlohu pri zisťovaní netesností v zavlažovacích systémoch. Pomocou analýzy údajov môžu algoritmy identifikovať vzory a anomálie, ktoré naznačujú potenciálne úniky. Modely strojového učenia (SU; z angl. Machine Learning) možno trénovať tak, aby rozpoznali špecifické znaky netesností, ako sú zmeny prietoku vody alebo tlaku. Monitorovanie a analýza v reálnom čase umožňujú včasnú detekciu, čím sa predchádza plytvaniu vodou spolu s možným poškodením plodín.

UI dokáže spracovať aj údaje o počasí spolu s požiadavkami na dodávku vody pre plodiny a na identifikáciu oblastí s nadmernou spotrebou vody. Automatizáciou detekcie únikov a poskytovaním upozornení zvyšuje UI efektivitu spotreby vody a pomáha farmárom šetriť zdroje.

Monitorovanie plodín a pôdy

Nesprávna kombinácia živín v pôde môže vážne ovplyvniť zdravie a rast plodín. Identifikácia týchto živín a určenie ich účinkov na výnos plodín pomocou UI umožňuje poľnohospodárom jednoducho vykonať potrebné úpravy.

Zatiaľ čo ľudské pozorovanie je obmedzené vo svojej presnosti, modely počítačového videnia môžu monitorovať pôdne podmienky, aby sa získali presné údaje potrebné na boj proti chorobám plodín. Tieto údaje sa potom použijú na určenie zdravotného stavu plodín a predpovedanie výnosov pri označovaní akýchkoľvek konkrétnych problémov. Stav pôdy a rastlín je teda spúšťačom systémov UI prostredníctvom snímačov, ktoré zisťujú podmienky ich rastu a spúšťajú automatické úpravy prostredia. V praxi dokázala umelá inteligencia v poľnohospodárstve a farmárstve presne sledovať štádiá rastu pšenice a zrelosť paradajok s takou rýchlosťou a presnosťou, akej sa žiadny človek nevyrovná.

Detekcia chorôb a škodcov

Počítačové videnie dokáže okrem zisťovania kvality pôdy a rastu plodín zistiť aj prítomnosť škodcov alebo chorôb. Funguje to tak, že UI v poľnohospodárskych projektoch skenuje obrázky s cieľom nájsť plesne, hnilobu, hmyz alebo iné hrozby pre zdravie plodín. V spojení s výstražnými systémami to pomáha farmárom rýchlo konať s cieľom vyhubiť škodce alebo izolovať plodiny, aby sa zabránilo šíreniu chorôb.

Technológia UI v poľnohospodárstve bola použitá na detekciu čiernej hniloby jabĺk s presnosťou viac ako 90 %. S rovnakým stupňom presnosti dokáže identifikovať aj hmyz ako muchy, včely, mole atď. Výskumníci však najprv potrebovali zhromaždiť obrázky tohto hmyzu, aby mali potrebnú veľkosť súboru údajov na trénovanie algoritmu.

Monitorovanie zdravia hospodárskych zvierat

Odhaliť zdravotné problémy hospodárskych zvierat ako v prípade plodín sa môže javiť jednoduchšie, v skutočnosti je to mimoriadne náročné. Našťastie, aj s tým môže pomôcť UI. Napríklad spoločnosť CattleEye vyvinula riešenie, ktoré využíva drony a kamery spolu s počítačovým videním na monitorovanie zdravia dobytka na diaľku. Zisťuje atypické správanie dobytka a identifikuje činnosti, ako je napr. pôrod. CattleEye využíva riešenia UI a SU na určenie vplyvu stravy a podmienok prostredia na hospodárske zvieratá a poskytuje tak cenné poznatky. Tie môžu pomôcť farmárom zlepšiť pohodu dobytka a zvýšiť produkciu mlieka.

Inteligentná aplikácia pesticídov

Poľnohospodári si už dobre uvedomujú, že aplikácia pesticídov je zrelá na optimalizáciu. Bohužiaľ, manuálne aj automatizované aplikačné procesy majú značné obmedzenia. Manuálna aplikácia pesticídov ponúka zvýšenú presnosť pri zacielení na konkrétne oblasti, hoci to môže byť pomalá a náročná práca. Automatizovaný postrek pesticídmi je rýchlejší a menej náročný na prácu, ale často chýba presnosť, čo vedie ku kontaminácii životného prostredia.

Drony využívajúce UI poskytujú najlepšie výhody každého prístupu a zároveň sa vyhýbajú ich nevýhodám. Používajú počítačové videnie na určenie množstva pesticídu, ktoré sa má nastriekať na každú oblasť. Aj keď je táto technológia ešte v plienkach, rýchlo sa spresňuje.

Mapovanie výnosov a prediktívna analýza

Mapovanie výnosov využíva algoritmy SU na analýzu veľkých súborov údajov v reálnom čase. To pomáha farmárom pochopiť vzorce a vlastnosti ich plodín, čo umožňuje lepšie plánovanie. Kombináciou techník, ako je 3D mapovanie, a údajov zo snímačov a dronov môžu farmári predpovedať výnosy pôdy pre konkrétne plodiny. Údaje sa zhromažďujú počas viacerých letoch dronov, čo umožňuje čoraz presnejšiu analýzu pomocou algoritmov. Tieto metódy umožňujú presné predpovedanie budúcich výnosov pre konkrétne plodiny a pomáhajú farmárom zistiť, kde a kedy zasiať semená, ako aj to, ako prideliť zdroje pre najlepšiu návratnosť investícií.

Automatické odstraňovanie buriny a zber

Podobne ako počítačové videnie dokáže odhaliť škodce a choroby, dá sa použiť aj na detekciu buriny a inváznych druhov rastlín. V kombinácii so strojovým učením počítačové videnie analyzuje veľkosť, tvar a farbu listov, aby odlíšilo burinu od plodín. Takéto riešenia možno použiť na programovanie robotov, ktoré vykonávajú úlohy robotickej automatizácie procesov, ako je automatické odstraňovanie buriny. Keď sa tieto technológie stanú dostupnejšími, odstraňovanie buriny aj zber plodín by mohli vykonávať výlučne inteligentné roboty.

Triedenie zozbieranej úrody

Umelá inteligencia nie je užitočná len na identifikáciu potenciálnych problémov s plodinami počas ich rastu. Svoju úlohu zohráva aj po zbere plodín. Väčšina procesov triedenia sa tradične vykonáva ručne, avšak UI dokáže triediť produkty presnejšie. Počítačové videnie dokáže odhaliť škodce, ako aj choroby v zberaných plodinách. Navyše môže triediť produkciu na základe jej tvaru, veľkosti a farby. To umožňuje poľnohospodárom rýchlo rozdeliť produkty do kategórií a napríklad predávať rôznym zákazníkom za rôzne ceny. Tradičné metódy manuálneho triedenia môžu byť v porovnaní s tým veľmi prácne.

Dohľad

Bezpečnosť je dôležitou súčasťou riadenia farmy. Farmy sú bežným cieľom zlodejov, pretože pre farmárov je ťažké nepretržite monitorovať svoje polia. Ďalšou hrozbou sú zvieratá – či už ide o líšky, ktoré sa dostanú do kurníka, alebo vlastné hospodárske zvieratá, ktoré poškodzujú úrodu alebo vybavenie. V kombinácii s video monitorovacími systémami dokáže počítačové videnie a SU rýchlo identifikovať narušenie bezpečnosti. Niektoré systémy sú dokonca dostatočne pokročilé na to, aby odlíšili zamestnancov od neoprávnených návštevníkov.

Úloha UI v cykle riadenia informácií o poľnohospodárstve

Správa poľnohospodárskych údajov pomocou UI môže byť užitočná v mnohých smeroch:

  • Riadenie rizík. Prediktívna analytika znižuje chyby vo farmárskych procesoch.
  • Rozmnožovanie rastlín. UI využíva údaje o raste rastlín v poradenstve o plodinách, ktoré sú odolnejšie voči extrémnemu počasiu, chorobám alebo škodcom.
  • Analýza zdravia pôdy a plodín. Algoritmy UI môžu analyzovať chemické zloženie vzoriek pôdy a určiť, ktoré živiny môžu chýbať. UI dokáže identifikovať alebo dokonca predpovedať choroby plodín.
  • Zavlažovanie a dávkovanie živín pre plodiny. UI v zavlažovaní je užitočná na identifikáciu optimálnych vzorov a časov aplikácie živín, pričom predpovedá optimálnu zmes agronomických produktov.
  • Zber. UI je užitočná na zvýšenie výnosov plodín a môže dokonca predpovedať najlepší čas zberu plodín.

Optimalizácia UI pre poľnohospodárstvo a poľnohospodárske procesy

Zatiaľ čo výhody UI v poľnohospodárstve sú nesporné, ani táto technológia nemôže fungovať bez iných digitálnych riešení, ktoré už existujú, ako sú rozsiahle dáta, snímače a softvér. Platí to aj naopak – aj iné technológie potrebujú UI, aby správne fungovali. V prípade rozsiahlych údajov nie sú samotné údaje obzvlášť užitočné. Dôležité je to, ako sa spracujú a využijú.

Rozsiahle údaje na informované rozhodovanie

Kombinácia UI s analýzou rozsiahlych údajov umožňuje farmárom získať odporúčania založené na presných informáciách v reálnom čase, čím sa zvyšuje produktivita a znižujú sa náklady.

IoT snímače na zber a analýzu dát

Snímače internetu vecí spolu s ďalšími podpornými technológiami (ako sú drony, geografické informačné systémy a ďalšie nástroje) dokážu v reálnom čase monitorovať, merať a ukladať tréningové údaje o rôznych metrikách. Kombináciou týchto zariadení s UI reálnymi výsledkami pestovania môžu farmári rýchlo získať presné informácie.

Inteligentná automatizácia a robotizácia na minimalizáciu manuálnej práce

UI v kombinácii s autonómnymi traktormi a internetom vecí pomáha riešiť bežný problém nedostatku pracovnej sily. Dôležitá je aj robotika – poľnohospodárske roboty sa už používajú na manuálne úlohy, ako je zber plodov. Roboty sú pre farmárske účely výhodnejšie vďaka svojej schopnosti pracovať dlhšie, zvýšenej presnosti a zníženej náchylnosti na chyby.

Výzvy UI v poľnohospodárstve

Mnoho ľudí vníma UI ako niečo, čo sa vzťahuje iba na digitálny svet, bez toho, aby sa to týkalo každodennej práce, napr. poľnohospodárstva. Tento predpoklad je zvyčajne založený na nedostatočnom pochopení nástrojov UI. Väčšina ľudí úplne nerozumie tomu, ako funguje UI v poľnohospodárskej biotechnológii, najmä v odvetviach, ktoré nesúvisia s technológiami, čo vedie k pomalému prijímaniu UI v celom poľnohospodárskom sektore. Hoci poľnohospodárstvo vo svojej dlhej histórii zaznamenalo nepopierateľný pokrok, mnohí farmári sa stále viac sústreďujú na využívanie tradičných metód.

Poskytovatelia technológií pre poľnohospodárstvo často ani nedokážu jasne vysvetliť výhody nových technológií a ako ich implementovať. Musia urobiť obrovské množstvo práce, aby pomohli ľuďom pochopiť aplikáciu UI v poľnohospodárstve. Vzhľadom na výhody umelej inteligencie pre udržateľné poľnohospodárstvo môže implementácia tejto technológie vyzerať ako logický krok pre každého farmára. Stále však treba prekonať niekoľko výziev.

Veľké počiatočné náklady

Aj keď riešenia UI môžu byť zo strednodobého až dlhodobého hľadiska nákladovo efektívne, nie je možné prehliadať skutočnosť, že počiatočná investícia môže byť veľmi vysoká. Keďže mnohé farmy a agropodniky majú finančné problémy, prijatie UI môže byť v súčasnosti nemožné, najmä v prípade malých farmárov a tých v rozvojových krajinách. Náklady na implementáciu UI však môžu klesnúť s vývojom technológií. Farmári by sa mali zamerať aj na prieskum možných zdrojov financovania, ako sú vládne granty alebo súkromné investície.

Neochota prijímať nové technológie a procesy

Neznalosť často spôsobuje, že ľudia váhajú s prijatím nových technológií, čo farmárom spôsobuje ťažkosti plne si osvojiť technológiu UI, a to aj napriek tomu, že ponúka nepopierateľné výhody. Odpor voči inováciám spolu s určitou neochotou riskovať nové procesy brzdia rozvoj poľnohospodárskych metód, ako aj ziskovosť odvetvia vo všeobecnosti. Farmári musia pochopiť, že UI je len pokročilejšia verzia jednoduchších technológií na spracovanie údajov v teréne. Na presvedčenie poľnohospodárskych pracovníkov, aby prijali UI, by mal verejný a súkromný sektor poskytnúť motiváciu, zdroje a školenia. Vlády by tiež mali vypracovať jasné príručky potrebné na ubezpečenie pracovníkov, že technológia nepredstavuje hrozbu.

Nedostatok praktických skúseností s novými technológiami

Úroveň poľnohospodárskeho priemyslu z hľadiska technologického pokroku sa z globálneho pohľadu v jednotlivých regiónoch líši. Niektoré regióny by mohli využiť všetky výhody UI. Naopak sú krajiny, kde sú poľnohospodárske technológie novej generácie nezvyčajné a existujú tam určité prekážky. Technologické spoločnosti, ktoré dúfajú, že budú podnikať v regiónoch s rozvíjajúcimi sa poľnohospodárskymi ekonomikami, možno budú musieť zaujať proaktívny prístup. Okrem poskytovania svojich produktov musia ponúkať školenia a nepretržitú podporu pre farmárov a majiteľov agropodnikov, ktorí sú pripravení prijať inovatívne riešenia.

Zdĺhavý proces prijímania technológie

Okrem nedostatku porozumenia a skúseností chýba poľnohospodárskemu sektoru vo všeobecnosti infraštruktúra potrebná na fungovanie UI. Dokonca aj farmy, ktoré už majú nejakú technológiu zavedenú, môžu mať problém napredovať. Infraštruktúra je výzvou aj pre poskytovateľov poľnohospodárskych technológií a softvérové spoločnosti. Jedným z hlavných spôsobov, ako to prekonať, je oslovovať farmárov postupne, napríklad najprv ponúknuť používanie jednoduchšej technológie, akou je poľnohospodárska obchodná platforma. Keď si farmári zvyknú na menej komplikované riešenie, poskytovatelia môžu pridať ďalšie nástroje a funkcie, výsledkom čoho sú farmy úplne založené na využití UI.

Technologické obmedzenia

Keďže UI sa stále vyvíja, možno narazíme na hardvérové obmedzenia poľnohospodárskych technológií. Presné modely závisia od rôznorodých a kvalitných údajov, ktorých môže byť v poľnohospodárstve málo. Pre roboty so snímačmi môžu obmedzenia sťažiť adaptáciu na meniace sa poľnohospodárske prostredie. Prekonanie týchto obmedzení vyžaduje neustály výskum a analýzu údajov. Poľnohospodári by tiež mali zostať zapojení do procesu rozhodovania a nemali by úplne odovzdať kontrolu UI. V začiatočných fázach nasadenia UI bude manuálne monitorovanie rozhodnutí UI veľmi užitočné.

Problémy so súkromím a bezpečnosťou

Stále existuje všeobecný nedostatok predpisov týkajúcich sa používania UI vo všetkých odvetviach. Najmä implementácia UI v presnom a inteligentnom poľnohospodárstve vyvoláva rôzne právne otázky. Napríklad bezpečnostné hrozby, ako sú kybernetické útoky a úniky údajov, môžu farmárom spôsobiť vážne problémy. Je dokonca možné, že poľnohospodárske systémy založené na UI by mohli byť terčom hackerov s cieľom narušiť dodávky potravín.

Umelá inteligencia má množstvo výhod pre poľnohospodárstvo, ale nie je bez inherentných rizík, ako je rušenie pracovných miest, koncentrácia vlastníctva a etické obavy. Ak bude UI automatizovať úlohy tradične vykonávané ľuďmi vo veľkom rozsahu, môže to viesť k strate pracovných miest v manuálnych aj kognitívnych rolách. Okrem toho by to mohlo zhoršiť koncentráciu vlastníctva, z čoho budú mať prospech veľké podniky alebo bohatí jednotlivci na úkor menších fariem.

Keď sa poľnohospodárska pôda zmení na priestor na zber údajov – pod zemou, na úrovni plodín a z oblohy, môže to viesť k problémom s ochranou osobných údajov. Tieto výzvy podčiarkujú potrebu starostlivého zvažovania a riadenia, aby sa vyvážili výhody UI s jej potenciálnymi nevýhodami. Je to jedinečné nielen v poľnohospodárskom sektore, ale vo všetkých odvetviach, kde sa UI používa.

Aká je budúcnosť AI v poľnohospodárstve?

Umelá inteligencia bude v nadchádzajúcich rokoch určite zohrávať čoraz väčšiu úlohu v poľnohospodárstve a potravinovej udržateľnosti. Využívanie technológií bolo vždy v poľnohospodárstve zásadné, od primitívnych nástrojov cez zavlažovanie, poľnohospodárske stroje až po UI. Každý vývoj zvýšil efektivitu pri súčasnom znížení problémov spojených s poľnohospodárstvom.

Ešte dôležitejšie je, že výhody UI v poľnohospodárstve sú nepopierateľné. Inteligentné poľnohospodárske nástroje, inteligentná automatizácia a produkty využívajúce UI vykonávajú opakujúce sa a časovo náročné úlohy, takže pracovníci môžu využiť svoj čas na strategickejšie operácie, ktoré vyžadujú ľudský úsudok. Stále dostupnejšie počítačové videnie spolu s poľnohospodárskou robotikou má potenciál urýchliť pokrok UI v poľnohospodárstve.

Umelá inteligencia má nástroje na riešenie výziev, ktoré predstavuje zmena klímy, environmentálne problémy a rastúci dopyt po potravinách. Prinesie revolúciu do moderného poľnohospodárstva zvýšením efektívnosti, udržateľnosti a alokácie zdrojov popri monitorovaní v reálnom čase s ohľadom na zdravšie a kvalitnejšie produkty.

Nemôžete si však len kúpiť UI a začať ju používať. UI nie je niečo hmatateľné – je to súbor technológií, ktoré sú automatizované prostredníctvom programovania. Algoritmus UI v podstate napodobňuje spôsob, akým ľudia rozmýšľajú – najprv sa učí a potom rieši problémy na základe údajov. Transformácia poľnohospodárstva riadená UI si vyžiada zmeny v priemysle. Poľnohospodári musia byť vzdelaní a vyškolení v tom, ako používať riešenia poháňané umelou inteligenciou.

Čo to znamená pre pracovníkov v poľnohospodárstve? UI pravdepodobne zmení farmárov z manuálnych pracovníkov na plánovačov a dozorcov nad inteligentnými poľnohospodárskymi systémami. Pochopenie IT riešení a systémov „poľnohospodárskej inteligencie“ sa potenciálne stane užitočnejším ako schopnosť používať konvenčné nástroje alebo vykonávať fyzickú prácu.

Úspech ľudskej spoločnosti v podstate závisí od optimalizácie jej poľnohospodárskych systémov. Tradičné poľnohospodárske metódy sú zastarané, vyžadujú pokročilé technologické riešenia. Celosvetový vplyv automatizácie na priemyselné odvetvia bol vždy značný. Digitálne technológie teraz zohrávajú obrovskú úlohu pri transformácii poľnohospodárstva a vplyv umelej inteligencie v poľnohospodárstve bude zrejme obrovský.

Literatúra

[1] Piddubna, A.: AI in Agriculture – The Future of Farming, intellis. Blog. [online]. Publikované 10. 7. 2024.  
[2] Kesari, G.: The Future of Farming: AI Innovations that are Transforming Agriculture. Forbes. [online]. Publikované 31. 3. 2024. 

-tog-