Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence – AI) to technologia oparta na modelowaniu wiedzy i rozwijaniu systemów algorytmów umożliwiających komunikację i podejmowanie autonomicznych decyzji z możliwością wpływu na środowisko zewnętrzne. To nowy poziom efektywności i precyzji, który przynosi ogromne korzyści. W rolnictwie znajduje zastosowanie w wielu obszarach, od monitorowania upraw po optymalizację łańcucha dostaw, od planowania działań polityki rolnej po monitoring efektów jej realizacji. Wraz z postępującą digitalizacją i rozwojem nowych technologii prowadzenie gospodarstwa rolnego, przetwórstwo spożywcze, czy zarządzanie zasobami stają się coraz bardziej efektywne i zrównoważone, co pozwala na zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na żywność oraz poprawę jej jakości i bezpieczeństwa.
Przykłady zastosowania AI w rolnictwie
- Zarządzanie uprawami, paszami i hodowlą zwierząt
Sztuczna inteligencja umożliwia precyzyjne monitorowanie kondycji roślin oraz procesu ich wzrostu. Dzięki zastosowaniu dronów, satelitów czy czujników glebowych, rolnicy uzyskują szczegółowy obrazy upraw. W hodowli zwierząt sztuczna inteligencja wspomaga optymalizację żywienia, monitorowanie stanu zdrowia oraz analizę reakcji behawioralnych. Ma to bezpośredni wpływ na optymalizację kosztów produkcji oraz wyniki ekonomiczne gospodarstw. - Automatyzacja procesów
AI w rolnictwie przyczynia się do automatyzacji procesów produkcyjnych i zarządczych. Przykładem są roboty rolnicze, które potrafią samodzielnie uprawiać glebę, prowadzić zabiegi pielęgnacyjne roślin i dokonywać ich zbioru. Technologie oparte na sztucznej inteligencji pozwalają maszynom na rozpoznawanie i reagowanie na zmienne warunki w terenie. - Optymalizacja nawożenia i nawadniania
Algorytmy AI pomagają rolnikom zoptymalizować procesy nawożenia i nawadniania. Dzięki analizie danych z czujników umieszczonych w glebie czy prognoz meteorologicznych sztuczna inteligencja umożliwia optymalizację zużycia pestycydów, nawozów, wody. Tym samym przyczynia się do ograniczenia negatywnego oddziaływania na środowisko oraz poprawy plonowania roślin. - Prognozowanie plonów i monitorowanie rynku
Algorytmy AI potrafią analizować dane z przeszłości, warunki pogodowe, rodzaj gleby, inne czynniki zewnętrzne, by przewidywać wielkość plonów. W połączeniu z danymi o cenach, sytuacji na giełdach, pozwalają wspierają decyzje dotyczące sprzedaży, zapasów czy inwestycji. - Wykrywanie nielegalnych działań
Sztuczna inteligencja wspiera monitoring. Drony, kamery monitorujące i algorytmy analityczne pomagają w zapewnieniu większej kontroli nad obszarami rolniczymi. - Zrównoważony rozwój i zmniejszenie wpływu na środowisko
Sztuczna inteligencja odgrywa ważna rolę w zrównoważonym rozwoju rolnictwa. Umożliwia precyzyjny monitoring i zarządzanie zasobami, co przekłada się na mniejsze zanieczyszczenie środowiska, ochronę bioróżnorodności, poprawę jakości gleby i wód. - Doradztwo dla rolników
Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji pełnią funkcję doradcze, m.in. w zakresie technik uprawy, ochrony roślin, przewidywania ryzyka. Dzięki uczeniu maszynowemu, systemy te dostarczają indywidualnych, precyzyjnych porad. Algorytmy AI wspomagają proces podejmowania decyzji. - Zarządzanie polityką rolną
Integracja AI umożliwia decydentom dostęp do bardziej wiarygodnych i zoptymalizowanych narzędzi służących do poprawy zarządzania środkami publicznymi oraz oceny efektów polityki.
Nakłady finansowe na sztuczną inteligencję
Finansowanie AI ma kluczowe znaczenie we wszystkich branżach. Wielkie korporacje technologiczne, start-upy, uniwersytety inwestują znaczne środki finansowe w badania nad zastosowaniem sztucznej inteligencji, algorytmy AI, uczenie maszynowe, rozpoznawanie obrazów i analizę danych. W rolnictwie AI wymaga upowszechnienia nowoczesnej infrastruktury technologicznej, m.in. czujników, dronów, autonomicznych maszyn, urządzeń, sieci satelitów wykorzystywanych do zbierania danych czy chmur obliczeniowych wykorzystywanych do ich przechowywania i przetwarzania. W 2022 roku całkowite globalne inwestycje w sztuczną inteligencję osiągnęły wartość około 70 miliardów dolarów, a do 2026 przekroczą około 300 miliardów dolarów. W tym kontekście rolnictwo staje się jednym z obszarów, który przyciąga uwagę inwestorów, zwłaszcza w regionach, gdzie odgrywa ono dużą rolę gospodarczą.
Pomimo że inwestycje w sztuczną inteligencję wiążą się z dużymi kosztami początkowymi, w dłuższym okresie przynoszą one znaczne oszczędności i korzyści, takie jak: zwiększenie wydajności (optymalizacja procesów, zmniejszenie strat, lepsze wykorzystanie zasobów), redukcja kosztów operacyjnych (mniejsze zużycie wody, nawozów, automatyzacja procesów), lepsza jakość plonów Dzięki precyzyjnemu monitorowaniu i optymalizacji upraw, plony mogą być wyższe, co przekłada się na większe zyski.
