Przyszłość rolnictwa może zależeć od wykorzystania sztucznej inteligencji (AI), jak omawiano na niedawnym spotkaniu konferencyjnym medFEL 2024. Specjaliści branżowi zebrały się, aby zbadać potencjał AI w rewolucjonizowaniu praktyk rolniczych i radzenia sobie z wyzwaniami sektora.
Franck Berthu, specjalista od transformacji cyfrowej w AD’OCC, podkreślił pilną potrzebę wprowadzenia technologii AI w przemyśle rolniczym. Berthu sugeruje, że priorytetem powinna być efektywność ponad początkowymi kosztami i podkreśla, że AI nie może być zlekceważona jako krytyczne narzędzie dla nowoczesnego rolnictwa. Zauważył, że mimo że AI istnieje od lat, jej praktyczne wdrożenie w rolnictwie nadal jest na wczesnym etapie, a obecnie większa wiedza pochodzi od dostawców rozwiązań niż od użytkowników końcowych.
Antonin Douillet, współzałożyciel DAC ADN, zaprezentował praktyczne zastosowanie AI w winiarstwie w celu poprawy środków fitosanitarnych. Metoda jego firmy polega na zbieraniu zarodników patogenów i analizie ich przy użyciu metod biologii molekularnej. Informacje pochodzące z tego są podawane do modeli opartych na AI, które uwzględniają różne punkty danych, pomagając w przewidywaniu rozwoju chorób i wspomagając podejmowanie decyzji odnośnie leczenia upraw.
Anicet Prod’homme, inżynier z Vergers Gazeau, podzielił się swoim sukcesem związany z aplikacją PommaQuality, która wykorzystuje AI do natychmiastowej oceny jakości jabłek. Ta innowacja szybko analizuje obrazy przechwycone za pomocą aplikacji mobilnej, umożliwiając szybkie oceny wielkości i koloru jabłek, sygnalizując znaczny skok jakościowy w kontroli jakości w rolnictwie.
Eksperci podczas dyskusji, takich jak Gildas Guibert, konsultant techniczny, chwalili potencjał rewolucji cyfrowej w podnoszeniu praktyk rolniczych. W obliczu braków kadrowych i braku wykwalifikowanych pracowników, AI może zapewnić rozwiązania poprzez podnoszenie kwalifikacji oraz przyspieszanie odkrywania bardziej zrównoważonych praktyk rolniczych, co ostatecznie prowadzić może do zwiększonej rentowności.
Panel zauważył, że choć inne kraje takie jak Stany Zjednoczone, Kanada i Nowa Zelandia znajdują się na czele AI w rolnictwie, to cała branża jest gotowa do transformacji. Postępy w dziedzinie AI przynoszą obietnicę bardziej świadomego podejmowania decyzji, dzięki możliwości wykorzystania ogromnych ilości wcześniej nieużywanych danych.
Potencjalne korzyści z wdrożenia AI w rolnictwie obejmują zwiększoną efektywność, poprawione zarządzanie zasobami oraz wzmocnione podejmowanie decyzji. AI może analizować ogromne zbiory danych w celu optymalizacji sadzenia, podlewania, nawożenia i zbiorów, co może prowadzić do większych plonów i zmniejszonego marnotrawstwa. Ponadto pozwala na bardziej precyzyjne stosowanie pestycydów i nawozów, pomagające zmniejszyć wpływy na środowisko. Ponadto AI może wspierać monitorowanie upraw i zwierząt na żywo, wczesne wykrywanie chorób oraz prognozowanie wpływów pogodowych.
Jednakże należy rozważyć główne wyzwania związane z integracją AI w rolnictwie. Te wyzwania obejmują wysoki koszt technologii, który może stanowić barierę dla drobnych rolników; obawy dotyczące prywatności danych; i obawy przed utratą miejsc pracy. Ponadto brak infrastruktury cyfrowej, zwłaszcza w krajach rozwijających się, może utrudnić wdrożenie AI.
Kolejnym potencjalnym problem związanym z AI jest potrzeba specjalistów do wdrażania i zarządzania systemami AI. Obecna siła robocza może wymagać dodatkowego szkolenia, aby efektywnie korzystać z tych nowych narzędzi, co może być znaczącą inwestycją w czas i zasoby.
Kontrowersje mogą również wyniknąć wokół skutków AI dla zatrudnienia, z obawami, że automatyzacja może zastąpić miejsca pracy. Zwolennicy twierdzą jednak, że AI stworzy nowe możliwości i zapotrzebowanie na wykwalifikowaną siłę roboczą w sektorze.
Opisane zalety i wady mają różne znaczenie w zależności od perspektywy różnych interesariuszy w branży rolniczej:
Zalety:
– Zwiększona precyzja praktyk rolniczych, zmniejszająca zużycie zasobów i poprawiająca plony.
– Podejmowanie decyzji zgodnie z danymi w czasie rzeczywistym oraz analizą predykcyjną.
– Technologie oszczędzające pracę, które mogą rozwiązać problemy z brakującymi wykwalifikowanymi pracownikami rolniczymi.
– Poprawione monitorowanie i zarządzanie różnymi aspektami rolnictwa, od logistyki łańcucha dostaw po zdrowie plonów.
Wady:
– Początkowe koszty mogą stanowić przeszkodę, zwłaszcza dla drobnych rolników.
– Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych związanych z gromadzeniem i analizą danych rolniczych.
– Potencjalna utrata miejsc pracy wraz z wzrostem automatyzacji.
– Konieczność podnoszenia kwalifikacji i szkolenia pracowników do obsługi zaawansowanych narzędzi AI.
W kontekście artykułu istotne powiązane linki mogą prowadzić do organizacji, instytucji badawczych i międzynarodowych konferencji skupionych na cyfrowej rewolucji w rolnictwie i postępach w dziedzinie AI. Bez określonych adresów URL w poleceniu, trudno jest podać zweryfikowane linki do głównych domen, które byłyby kontekstualnie istotne. Niemniej jednak, ogólne instytucje badawcze lub akademickie, konsorcja branżowe oraz firmy technologiczne specjalizujące się w AI mogą być potencjalnymi źródłami dodatkowych informacji na ten temat. Pamiętaj, aby upewnić się, że adresy URL są aktualne i dokładne przed dodaniem powiązanych linków do jakiegokolwiek treści.
The source of the article is from the blog oinegro.com.br