3 Möglichkeiten, wie KI Landwirten helfen kann, die Herausforderungen der modernen Landwirtschaft zu meistern

Bei aller Aufmerksamkeit auf auffällige neue Tools für künstliche Intelligenz wie ChatGPT, die Herausforderungen bei der Regulierung von KI und Weltuntergangsszenarien superintelligenter Maschinen ist KI in vielen Bereichen ein nützliches Werkzeug.Tatsächlich hat es ein enormes Potenzial zum Nutzen der Menschheit.

In der Landwirtschaft nutzen Landwirte zunehmend KI-gestützte Werkzeuge, um Herausforderungen zu bewältigen, die die menschliche Gesundheit, die Umwelt und die Ernährungssicherheit gefährden.Forscher prognostizieren den Markt für diese Tools bis 2032 12 Milliarden US-Dollar erreichen.

Als Forscher Studium der Agrar- und ländlichen Politik, Ich sehe drei vielversprechende Entwicklungen in der Agrar-KI:Verbundlernen, Schädlings- und Krankheitserkennung und Preisprognose.

Daten bündeln, ohne sie zu teilen

Robotik, Sensorik und Informationstechnologie werden zunehmend in der Landwirtschaft eingesetzt.Ziel dieser Tools ist es, den Landwirten dabei zu helfen, ihre Effizienz zu steigern und den Einsatz von Chemikalien zu reduzieren.Darüber hinaus können die von diesen Tools gesammelten Daten in Software verwendet werden, die maschinelles Lernen nutzt, um Managementsysteme und Entscheidungsfindung zu verbessern.Allerdings erfordern diese Anwendungen in der Regel den Datenaustausch zwischen den Beteiligten.

Eine Umfrage in den USALandwirte fanden heraus, dass mehr als die Hälfte der Befragten dies sagten Vertrauen Sie Ihren Daten weder Bundesbehörden noch privaten Unternehmen an.Dieser Mangel an Vertrauen hängt mit der Sorge zusammen, dass vertrauliche Informationen kompromittiert oder manipuliert werden könnten manipulieren Märkte und Vorschriften.Maschinelles Lernen könnte diese Bedenken verringern.

Federated Learning ist eine Technik, die einen Algorithmus für maschinelles Lernen anhand von Daten mehrerer Parteien trainiert ohne dass die Parteien einander ihre Daten preisgeben müssen.Beim föderierten Lernen legt ein Landwirt Daten auf einem lokalen Computer ab, auf den der Algorithmus zugreifen kann, anstatt die Daten auf einem zentralen Server zu teilen.Diese Methode erhöht die Privatsphäre und verringert das Risiko einer Kompromittierung.

Wenn Landwirte davon überzeugt werden können, ihre Daten auf diese Weise weiterzugeben, können sie zu einem kollaborativen System beitragen, das ihnen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.Beispielsweise könnten Landwirte Daten über die Bedingungen für ihre Kichererbsenkulturen bündeln, und ein Modell, das auf all ihre Daten trainiert wird, könnte jedem von ihnen Daten liefern bessere Prognosen für ihre Kichererbsenerträge als Modelle, die nur auf ihren eigenen Daten trainiert wurden.

Schädlinge und Krankheiten erkennen

Der Lebensunterhalt der Landwirte und die globale Ernährungssicherheit werden zunehmend durch Pflanzenkrankheiten und Schädlinge gefährdet.Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation schätzt, dass es weltweit jährliche Verluste durch Krankheiten und Schädlinge gibt insgesamt 290 Milliarden US-Dollar, wobei 40 % der weltweiten Pflanzenproduktion betroffen sind.

Landwirte besprühen ihre Pflanzen üblicherweise mit Chemikalien, um Ausbrüchen vorzubeugen.Allerdings ist der übermäßige Gebrauch dieser Chemikalien mit schädlichen Auswirkungen verbunden menschliche Gesundheit, Boden- und Wasserqualität und Artenvielfalt.Besorgniserregend ist, dass es viele Krankheitserreger gibt gegen bestehende Behandlungen resistent werden, und es erweist sich als schwierig, neue zu entwickeln.

Daher ist es von größter Bedeutung, die Menge der eingesetzten Chemikalien zu reduzieren, und KI könnte Teil einer Lösung sein.

Das Konsortium internationaler Agrarforschungszentren wurde gegründet eine Handy-App, die Schädlinge und Krankheiten erkennt.Mit der App „Tumaini“ können Nutzer ein Foto eines vermuteten Schädlings oder einer Krankheit hochladen, das die KI mit einer Datenbank von 50.000 Bildern vergleicht.Die App bietet außerdem Analysen und kann Behandlungsprogramme empfehlen.

Wenn Apps wie diese mit Farm-Management-Tools verwendet werden, können sie den Landwirten die Möglichkeit geben, gezielt zu sprühen und die Genauigkeit bei der Entscheidung zu erhöhen, wie viel Chemikalien sie verwenden sollen.Letztendlich können diese Effizienzgewinne den Einsatz von Pestiziden reduzieren, das Risiko von Resistenzen verringern und ein Übergreifen verhindern, das sowohl für Mensch als auch für die Umwelt schädlich ist.

Kristallkugel für Preise

Marktvolatilität und schwankende Preise beeinflussen die Art und Weise, wie Landwirte investieren und entscheiden, was sie anbauen.Diese Unsicherheit kann auch verhindern, dass Landwirte bei neuen Entwicklungen Risiken eingehen.

KI kann dazu beitragen, diese Unsicherheit zu verringern Preise prognostizieren.Zum Beispiel Dienstleistungen von Unternehmen wie Agtools, Agremo Und GeoPard Bereitstellung KI-gestützter landwirtschaftlicher Entscheidungstools.Diese Tools ermöglichen eine Echtzeitanalyse von Preispunkten und Marktdaten und liefern den Landwirten Daten zu langfristigen Trends, die zur Optimierung der Produktion beitragen können.

Mithilfe dieser Daten können Landwirte auf Preisänderungen reagieren und strategischer planen.Wenn sich die wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit der Landwirte verbessert, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass sie in neue Möglichkeiten und Technologien investieren können, die sowohl den landwirtschaftlichen Betrieben als auch dem größeren Lebensmittelsystem zugute kommen.

KI für immer

Menschliche Innovation hat schon immer Gewinner und Verlierer hervorgebracht.Die Gefahren der KI liegen auf der Hand, unter anderem voreingenommene Algorithmen, Datenschutzverstöße und die Manipulation menschlichen Verhaltens.Allerdings ist es auch eine Technologie, die das Potenzial hat, viele Probleme zu lösen.

Diese Einsatzmöglichkeiten von KI in der Landwirtschaft geben Landwirten Anlass zum Optimismus.Wenn die Agrarindustrie den Nutzen dieser Erfindungen fördern und gleichzeitig starke und sinnvolle Rahmenbedingungen entwickeln kann um Schäden zu minimieren, KI kann dazu beitragen, die Auswirkungen der modernen Landwirtschaft auf die menschliche Gesundheit und die Umwelt zu verringern und gleichzeitig zur Verbesserung der globalen Ernährungssicherheit im 21. Jahrhundert beizutragen.