3 способа, которыми ИИ может помочь фермерам решить проблемы современного сельского хозяйства

Несмотря на все внимание к новым ярким инструментам искусственного интеллекта, таким как ChatGPT, проблемам регулирования ИИ и сценариям конца света для сверхразумных машин, ИИ является полезным инструментом во многих областях.На самом деле, оно имеет огромный потенциал принести пользу человечеству.

В сельском хозяйстве фермеры все чаще используют инструменты на базе искусственного интеллекта для решения проблем, которые угрожают здоровью человека, окружающей среде и продовольственной безопасности.Исследователи прогнозируют рынок этих инструментов достигнет 12 миллиардов долларов США к 2032 году.

Как исследователь изучение сельскохозяйственной и сельской политики, Я вижу три многообещающих развития в области сельскохозяйственного ИИ:федеративное обучение, обнаружение вредителей и болезней и прогнозирование цен.

Объединение данных без их совместного использования

Робототехника, датчики и информационные технологии все чаще используются в сельском хозяйстве.Эти инструменты призваны помочь фермерам повысить эффективность и сократить использование химикатов.Кроме того, данные, собранные с помощью этих инструментов, можно использовать в программном обеспечении, использующем машинное обучение для улучшения систем управления и принятия решений.Однако эти приложения обычно требуют обмена данными между заинтересованными сторонами.

Опрос США.фермеры обнаружили, что более половины респондентов заявили, что они не доверяйте свои данные федеральным агентствам или частным компаниям.Отсутствие доверия связано с опасениями по поводу того, что конфиденциальная информация может быть скомпрометирована или использована для манипулировать рынками и правилами.Машинное обучение может уменьшить эти проблемы.

Федеративное обучение — это метод, который обучает алгоритм машинного обучения на данных от нескольких сторон. без необходимости раскрытия сторонами своих данных друг другу.При федеративном обучении фермер помещает данные на локальный компьютер, к которому имеет доступ алгоритм, вместо того, чтобы делиться данными на центральном сервере.Этот метод повышает конфиденциальность и снижает риск компрометации.

Если фермеров удастся убедить поделиться своими данными таким образом, они смогут внести свой вклад в систему сотрудничества, которая поможет им принимать более эффективные решения и достигать своих целей в области устойчивого развития.Например, фермеры могли бы объединить данные об условиях выращивания их посевов нута, а модель, обученная на всех их данных, могла бы дать каждому из них лучшие прогнозы урожайности нута чем модели, обученные только на собственных данных.

Обнаружение вредителей и болезней

Средства к существованию фермеров и глобальная продовольственная безопасность подвергаются все большему риску из-за болезней растений и вредителей.По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, ежегодные мировые потери от болезней и вредителей общая сумма $290 млрд, при этом затронуто 40% мирового производства сельскохозяйственных культур..

Фермеры обычно опрыскивают посевы химикатами, чтобы предотвратить вспышки.Однако чрезмерное использование этих химикатов связано с вредным воздействием на здоровье человека, качество почвы и воды и биоразнообразие.К сожалению, многие патогены становится устойчивым к существующим методам лечения, а разработка новых оказывается сложной задачей.

Поэтому сокращение количества используемых химикатов имеет первостепенное значение, и искусственный интеллект может стать частью решения.

Консорциум международных центров сельскохозяйственных исследований создал приложение для мобильного телефона, которое идентифицирует вредителей и болезни.Приложение «Tumaini» позволяет пользователям загружать фотографии предполагаемого вредителя или болезни, которые ИИ сравнивает с базой данных из 50 000 изображений.Приложение также предоставляет анализ и может рекомендовать программы лечения.

При использовании с инструментами управления фермой подобные приложения могут улучшить способность фермеров целенаправленно опрыскивать и повысить точность принятия решения о том, сколько химикатов использовать.В конечном счете, эта эффективность может сократить использование пестицидов, снизить риск резистентности и предотвратить побочные эффекты, которые наносят вред как людям, так и окружающей среде.

Хрустальный шар по ценам

Волатильность рынка и колебания цен влияют на то, как фермеры инвестируют и решают, что выращивать.Эта неопределенность также может не позволять фермерам рисковать при новых разработках.

ИИ может помочь уменьшить эту неопределенность путем прогнозирование цен.Например, услуги таких компаний, как Agtools, Агремо и ГеоПард предоставить инструменты принятия решений на базе искусственного интеллекта.Эти инструменты позволяют в режиме реального времени анализировать цены и рыночные данные, а также предоставляют фермерам данные о долгосрочных тенденциях, которые могут помочь оптимизировать производство.

Эти данные позволяют фермерам реагировать на изменения цен и планировать более стратегически.Если экономическая устойчивость фермеров повысится, это увеличит вероятность того, что они смогут инвестировать в новые возможности и технологии, которые принесут пользу как фермам, так и всей продовольственной системе.

ИИ во благо

Человеческие инновации всегда порождали победителей и проигравших.Опасности ИИ очевидны, в том числе предвзятые алгоритмы, нарушения конфиденциальности данных и манипулирование поведением человека.Однако это также технология, которая потенциально может решить многие проблемы.

Такое использование ИИ в сельском хозяйстве вселяет оптимизм среди фермеров.Если сельскохозяйственная отрасль сможет продвигать полезность этих изобретений, одновременно разрабатывая прочные и разумные основы минимизировать вред, ИИ может помочь снизить воздействие современного сельского хозяйства на здоровье человека и окружающую среду, одновременно помогая улучшить глобальную продовольственную безопасность в 21 веке.