Prognozy pogody AI mogą pomóc rolnikom w walce z ryzykiem zmian klimatu, ale przynoszą też nowe obawy

Sztuczna inteligencja zmienia rolnictwo, pomagając rolnikom przewidywać pogodę, zarządzać uprawami i usprawniać operacje, jednak wysokie koszty, nierówności społeczne i ryzyko środowiskowe oznaczają, że wiąże się to również z poważnymi wyzwaniami

Każda decyzja o sadzeniu podejmowana przez rolników wiąże się z wieloma ryzykami, które stają się coraz bardziej poważne w wyniku zmian klimatu, jak zauważono w nowej analizie The Conversation (TC).

Pogoda stanowi główny czynnik ryzyka, szkodząc zarówno produkcji rolnej, jak i stabilności finansowej rolników. TC podaje przykłady, jak opóźniony sezon monsunowy zmusza rolników ryżu z Azji Południowej do rozpoczęcia od nowa z nowymi nasadzeniami lub zmienienia swojej produkcji rolnej, co skutkuje utratą czasu i dochodów.

Oznacza to, że dostęp do wiarygodnych i aktualnych prognoz pogody może pomóc rolnikom optymalizować swoje harmonogramy sadzenia i stosowanie nawozów. Jednak, jak argumentuje TC, wiele krajów o niskim i średnim dochodzie napotyka znaczne trudności w dostępie do wiarygodnych prognoz, ponieważ technologia zazwyczaj jest bardzo droga.

Nowa fala modeli prognozowania pogody zasilanych przez sztuczną inteligencję ma potencjał, aby zmienić ten podział. Modele AI mogą dostarczać dokładne, lokalizowane prognozy za ułamek kosztów obliczeniowych tradycyjnych modeli opartych na fizyce.

Sztuczna inteligencja umożliwia krajowym agencjom meteorologicznym w krajach rozwijających się dostarczanie rolnikom aktualnych, lokalizowanych informacji o zmieniających się wzorcach opadów.

W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które wymagają drogich superkomputerów i skupiają się na regionach umiarkowanych, modele AI mogą działać na laptopach i dostarczać prognozy na całym świecie.

TC donosi, że nowe systemy, takie jak Pangu-Weather i GraphCast, wykazują równoważne lub lepsze osiągi w porównaniu do czołowych modeli opartych na fizyce dla prognoz temperatury. Po przeszkoleniu, modele AI generują wyniki w ciągu minut, a nie godzin, co umożliwia rolnikom szybkie, świadome decyzje.

Wyzwanie polega na dostosowywaniu prognoz do rzeczywistych potrzeb. „Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, prognozy AI muszą być skierowane do osób, których decyzje mają kierować” – zauważa TC.

Organizacje takie jak AIM for Scale, wspólnie z międzynarodowymi podmiotami, szkolą użytkowników i tworzą prognozy skoncentrowane na decyzjach rolniczych dla rządów. W Indiach, precyzyjne prognozy monsunów pomogły rolnikom wybrać optymalne strategie sadzenia, co poprawiło inwestycje i zmniejszyło ryzyko.

Prognozowanie pogody za pomocą sztucznej inteligencji jest obecnie na kluczowym etapie, a przy odpowiednim wsparciu, kraje o niskim i średnim dochodzie mogą dostarczyć rolnikom niezbędnych, aktualnych informacji.

Technologia AI wprowadza również znaczące zmiany wykraczające poza prognozowanie pogody. Tavant implementuje rozwiązania AI, które usprawniają zarządzanie gospodarstwami rolnymi, łańcuchy dostaw i operacje sprzedaży.

Jej przyspieszacze AI Agent, opracowane we współpracy z Microsoft Copilot Studio, obejmują ‚Sales Assistant’, który pozwala rolnikom na zakup nasion, nawozów i innych artykułów za pośrednictwem e-maila lub wiadomości, oraz ‚Virtual Agronomist’, który dostarcza w czasie rzeczywistym porad dotyczących upraw opartych na sztucznej inteligencji.

Narzędzia, które są obecnie w fazie rozwoju, takie jak robotyczne owady zapylające stworzone przez MIT oraz SwagBot z Uniwersytetu w Sydney, doskonale uzupełniają te rozwiązania, ilustrując zrównoważoną, wysokotechnologiczną przyszłość rolnictwa.

Niedawne badania wyodrębniają trzy główne problemy związane z AI: dysonans predykcyjny między modelami, techno-niezdecydowanie prowadzące do opóźnień w podejmowaniu decyzji, oraz brak gotowości wynikający z niewystarczającego przygotowania na zakłócenia wywołane przez AI. Nadmierne poleganie na AI może prowadzić do nieodpowiedniego zarządzania, w tym nadmiernego stosowania nawozów, co szkodzi zdrowiu gleby i długoterminowej produktywności.

Inny przegląd naukowy informuje, że wysokie koszty uniemożliwiają małym gospodarstwom dostęp do AI, automatyzacja zagraża miejscom pracy, a korporacyjna kontrola danych może prowadzić do nierówności. Dodatkowo, badacze wskazują, że społecznie, AI może pogłębiać cyfrowy podział, utrwalać uprzedzenia i niszczyć tradycyjne praktyki rolnicze.

Ponadto, badania wskazują, że wśród etycznych obaw znajdują się szkody dla środowiska i dobrostan zwierząt, natomiast złożone algorytmy utrudniają zapewnienie przejrzystości.

Zaradzenie tym zagrożeniom wymaga sprawiedliwego dostępu, szkolenia cyfrowego, zarządzania danymi, łagodzenia uprzedzeń, oraz etycznych wytycznych dla zrównoważonego wdrożenia sztucznej inteligencji.