Razvijanje inteligencije: Tiha tehnološka revolucija u poljoprivredi

Poljoprivreda je jedna od najstarijih ljudskih djelatnosti - toliko da se može činiti da je malo toga ostalo za radikalne promjene. Pa ipak, danas se poljoprivredni sektor nalazi na prvim crtama nekih od najhitnijih svjetskih izazova: od klimatskih promjena do ranjivosti opskrbnog lanca.

Često čujemo o tome kako umjetna inteligencija transformira medicinu ili automobilsku industriju, ali možda je to doslovno na terenu, gdje će umjetna inteligencija igrati jednu od svojih najvažnijih uloga.

Istražimo izazove s kojima se poljoprivreda danas suočava i kako inovativne tehnologije, posebno umjetna inteligencija, pomažu u otkrivanju neočekivanih, ali vitalnih rješenja.

Izazov br. 1 — Glad i logistika

Svjetska populacija neprestano raste, kao i broj ljudi koje treba prehraniti. Ipak, problem gladi o kojem često čujemo nije uvijek posljedica nedostatka hrane. Prema Organizacija UN-a za hranu i poljoprivredu (FAO), Svijet svake godine proizvodi dovoljno hrane za prehranu preko 10 milijardi ljudi, iako globalna populacija broji oko 8 milijardi. Ipak, svaka deveta osoba, više od 735 milijuna, pati od kronične pothranjenosti.

Glavni uzrok? Logistika. Znamo kako uzgajati hranu, ali njezina učinkovita distribucija i dalje predstavlja ogroman izazov. U nekim regijama troškovi dostave su previsoki; u drugima su gotovo nemogući. Oružani sukobi, politička nestabilnost i nedostatak pouzdane infrastrukture, cesta, skladišta i hladnih lanaca čine opskrbu hranom kompliciranom i skupom.

Dakle, ključni problem nije sama proizvodnja hrane, već kako ta hrana stiže s farme na stol.

Tehnologije umjetne inteligencije sada nude praktične alate za rješavanje ovih logističkih prepreka. Analizirajući ogromne količine podataka - od vremenskih obrazaca i stanja infrastrukture do regionalnih tržišnih i humanitarnih potreba - umjetna inteligencija optimizira rute dostave, predviđa rizike i minimizira gubitke duž lanca opskrbe. Inovacije poput antimikrobne ambalaže, pametnih spremnika koji prate temperaturu i vlažnost te hladnjača na solarni pogon također produžuju rok trajanja kvarljive robe.

Izazov br. 2 — Sigurnost hrane

Sigurnost hrane je sposobnost zemlje da svojim građanima osigura potrebne zalihe hrane, bez obzira na prirodne, političke ili ekonomske čimbenike. Ovo pitanje usko je povezano s logistikom. Danas, prema raznim izvorima, deseci zemalja diljem svijeta oslanjaju se na uvoz za svoje osnovne namirnice.

Jednostavan, ali ilustrativan primjer je avokado, kultura koja voli toplinu i tradicionalno se uzgaja u Latinskoj Americi, posebno u Meksiku, a koja čini preko 30% svjetskog izvoza. Mogu li zemlje s vrlo različitim klimama, poput Kanade ili Finske, uspješno uzgajati avokado u komercijalnim razmjerima? Odgovor leži u tehnologiji, a najvažnije, u umjetnoj inteligenciji.

Sama umjetna inteligencija neće promijeniti klimu niti "otkazati zimu", ali je moćan alat u rukama poljoprivrednika, inženjera i biotehnologa. Pomaže u pronalaženju optimalnih rješenja - od projektiranja učinkovitih staklenika do prilagodbe biljaka lokalnim klimama.

Neki primjeri uključuju:

• Genetska prilagodba: Sustavi umjetne inteligencije poput AlphaFolda ubrzavaju analizu proteinskih struktura i biljnih genoma. To omogućuje znanstvenicima da identificiraju i uređuju gene odgovorne za toleranciju na hladnoću, otpornost na sušu ili imunitet na štetočine. Ono što je nekad trajalo godinama sada se događa za mjesece ili čak tjedne.
• Pametni staklenički sustavi: Umjetna inteligencija modelira mikroklimu potrebnu za određene usjeve, odabirući materijale s idealnom izolacijom te izračunavajući optimalno osvjetljenje, grijanje, navodnjavanje i ventilaciju. Ove tehnologije podržavaju produktivnu poljoprivredu u staklenicima u ekstremno hladnim regijama, čak i na sjeveru poput Arktika.

Možda najambicioznija granica koju umjetna inteligencija otvara je stvaranje alternativnih usjeva sposobnih zamijeniti popularne namirnice poput široko voljenog avokada. Priča o avokadu ilustrira kako kulturni trendovi, poput procvata sushija 1990-ih, gdje je ovo zeleno voće postalo osnovni sastojak, mogu pretvoriti nišni proizvod u globalni fenomen. Slična transformacija mogla bi se dogoditi s novim, umjetnom inteligencijom konstruiranim voćem ili povrćem idealnim za uzgoj u određenoj zemlji. Analizom trendova potrošnje, okusnih preferencija, nutritivnih profila i logistike, inovacije mogu pomoći u razvoju potpuno novih „superhrana“ biološki i s tržišne perspektive.

Izazov br. 3 — Masovna proizvodnja

Za razliku od industrijske proizvodnje, gdje se proizvodnja može relativno precizno predvidjeti, bilo da se radi o automobilima ili plastičnim igračkama, poljoprivreda ostaje ranjiva na mnoštvo nepredvidivih čimbenika. Jedan virus, neočekivani štetnik ili nekvalitetna gnojiva mogu uništiti usjev u samo nekoliko dana. Bolest može započeti u jednom stakleniku i brzo se proširiti na susjedne; poljoprivrednik može slučajno prenijeti zarazu jednostavnim prelaskom između parcela. Ti se rizici umnožavaju u uvjetima masovne proizvodnje, gdje sama veličina čini ljudski nadzor gotovo nemogućim.

Što je farma veća, to su veći rizici i stroža kontrola. Gnojiva, tlo, pesticidi i veterinarski pribor često se nabavljaju od više, ponekad i stranih, dobavljača, što zahtijeva složenu logističku koordinaciju i nosi rizik od kontaminacije ili infekcije. Istodobno, poljoprivrednici se suočavaju sa strogim ekološkim i pravnim propisima: upotreba kemikalija strogo je regulirana kako bi se spriječilo onečišćenje zraka, vode i tla. Na primjer, Europska unija pooštrio je propise o pesticidimai zemlje OECD-a su u trendu prema smanjenju upotrebe agrokemikalija za najmanje 30% do 2030. godine.

U poljoprivredi velikih razmjera, ručni rad i intuitivno donošenje odluka postaju neučinkoviti. Količine su jednostavno prevelike za ručno upravljanje, a cijena pogrešaka je previsoka. Precizna raspodjela resursa - gnojiva, vode, kemikalija - na pravo mjesto i u pravo vrijeme je ključna.

Kako inovacija pomaže u ovom pitanju?

• Precizna poljoprivreda i donošenje odluka: Napredne tehnologije sposobne su skenirati tlo pomoću radara i sustava daljinskog istraživanja. Algoritmi strojnog učenja analiziraju podatke o tlu, vremenu, mikroklimi i pH vrijednostima kako bi optimizirali raspodjelu resursa. To može smanjiti potrošnju gnojiva i vode za 20-40%. Meteorološki modeli dodatno poboljšavaju ovu analizu predviđanjem vremenskih obrazaca na temelju atmosferskih kretanja. Na primjer, pješčana oluja koja potječe iz Afrike može promijeniti mineralni sadržaj tla, dok zračne mase iz Europe mogu utjecati na njegovu kiselost. Na temelju podataka generiraju se točne prognoze i agronomske preporuke za podršku donošenju odluka.
• Rana dijagnoza i prevencija: Umjetna inteligencija identificira obrasce u novonastalim problemima i predviđa ih mnogo prije nego što postanu kritični. Učenjem iz podataka o zalihama, tretmanima i prinosima, umjetna inteligencija može preporučiti intervencije prije nego što poljoprivrednik uopće osjeti prijetnju. Na primjer Keymakr pruža usluge anotacije tvrtkama za znanost o podacima koje razvijaju rješenja računalnog vida za otkrivanje štetočina i bolesti. Pomogli smo u pripremi stručno označenih skupova podataka kako bismo poboljšali sustave ranog upozorenja i omogućili točnije i pravovremenije intervencije koje štite usjeve u velikim razmjerima.

Budućnost tehnologije: Kuda teče rijeka inovacija

Ako zamislimo tehnološki napredak kao rijeku koja teče od planina prema oceanu, jedno postaje jasno: inovacija se ne događa u vakuumu. Teče prema područjima gdje se lakše može probiti - gdje postoji stvarna potražnja, jasni poslovni modeli i ekonomski povrat. Danas poljoprivreda nudi nekoliko takvih obećavajućih smjerova.

Prediktivna analitika

Mogućnost predviđanja prinosa, izbijanja bolesti, klimatskih promjena i potreba biljaka korištenjem velikih podataka je nužnost. Umjetna inteligencija već pomaže poljoprivrednicima da odrede kada i gdje saditi, koliko zalijevati i kada gnojiti, koristeći vremenske modele, satelitske snimke i podatke senzora. Ova tehnologija je među najbrže rastućim u agrotehnološkom prostoru.

Okomito uzgoj

Vertikalna poljoprivreda ili „babilonski tornjevi“, nekada smatrana futurističkom, sada je stvarnost. U Singapuru, Japanu, UAE i Nizozemskoj, deseci vertikalnih farmi proizvode salatu, povrće, jagode, pa čak i stočnu hranu koristeći višeslojne sustave. Potražnja za takvim rješenjima posebno je jaka u megagradovima gdje je zemljište ograničeno. Visoke farme svinja, bioplinski sustavi i autonomni staklenici omogućuju proizvodnju hrane s prinosom do 10 puta većim po kvadratnom metru, a sve to uz uštedu vode i energije. Primjerice, Kina je 2023. godine pokrenula prvu automatiziranu farmu svinja na svijetu s 26 katova, gdje je sve, od hranjenja do gospodarenja otpadom, u potpunosti mehanizirano.

Stočarstvo sljedeće generacije

Dva ključna trenda preoblikuju stočarstvo. Prvi je automatizacija tradicionalne poljoprivrede putem pametnih hranilica, praćenja zdravlja životinja temeljenog na umjetnoj inteligenciji i sustava kontrole klime. Drugi je porast alternativnih proteina. Raste interes za meso uzgojeno u laboratoriju, mikoproteine ​​(dobivene iz gljiva) i proteine ​​na bazi insekata. Ove inovacije nisu samo održivije, već mogu riješiti i niz etičkih problema.

I na kraju, želio bih spomenuti… pčele, jedinstvene i nezamjenjive oprašivače. Globalne populacije pčela smanjuju se za otprilike 35 posto svake godine. S obzirom na vitalnu ulogu pčela u oprašivanju, ovaj pad predstavlja ozbiljnu prijetnju globalnoj opskrbi hranom i sigurnosti. Prema Svjetski projekt pčela, oko 75 posto svjetskih usjeva ovisi, barem djelomično, o pčelama.

Iznenadilo me kad sam saznao da još uvijek nismo razvili umjetnu metodu oprašivanja koja bi bila učinkovita kao pčele. Roboti koji barataju četkama, kakvi se koriste u Kini, na primjer, mogu oponašati samo mali dio onoga što pčele postižu prirodno. Složenost i učinkovitost prirodnog oprašivanja velika su potražnja i izazov za modernu tehnologiju.

Kad bih danas pokrenuo novi pothvat, uložio bih u pčelarstvo. Ali to je teško područje - pčele su osjetljiva bića koja zahtijevaju posebnu njegu. Često se opiru razmnožavanju u zatočeništvu i ranjive su na brojne prijetnje okolišu. Zato bi se tehnologije usmjerene na očuvanje i uzgoj pčelinjih populacija mogle razviti iz nišne djelatnosti u temelj globalne sigurnosti hrane.