Bagaimana AI Membantu Mengatasi Keterpurukan Pertanian

Sebelum penemuan traktor, petani bekerja keras di ladang mereka bersama hewan-hewan seperti kuda dan keledai yang memerlukan enam hektar lahan untuk pakan, per hewan, setiap tahun.

Mengkhawatirkan perubahan, penggantian pekerjaan, atau biaya, pemilik pertanian tidak secara langsung merayakan dan umumnya skeptis terhadap traktor. Namun, penggunaannya akhirnya menjadi standar pada awal abad ke-20, memungkinkan pertanian semua ukuran dan jenis tanaman untuk membajak dan mengolah lahan dengan lebih efisien. Traktor tidak hanya menawarkan petani alat untuk meningkatkan operasi bisnis mereka, tetapi juga membantu melengkapi pasokan makanan.

Ketika AI mengganggu hampir setiap industri, sektor pertanian, yang menghadapi hambatan signifikan di berbagai front, dengan hati-hati menerima machine learning, computer vision, dan proses data-driven lainnya. Traktor memicu penerimaan penemuan lain yang memicu Revolusi Hijau, dan banyak orang mengharapkan AI untuk memiliki dampak yang sama ketika ketidakamanan pangan meningkat.

Tapi mengapa industri pertanian harus menerima AI, dan apakah itu akan memberikan bantuan yang cukup cepat untuk menghentikan ketidakamanan pangan?

Mengapa Pertanian Membutuhkan Efisiensi AI Sekarang

Petani gandum di Mesir berjuang untuk menyediakan air yang cukup untuk tanaman mereka, dan petani sayuran di California mengalami cuaca ekstrem yang tidak terduga. Namun, pertanian global sedang berjuang melawan lebih dari sekadar dampak lingkungan perubahan iklim. Industri ini menghadapi daftar panjang masalah dan gangguan yang akan lebih memperbesar angka ketidakamanan pangan jika tidak segera diperbaiki.

Ancaman perubahan iklim adalah eksistensial, namun masalah tenaga kerja memengaruhi setiap aspek pertanian. Banyak negara Barat sangat bergantung pada tenaga kerja musiman yang berpengalaman untuk membantu bekerja di ladang. Namun, gangguan yang disebabkan oleh pandemi COVID-19 dan faktor-faktor destabilisasi lainnya meninggalkan banyak pertanian kekurangan tenaga kerja. Selain itu, perubahan tekanan sosial dan pertimbangan gaya hidup menyebabkan banyak pemuda dari latar belakang pertanian meninggalkan ladang dan kebun untuk bekerja di bidang teknologi atau profesi lain yang lebih menarik.

Kekurangan tenaga kerja adalah satu hal, tetapi menggantikan pekerja yang terampil tidak semudah mengambil orang acak dari jalan. Peran kritis seperti pengawasan, pemanenan, dan pengelolaan sistem irigasi memerlukan pengetahuan ahli dan pelatihan untuk dilakukan dengan memuaskan.

Perang dan gangguan tenaga kerja lebih lanjut memperburuk ketidakamanan pangan dengan mengganggu rantai pasokan. Misalnya, perang yang sedang berlangsung antara Rusia dan Ukraina—wilayah yang dikenal sebagai “Europe’s breadbasket”—telah sangat mengganggu aliran pasokan makanan, terutama ke bagian dunia yang sudah menderita ketidakamanan pangan seperti Afrika.

Selain itu, biaya input yang meningkat, nilai produksi yang menurun, dan perubahan pasar adalah menurun produktivitas di banyak pertanian dan mengurangi margin keuntungan petani. Jika ini tidak membuat pertanian cukup sulit, perubahan iklim memperburuk semua ini, mendorong petani yang tradisional teknologi-resisten untuk beralih ke AI untuk melengkapi keuntungan yang menurun dan memenuhi permintaan global.

Tapi langkah pertama adalah bagi penyedia teknologi untuk membangun kepercayaan dengan petani, yang dapat terjadi dengan menyoroti di mana AI sudah membuat perbedaan besar.

Di Mana AI Membantu Petani Mengalirkan Makanan

Organisasi Pangan dan Pertanian PBB memperkirakan bahwa petani harus menghasilkan 70 persen lebih banyak makanan untuk memberi makan populasi global yang diprediksi sebesar 9,1 miliar orang pada tahun 2050. Ini adalah tugas yang sulit untuk setiap petani untuk dipenuhi sambil mempertimbangkan dampak iklim tanpa teknologi yang tepat.

Di banyak industri, aplikasi AI lebih teoritis dan memerlukan waktu untuk menjalani pengujian dan pengujian kualitas. Kesehatan, contoh utama, membutuhkan bantuan AI, tetapi penggunaannya saat ini terbatas karena kekhawatiran seputar privasi data dan malpraktik.

Tapi di pertanian, kita melihat pertanian dan petani diberdayakan oleh aplikasi AI baru—termasuk petani kecil, lokal yang tidak memiliki sumber daya untuk menyerap dampak pandemi, perang, atau perubahan iklim.

Sebagai pengekspor produk pertanian terbesar kedua secara global dan salah satu negara yang paling padat penduduknya, Belanda selalu membutuhkan pendekatan inovatif untuk mengatasi keterbatasan geografis dan melestarikan lahan. Dengan memori sejarah kelaparan 1944-45, orang Belanda telah secara luas menerima AI di pertanian untuk menerapkan praktik pertanian presisi untuk mengoptimalkan produksi tanaman, menggunakan computer vision untuk memantau kesehatan tanaman, dan membuat keputusan berbasis data di pertanian dan rumah kaca.

Tahun lalu, Organisasi Riset Ilmiah Belanda (NWO) mendirikan lembaga baru yang mengintegrasikan biologi tanaman, pemodelan komputasi, dan AI untuk mengembangkan varietas tanaman yang lebih tahan terhadap perubahan iklim dan kurang bergantung pada perlindungan tanaman kimia.

Amerika Serikat diberkahi dengan sejumlah besar lahan pertanian yang mungkin terbaik. Namun, petani rata-rata Amerika hampir 60 tahun, dengan hampir 40 persen di atas usia 65. Untuk membantu petani yang tua dan kekurangan tenaga kerja, AI dan robotika menjadi semakin umum di pertanian AS, meningkatkan produktivitas tugas-tugas yang memerlukan tenaga kerja seperti memilih dan membajak sambil memberikan wawasan berbasis data untuk membuat keputusan yang dapat meningkatkan kesehatan tanaman dan hasil panen.

Dengan data yang lebih berkualitas dan perbaikan dalam ML, computer vision, deep learning, dan robotika inovatif, AI secara aktif membantu petani membuat pertanian menjadi bisnis yang lebih layak, lebih berkelanjutan, dan lebih efisien secara keseluruhan.

Misalnya, berbagi data dan kolaborasi antara petani dan penyedia teknologi dapat membantu menyebarkan informasi berharga yang meningkatkan produktivitas dan pengetahuan tanaman, memungkinkan sistem AI untuk diperbaiki sambil memungkinkan petani untuk memperoleh wawasan berharga. AI dan berbagi data bahkan dapat membantu memperingatkan komunitas pertanian tentang ancaman tanaman baru yang menyebar di wilayah tertentu. Apakah menggunakan alat AI atau data yang dihasilkannya untuk pemantauan tanaman atau analisis prediktif, itu adalah amunisi yang relevan dalam pertempuran untuk meningkatkan keamanan pangan.

Ketidakamanan pangan yang meningkat pada akhirnya akan menyebabkan kesulitan ekonomi, konflik, dan destabilisasi yang meluas yang memengaruhi semua aspek kemanusiaan. Menghindari skenario bencana ini menuntut perluasan dan penyebaran dampak positif AI pada pertanian.