Сельскохозяйственная 4-я революция: как ИИ в сельском хозяйстве изменит глобальное продовольственное снабжение

Сельское хозяйство претерпело глубокие трансформации в последние десятилетия – от локализованного ручного труда в прединдустриальных обществах до современных технологий умного фермерства, которые используют передовые решения для сенсорики, анализ данных и высокотехнологичное оборудование для кормления миллиардов людей по всему миру.

Трансформация от традиционных практик и передаваемых знаний к цифровым, оптимизированным фермерским хозяйствам в глобальном масштабе уже идет – приблизительно 68% крупных ферм по выращиванию культур в США уже используют цифровые технологии точного сельского хозяйства, такие как мониторы урожайности, карты урожайности и карты почвы, для помощи в принятии решений и процессах культивирования.

Но по мере того, как технологии становятся более интегрированными в сельскохозяйственные практики, размер рабочей силы продолжает сокращаться. Сегодня менее 10% глобальной рабочей силы занято в этом секторе, что на 90% меньше, чем в развитых странах, и все же мы依然 зависим от фермеров, чтобы кормить весь мир.

В этом смысле цифровая революция в сельском хозяйстве не только о том, чтобы использовать новые инструменты для более умной работы, но и о том, чтобы преобразовать способ, которым фермерство использует данные, ИИ, машинное обучение и автоматизацию, позволяя отрасли процветать даже при изменении рабочей силы. И с учетом того, что планета сталкивается с беспрецедентными нарушениями от непредсказуемой погоды, волатильности рынка и других проблем, эта революция не могла прийти в более подходящее время.

Переопределение роли фермера

Как и во многих отраслях по всему миру, сельское хозяйство уже испытывает влияние ИИ. Для фермеров ИИ обеспечивает реальные, измеримые выгоды, заменяя.uniformity на точность, позволяя управлять на уровне микро-участка или даже отдельных растений, и предлагая прогностические сведения, которые позволяют принимать активные меры в отношении засух, вредителей и болезней.

Иными словами, ИИ позволяет фермерам заменить предположения на данные, принимаемые решения через анализ в реальном времени, а также обеспечивает экологическую и экономическую эффективность. Помимо поддержки регенеративного сельского хозяйства через оптимизацию воды, удобрений и защиты культур, фермерство, оснащенное ИИ, позволит существенно снизить затраты, что напрямую переведется в повышение прибыльности и ROI для фермеров.

Например, датчики, встроенные в почву по всей территории фермы, могут передавать данные напрямую в систему, оснащенную ИИ, которая распределяет воду и удобрения. Вместо того, чтобы фермер предполагал потребности каждой культуры или применял единый подход к различным культурам с разными потребностями в культивировании, ИИ может оценить потребности каждой культуры в реальном времени и распределить воду, удобрения или пестициды соответственно. Это не только менее трудоемкая работа для самих фермеров, но и позволяет добиться большей точности в поддержании здоровых культур.

Помимо аналитики, системы, оснащенные ИИ, также могут быть использованы для выполнения рутинных задач, таких как подготовка полей, посев, планирование, мониторинг культур, орошение, обнаружение вредителей, удобрение и даже уборка урожая, что позволяет фермерам сосредоточиться на стратегических решениях и инновациях в области.

В этом смысле ИИ не только выступает в качестве дополнительных рабочих рук, но и помогает сельскому хозяйству эволюционировать и меняться в высокотехнологичную профессию, где фермеры выступают в качестве “цифровых агрономов”, которые руководят сложными системами, оснащенными ИИ, и контролируют устойчивые, продуктивные операции в масштабе.

Раскрытие новых горизонтов: ожидайте неожиданного

Благодаря данным в реальном времени и алгоритмическим выводам ИИ уже бросает вызов устоявшимся агрономическим нормам и предлагает фермерам новые уровни прозрения и возможности для улучшения.

Рассмотрим, например, передовые возможности моделирования ИИ, которые могут выявить сложные, нелинейные закономерности, такие как динамика углерода в почве или уникальный способ, которым время орошения тонко влияет на поведение вредителей, которые люди могут пропустить, особенно в реальном времени. ИИ может использовать генеративные модели для симуляции миллионов “что, если” сценариев, рекомендации новых севооборотов, ритмов орошения или стратегий совместного посева, которые могут никогда не были ранее рассмотрены. Это открывает потенциал для новых ресурсоэффективных практик, таких как оптимизация микробов для снижения зависимости от азота или выявление и даже предложение сортов культур, лучше подходящих для меняющихся климатов и рыночных требований.

ИИ уже используется для автоматической калибровки орошения, удобрения и борьбы с вредителями на уровне микрозоны; создания цифровых двойников ферм для симуляции и тестирования будущих погодных или сценариев вредителей; оптимизации прогностического страхования культур, предвидя потенциальные риски для конкретной культуры; и ускорения инсайтов, основанных на селекции растений. В будущем ИИ может позволить реализовать новые парадигмы фермерства, такие как “централизованное фермерство роя”, закрытые циклы нулевых отходов в городских микрофермах и совершенно новые модели культивирования, включая неинтуитивные асинхронные циклы севооборота.

Закрытие разрыва в урожайности для глобальной продовольственной безопасности

Не только промышленные производители выиграют от ИИ. Он также обещает многое для небольших фермерских хозяйств, особенно в странах с низкими доходами. Демократизация инструментов, оснащенных ИИ, таких как гиперлокальное прогнозирование погоды, уже показала измеримое влияние, сократив долги фермеров на половину путем предоставления им лучшей подготовки и адаптации к нестабильным погодным условиям.

Улучшение урожайности – это только начало. ИИ позволяет фермерам оптимизировать несколько целей одновременно – прибыльность, устойчивость, адаптацию к климату, смягчение нехватки рабочей силы и многое другое. Рассмотрим, что GenAI имеет потенциал создать $100 миллиардов стоимости, повышая экономику ферм, включая оптимизацию затрат на труд и ресурсы и улучшение урожайности. Способность обеспечить максимальную эффективность как для рабочей силы, так и для распределения ресурсов еще более критична в то время, когда производство продовольствия зависит от устойчивости и снижения отходов.

Программа развития ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства оценивает, что до одной трети годового глобального производства продовольствия, около 1,3 миллиарда тонн, теряется каждый год от фермы до стола. Решение этой проблемы с самого начала – это явная победа – это способ создать более справедливые системы продовольствия и более сильные экономики для производителей.

Повышение глобальных фермеров для эпохи интеллекта

Продолжающаяся сельскохозяйственная революция фундаментально меняет способ, которым мы производим продовольствие, чтобы удовлетворить потребности быстро меняющегося мира.

По мере того, как ИИ наделяет фермеров данными, прогностическими возможностями и точными инструментами, он позволяет им решать проблемы сегодня и предвидеть те, которые могут возникнуть завтра, от климатической нестабильности и нехватки рабочей силы до ограничений ресурсов. Будь то поддержка небольших фермерских хозяйств в странах с низкими доходами или крупномасштабных промышленных производителей, ИИ сыграет ключевую роль в закрытии разрыва в урожайности, снижении отходов и содействии устойчивому развитию.

Это не только о построении более умной системы продовольствия, но и о создании такой, которая более устойчива, справедлива и способна кормить мир устойчиво на протяжении поколений.