Как ИИ поможет людям прокормиться в условиях сельскохозяйственных потрясений

Перед тем, как трактор Когда была изобретена земля, фермеры неустанно обрабатывали свои земли вместе с вьючными животными, такими как лошади и мулы, которым требовалось шесть акров земли для корма на одно животное в год.

Опасаясь перемен, замены рабочих мест или расходов, владельцы ферм не особо радовались и в целом скептически относились к трактору. Тем не менее, его использование в конечном итоге стало стандартом к началу 20 века, что позволило фермам всех размеров и типов культур пахать и обрабатывать землю более эффективно. Трактор не просто предлагал фермерам инструмент для улучшения их деловых операций, он также помогал пополнять запасы продовольствия. 

Поскольку ИИ разрушает почти все отрасли, сельскохозяйственный сектор, который сталкивается со значительными препятствиями на многих фронтах, осторожно принимает машинное обучение, компьютерное зрение и другие процессы, основанные на данных. Трактор привел к принятию других изобретений, которые дали толчок Зеленая революция, и многие рассчитывают, что ИИ окажет тот же эффект, что и продовольственная необеспеченность растет. 

Но почему сельскохозяйственная отрасль должна использовать ИИ и сможет ли он оказать достаточную помощь достаточно быстро, чтобы решить проблему отсутствия продовольственной безопасности?

 Почему сельскому хозяйству сейчас нужна эффективность ИИ

Фермеры, выращивающие пшеницу в Египте, изо всех сил пытаются обеспечить свои посевы достаточным количеством воды, а производители овощей в Калифорнии сталкиваются с непредвиденными экстремальными погодными условиями. Но мировое сельское хозяйство борется не только с экологическим воздействием изменения климата. Отрасль сталкивается с длинным, разнообразным списком проблем и сбоев, которые еще больше раздуют цифры продовольственной небезопасности если не будут быстро исправлены. 

Угрозы изменения климата являются экзистенциальными, однако проблемы труда влияют на каждый аспект сельского хозяйства. Большая часть западного мира в значительной степени полагается на опытных сезонных мигрантов, которые помогают работать долгие, напряженные дни на полях. Тем не менее, сбои, вызванные COVID-19 пандемия и другие дестабилизирующие факторы привели к тому, что многие фермы остались без рабочих рук. Кроме того, меняющееся социальное давление и образ жизни заставляют многих молодых людей из фермерского окружения избегать полей и садов ради работы в сфере высоких технологий или других более привлекательных профессий. 

Нехватка рабочей силы — это одно, но заменить квалифицированных рабочих не так просто, как подобрать случайного человека с улицы. Такие критически важные роли, как разведка, сбор урожая и управление ирригационными системами, требуют экспертных знаний и обучения для приемлемого выполнения. 

Войны и перебои в работе еще больше усугубляют продовольственную необеспеченность, нарушая цепочки поставок. Например, продолжающееся Война России с Украиной—регион, известный как «Житница Европы»— серьезно заблокировало поставки продовольствия, особенно в те регионы мира, которые уже страдают от нехватки продовольствия, например, в Африку. 

Кроме того, рост затрат на производство, сокращение объемов производства и смещение рынков отказ производительность на многих фермах и снижение прибыли производителей. Если это не делает фермерство достаточно сложным, изменение климата все это усугубляет, побуждая традиционно устойчивых к технологиям производителей обращаться к ИИ, чтобы компенсировать сокращающуюся прибыль и удовлетворить глобальный спрос. 

Однако первым шагом для поставщиков технологий является установление доверия со стороны производителей, что может произойти, если они укажут на те области, где ИИ уже вносит огромный вклад.

Где ИИ помогает производителям обеспечивать бесперебойность поставок продовольствия 

По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, фермерам необходимо производить на 70 процентов больше еды чтобы прокормить прогнозируемое население Земли в 9.1 млрд человек к 2050 году. Это сложная задача для любого производителя, учитывая также воздействие на климат без надлежащих технологий.

Во многих отраслях применение ИИ носит более теоретический характер и требует времени для прохождения тестирования и обеспечения качества. Здравоохранение, яркий пример, просит помощи ИИ, но его текущее использование ограничено из-за проблем, связанных с конфиденциальностью данных и недобросовестной практикой. 

Однако в сельском хозяйстве мы видим фермы и фермеров, получающих поддержку от новых приложений на основе искусственного интеллекта, в том числе и небольших местных производителей, у которых нет ресурсов, чтобы справиться с последствиями пандемий, войн или изменения климата.

Как второй по величине экспортер сельскохозяйственной продукции в мире и одна из самых густонаселенных стран, Нидерланды всегда нуждались в инновационных подходах к преодолению своих географических ограничений и сохранению своей земли. С исторической памятью голод 1944-45 гг.голландцы широко используют ИИ в сельском хозяйстве для внедрения методов точного земледелия с целью оптимизации производства сельскохозяйственных культур, использования компьютерного зрения для мониторинга здоровья растений и принятия решений на основе данных на фермах и в теплицах.

В прошлом году Нидерландская организация научных исследований (NWO) создала новое заведение Интеграция биологии растений, компьютерного моделирования и искусственного интеллекта для создания сортов сельскохозяйственных культур, которые могут быть более устойчивы к изменению климата и менее зависимы от химической защиты растений. 

США благословлены изобилием, возможно, лучших сельскохозяйственных угодий. Однако, среднестатистический американский фермер почти 60 года, причем почти 40 процентов из них старше 65 лет. Чтобы помочь стареющим и испытывающим нехватку персонала фермерам, искусственный интеллект и робототехника становятся все более распространенными на фермах США, повышая производительность трудоемких задач, таких как сбор урожая и вспашка, а также предоставляя основанную на данных информацию для принятия обоснованных решений, которые могут улучшить здоровье сельскохозяйственных культур и повысить урожайность.  

Благодаря более качественным данным и усовершенствованиям в области машинного обучения, компьютерного зрения, глубокого обучения и инновационной робототехники, ИИ активно помогает фермерам сделать сельское хозяйство более жизнеспособным бизнесом, более устойчивым и в целом более эффективным.

Например, обмен данными и сотрудничество между производителями и поставщиками технологий могут помочь распространить ценную информацию, которая повышает производительность и знания об урожае, позволяя системам ИИ совершенствоваться, а производителям получать ценную информацию. ИИ и обмен данными могут даже помочь предупредить фермерские сообщества о новых угрозах для урожая, распространяющихся в определенном регионе. Независимо от того, используются ли инструменты ИИ или данные, которые он генерирует для мониторинга урожая или предиктивной аналитики, это важное оружие в битве за повышение продовольственной безопасности. 

Рост продовольственной нестабильности в конечном итоге приведет к экономическим трудностям, конфликтам и широкомасштабной дестабилизации, затрагивающей все аспекты человечества. Чтобы избежать этих катастрофических сценариев, необходимо расширить и распространить положительное влияние ИИ на сельское хозяйство.