Gojenje inteligence: Tiha tehnološka revolucija v kmetijstvu

Kmetijstvo je ena najstarejših dejavnosti človeštva – tako zelo, da se morda zdi, da se ni več kaj dosti za radikalno spremeniti. Vendar se danes kmetijski sektor znajde v prvih bojnih vrstah nekaterih najbolj perečih svetovnih izzivov: od podnebnih sprememb do ranljivosti dobavne verige.

Pogosto slišimo o umetni inteligenci, ki spreminja medicino ali avtomobilsko industrijo, a morda je prav na terenu, dobesedno, kjer bo umetna inteligenca odigrala eno svojih najpomembnejših vlog.

Raziščimo izzive, s katerimi se danes sooča kmetijstvo, in kako inovativne tehnologije, zlasti umetna inteligenca, pomagajo odkriti nepričakovane, a ključne rešitve.

Izziv št. 1 – Lakota in logistika

Svetovno prebivalstvo nenehno narašča, prav tako pa tudi število ljudi, ki jih je treba nahraniti. Vendar pa problem lakote, o katerem pogosto slišimo, ni vedno posledica pomanjkanja hrane. Po podatkih Organizacija Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo (FAO), Svet vsako leto proizvede dovolj hrane, da prehrani več kot 10 milijard ljudi, čeprav svetovno prebivalstvo šteje približno 8 milijard. Kljub temu pa vsak deveti človek, več kot 735 milijonov, trpi zaradi kronične podhranjenosti.

Osnovni vzrok? Logistika. Znamo pridelovati hrano, vendar njena učinkovita distribucija ostaja velik izziv. V nekaterih regijah so stroški dostave pretirano visoki, v drugih pa skoraj nemogoči. Oboroženi spopadi, politična nestabilnost in odsotnost zanesljive infrastrukture, cest, skladišč in hladilnih verig otežujejo oskrbo s hrano in jo otežujejo.

Torej, osrednje vprašanje ni sama proizvodnja hrane, temveč kako ta hrana pride s kmetije na mizo.

Tehnologije umetne inteligence zdaj ponujajo praktična orodja za spopadanje s temi logističnimi ovirami. Z analizo ogromnih količin podatkov – od vremenskih vzorcev in stanja infrastrukture do regionalnih tržnih in humanitarnih potreb – umetna inteligenca optimizira dostavne poti, napoveduje tveganja in zmanjšuje izgube v dobavni verigi. Inovacije, kot so protimikrobna embalaža, pametne posode, ki spremljajo temperaturo in vlažnost, ter hladilnice na sončno energijo, prav tako podaljšujejo rok uporabnosti pokvarljivega blaga.

Izziv št. 2 – Prehranska varnost

Prehranska varnost je sposobnost države, da svojim državljanom zagotovi potrebne zaloge hrane, ne glede na naravne, politične ali gospodarske dejavnike. To vprašanje je tesno povezano z logistiko. Danes se po podatkih različnih virov na desetine držav po vsem svetu zanaša na uvoz svojih osnovnih živil.

Preprost, a zgovoren primer je avokado, toploljubna rastlina, ki jo tradicionalno gojijo v Latinski Ameriki, zlasti v Mehiki, in ki predstavlja več kot 30 % svetovnega izvoza. Ali bi lahko države z zelo različnim podnebjem, kot sta Kanada ali Finska, uspešno gojile avokado v komercialnem obsegu? Odgovor se skriva neposredno v tehnologiji in, kar je najpomembneje, v umetni inteligenci.

Umetna inteligenca sama po sebi ne bo spremenila podnebja ali »odpravila zime«, je pa močno orodje v rokah kmetov, inženirjev in biotehnologov. Pomaga najti optimalne rešitve – od načrtovanja učinkovitih rastlinjakov do prilagajanja rastlin lokalnemu podnebju.

Nekaj ​​primerov vključuje:

• Genetska prilagoditev: Sistemi umetne inteligence, kot je AlphaFold, pospešujejo analizo beljakovinskih struktur in rastlinskih genomov. To znanstvenikom omogoča, da identificirajo in uredijo gene, odgovorne za odpornost na mraz, sušo ali imunost na škodljivce. Kar je nekoč trajalo leta, se zdaj zgodi v mesecih ali celo tednih.
• Pametni sistemi rastlinjakov: Umetna inteligenca modelira mikroklimo, potrebno za določene pridelke, izbira materiale z idealno izolacijo ter izračuna optimalno osvetlitev, ogrevanje, namakanje in prezračevanje. Te tehnologije podpirajo produktivno gojenje v rastlinjakih v ekstremno hladnih regijah, celo tako daleč na severu kot je Arktika.

Morda najbolj ambiciozna meja, ki jo odpira umetna inteligenca, je ustvarjanje alternativnih poljščin, ki lahko nadomestijo priljubljena živila, kot je priljubljen avokado. Zgodba o avokadu ponazarja, kako lahko kulturni trendi, kot je bil razcvet sušija v devetdesetih letih prejšnjega stoletja, ko je to zeleno sadje postalo glavna sestavina, nišni izdelek spremenijo v globalni pojav. Podobna preobrazba bi se lahko zgodila z novim, z umetno inteligenco zasnovanim sadjem ali zelenjavo, idealno primerno za gojenje v določeni državi. Z analizo trendov porabe, okusnih preferenc, prehranskih profilov in logistike lahko inovacije pomagajo razviti povsem nova »superživila«, biološko in s tržnega vidika.

Izziv št. 3 – Masovna proizvodnja

Za razliko od industrijske proizvodnje, kjer je mogoče proizvodnjo relativno natančno napovedati, pa naj gre za avtomobile ali plastične igrače, je kmetijstvo še vedno ranljivo za množico nepredvidljivih dejavnikov. En sam virus, nepričakovan škodljivec ali nekakovostna gnojila lahko uničijo pridelek v samo nekaj dneh. Bolezen se lahko začne v enem rastlinjaku in se hitro razširi na sosednje; kmet lahko okužbo po nesreči prenese preprosto s premikanjem med parcelami. Ta tveganja se množijo v okoljih množične proizvodnje, kjer je zaradi samega obsega človeški nadzor skoraj nemogoč.

Večja kot je kmetija, večja so tveganja in strožji je nadzor. Gnojila, zemlja, pesticidi in veterinarski pripomočki se pogosto dobavljajo od več, včasih tujih, dobaviteljev, kar zahteva kompleksno logistično koordinacijo in prinaša tveganje kontaminacije ali okužbe. Hkrati se kmetje soočajo s strogimi okoljskimi in pravnimi predpisi: uporaba kemikalij je strogo regulirana, da se prepreči onesnaževanje zraka, vode in tal. Na primer, Evropska unija je poostril predpise o pesticidihin države OECD so v trendu do leta 30 zmanjšati uporabo agrokemikalij za vsaj 2030 %.

V velikem kmetijstvu postaneta ročno delo in intuitivno odločanje neučinkovita. Količine so preprosto prevelike za ročno upravljanje, stroški napak pa so previsoki. Natančna dodelitev virov – gnojil, vode, kemikalij – na pravem mestu in ob pravem času je bistvenega pomena.

Kako inovacija pomaga pri tem?

• Precizno kmetijstvo in odločanje: Napredne tehnologije so sposobne skenirati tla z uporabo radarja in sistemov daljinskega zaznavanja. Algoritmi strojnega učenja analizirajo podatke o tleh, vremenu, mikroklimi in pH vrednostih, da optimizirajo porazdelitev virov. To lahko zmanjša porabo gnojil in vode za 20–40 %. Meteorološki modeli to analizo še izboljšajo z napovedovanjem vremenskih vzorcev na podlagi atmosferskih gibanj. Na primer, peščena nevihta, ki izvira iz Afrike, lahko spremeni vsebnost mineralov v tleh, medtem ko lahko zračne mase iz Evrope vplivajo na njeno kislost. Na podlagi podatkov se ustvarijo natančne napovedi in agronomska priporočila za podporo odločanju.
• Zgodnja diagnoza in preprečevanje: Umetna inteligenca prepozna vzorce v nastajajočih težavah in jih napove veliko preden postanejo kritične. Z učenjem iz podatkov o zalogah, tretiranjih in pridelkih lahko umetna inteligenca priporoči intervencije, še preden kmet sploh zazna grožnjo. Na primer Keymakr je nudil storitve opomb za podjetja s področja podatkovne znanosti, ki razvijajo rešitve računalniškega vida za odkrivanje škodljivcev in bolezni. Pomagali smo pri pripravi strokovno označenih naborov podatkov za izboljšanje sistemov zgodnjega opozarjanja in omogočanje natančnejših in pravočasnejših posegov, ki ščitijo pridelke v velikem obsegu.

Prihodnost tehnologije: Kjer teče reka inovacij

Če si tehnološki napredek predstavljamo kot reko, ki teče iz gora proti oceanu, postane eno jasno: inovacije se ne dogajajo v vakuumu. Tečejo proti območjem, kjer lažje prodrejo – kjer je resnično povpraševanje, jasni poslovni modeli in gospodarski donos. Danes kmetijstvo ponuja več takšnih obetavnih smeri.

Napovedna analiza

Sposobnost napovedovanja pridelka, izbruhov bolezni, podnebnih sprememb in potreb rastlin z uporabo velepodatkov je nujna. Umetna inteligenca že pomaga kmetom določiti, kdaj in kje saditi, koliko zalivati ​​in kdaj gnojiti, z uporabo vremenskih modelov, satelitskih posnetkov in podatkov senzorjev. Ta tehnologija je med najhitreje rastočimi v kmetijsko-tehnološkem prostoru.

Navpično kmetovanje

Vertikalno kmetovanje ali »babilonski stolpi«, ki je nekoč veljalo za futuristično, je zdaj resničnost. V Singapurju, na Japonskem, v ZAE in na Nizozemskem na desetine vertikalnih kmetij pridelujejo solato, zelenjavo, jagode in celo krmo za živino z uporabo večnivojskih sistemov. Povpraševanje po takšnih rešitvah je še posebej veliko v velemestih, kjer je zemljišč malo. Visoke prašičje farme, bioplinski sistemi in avtonomni rastlinjaki omogočajo proizvodnjo hrane z do 10-krat večjim donosom na kvadratni meter, hkrati pa varčujejo z vodo in energijo. Kitajska je na primer leta 2023 odprla prvo 26-nadstropno avtomatizirano prašičjo farmo na svetu, kjer je vse od krmljenja do ravnanja z odpadki v celoti mehanizirano.

Živinoreja naslednje generacije

Dva ključna trenda preoblikujeta živinorejo. Prvi je avtomatizacija tradicionalnega kmetovanja s pametnimi krmilniki, spremljanjem zdravja živali na podlagi umetne inteligence in sistemi za nadzor podnebja. Drugi je porast alternativnih beljakovin. Narašča zanimanje za laboratorijsko vzgojeno meso, mikoproteine ​​(pridobljene iz gliv) in beljakovine na osnovi žuželk. Te inovacije niso le bolj trajnostne, ampak lahko obravnavajo tudi vrsto etičnih vprašanj.

In končno bi rad omenil ... čebele, edinstvene in nenadomestljive opraševalke. Svetovne populacije čebel se vsako leto zmanjšujejo za približno 35 odstotkov. Glede na ključno vlogo čebel pri opraševanju ta upad predstavlja resno grožnjo svetovni preskrbi s hrano in varnosti preskrbe s hrano. Po podatkih Svetovni projekt čebel, približno 75 odstotkov svetovnih pridelkov je vsaj delno odvisnih od čebel.

Presenečen sem bil, ko sem izvedel, da še vedno nismo razvili umetne metode opraševanja, ki bi bila enako učinkovita kot čebele. Roboti s krtačami, kot jih na primer uporabljajo na Kitajskem, lahko posnemajo le majhen delček tega, kar čebele počnejo naravno. Kompleksnost in učinkovitost naravnega opraševanja sta veliko povpraševanje in izziv za sodobno tehnologijo.

Če bi danes začel novo podjetje, bi investiral v čebelarstvo. Vendar je to težko področje – čebele so občutljiva bitja, ki zahtevajo posebno nego. Pogosto se upirajo razmnoževanju v ujetništvu in so ranljive za številne okoljske grožnje. Zato se lahko tehnologije, namenjene ohranjanju in vzreji čebeljih populacij, iz nišne dejavnosti razvijejo v temelj svetovne prehranske varnosti.