Hur AI kan hålla människor matade mitt i jordbrukets turbulens

Innan traktorn uppfanns, arbetade bönderna på sina marker utan avbrott tillsammans med dragdjur som hästar och mulor som krävde sex hektar mark för foder per djur och år.

Bönderna fruktade förändringar, jobbförlust eller kostnader och var därför inte särskilt glada och skeptiska till traktorn. Men dess användning blev till slut standard i början av 1900-talet, vilket möjliggjorde för gårdar av alla storlekar och grödor att plöja och odla marken mer effektivt. Traktorn erbjöd inte bara bönderna ett verktyg för att förbättra sina affärsverksamheter, utan hjälpte också till att komplettera livsmedelsförsörjningen.

Medan AI stör nästan varje bransch, har jordbrukssektorn, som står inför betydande hinder på flera fronter, försiktigt börjat omfamna maskinlärning, datorseende och andra datastyrd processer. Traktorn ledde till att man antog andra uppfinningar som utlöste den gröna revolutionen, och många räknar med att AI kommer att ha samma effekt som livsmedelsosäkerheten ökar.

Men varför bör jordbrukssektorn omfamna AI, och kommer det att ge tillräckligt med hjälp i tid för att stoppa livsmedelsosäkerheten?

Varför jordbruket behöver AI:s effektivitet nu

Vetefarmare i Egypten kämpar för att förse sina grödor med tillräckligt med vatten, och grönsaksodlare i Kalifornien upplever oförutsedda extrema väderförhållanden. Men det globala jordbruket kämpar med mer än bara de miljömässiga effekterna av klimatförändringarna. Branschen står inför en lång och varierad lista med problem och störningar som kommer att öka livsmedelsosäkerhetssiffror om de inte åtgärdas snabbt.

Klimatförändringarna är existerande hot, men arbetsmarknadsfrågor påverkar varje aspekt av jordbruket. Mycket av den västerländska världen är beroende av erfarna säsongsarbetare för att hjälpa till med de långa och ansträngande dagarna på fälten. Men störningar orsakade av COVID-19-pandemin och andra destabiliserande faktorer lämnade många gårdar med personalbrist. Dessutom leder förändrade sociala tryck och livsstilsöverväganden till att många unga från jordbruksbakgrund undviker fälten och odlingarna för jobb inom högteknologi eller andra mer attraktiva yrken.

En personalbrist är en sak, men att ersätta kvalificerad personal är inte så enkelt som att plocka en slumpmässig person från gatan. Kritiska roller som scouting, skörd och hantering av bevattningssystem kräver expertkunskap och utbildning för att utföras acceptabelt.

Krig och arbetsmarknadsstörningar förvärrar livsmedelsosäkerheten genom att störa leveranskedjor. Till exempel har det pågående ryska kriget med Ukraina—en region som kallas “Europas brödkorg”—allvarligt hindrat livsmedelsflöden, särskilt till delar av världen som redan lider av livsmedelsosäkerhet, som Afrika.

Dessutom minskar stigande produktionskostnader, sjunkande produktionsvärden och skiftande marknader produktiviteten på många gårdar och urholkar odlarnas vinstmarginaler. Om detta inte gör jordbruket tillräckligt svårt, förvärrar klimatförändringarna allt detta och uppmuntrar traditionellt tekniktveksamma odlare att vända sig till AI för att komplettera sina krympande vinster och möta den globala efterfrågan.

Men det första steget är för teknikleverantörerna att bygga förtroende med odlarna, vilket kan ske genom att belysa var AI redan gör en enorm skillnad.

Var AI hjälper odlare att hålla livsmedelsflödet igång

FN:s livsmedels- och jordbruksorganisation uppskattar att bönderna måste producera 70 procent mer livsmedel för att mata den förväntade globala befolkningen på 9,1 miljarder människor år 2050. Det är en hög order för varje odlare att uppfylla samtidigt som man tar hänsyn till klimatpåverkan utan rätt teknik.

I många branscher är AI-applikationer mer teoretiska och behöver tid för testning och kvalitetssäkring. Hälsovården är ett exempel, där AI efterfrågas, men dess nuvarande användning är begränsad på grund av oro kring dataskydd och vårdslöshet.

Men inom jordbruket ser vi gårdar och odlare som ges möjlighet att använda nya AI-applikationer, inklusive mindre, lokala odlare som inte har resurserna att absorbera effekterna av pandemier, krig eller klimatförändringar.

Som den andra största exportören av jordbruksprodukter globalt och ett av de mest tätbefolkade länderna, har Nederländerna alltid behövt innovativa tillvägagångssätt för att övervinna sina geografiska begränsningar och bevara sin mark. Med minnet av hungersnöden 1944-45, har nederländarna i allmänhet omfamnat AI inom jordbruket för att implementera precisionsjordbruk, använda datorseende för att övervaka växters hälsa och fatta datadrivna beslut på gårdar och växthus.

Förra året etablerade Nederländska organisationen för vetenskaplig forskning (NWO) en ny institution som integrerar växtbiologi, datormodellering och AI för att utveckla grödor som kan vara mer resistenta mot klimatförändringar och mindre beroende av kemisk gröda.

USA är välsignat med en överflöd av möjligtvis den bästa jordbruksmarken. Men den genomsnittliga amerikanska bonden är nästan 60 år gammal, med nästan 40 procent över 65 år. För att hjälpa åldrande och underbemannade odlare, blir AI och robotik allt vanligare på amerikanska gårdar, vilket ökar produktiviteten i arbetsintensiva uppgifter som plockning och plöjning och ger datadrivna insikter för att fatta informerade beslut som kan förbättra grödans hälsa och öka skörden.

Med högkvalitativ data och förbättringar inom maskinlärning, datorseende, djupinlärning och innovativ robotik, hjälper AI aktivt odlare att göra jordbruket till en mer livskraftig affärsverksamhet, mer hållbar och mer effektiv totalt sett.

Till exempel kan datautbyte och samarbeten mellan odlare och teknikleverantörer hjälpa till att sprida värdefull information som ökar produktivitet och grödkunskap, vilket möjliggör för AI-system att förbättras samtidigt som odlare kan få värdefulla insikter. AI och datautbyte kan till och med hjälpa till att varna jordbruksgemenskaper om nya grödhot som sprider sig i en specifik region. Oavsett om man använder AI-verktyg eller de data det genererar för grödövervakning eller prediktiv analys, är det relevant ammunition i kampen för att öka livsmedelssäkerheten.

Stigande livsmedelsosäkerhet kommer slutligen att leda till ekonomiska svårigheter, konflikter och omfattande destabilisering som påverkar alla aspekter av mänskligheten. Att undvika dessa katastrofala scenarier kräver att man utvidgar och sprider AI:s positiva effekt på jordbruket.