AI Tarımın Verimliliğine İhtiyacının Nedenleri

Traktörün icat edildiği zaman, çiftçiler topraklarını yorucu bir şekilde işlerken, her yıl hayvan başına altı acre toprak gerektiren atlar ve eşekler gibi yük hayvanları ile birlikte çalışırlardı.

Değişiklikten, iş kaybından veya maliyetten korkan çiftlik sahipleri traktörün kullanımını hemen kabul etmediler ve genel olarak şüpheciydiler. Ancak traktörün kullanımı sonunda 20. yüzyılın başlarında standart hale geldi ve tüm büyüklükteki ve türdeki çiftliklerin toprakları daha verimli bir şekilde sürmesini ve ekmesini sağladı. Traktör sadece çiftçilere iş operasyonlarını iyileştirmek için bir araç sunmakla kalmadı, aynı zamanda gıda tedariklerini destekledi.

AI几乎 her endüstriyi etkilerken, çoklu cephelerde önemli engellerle karşı karşıya olan tarım sektörü, makine öğrenimi, bilgisayar görme ve diğer veri odaklı süreçleri ihtiyatlı bir şekilde benimsemektedir. Traktör, Yeşil Devrimin kabul edilmesine yol açan diğer icatların önünü açtı ve birçok kişi AI’nın da aynı etkiyi yaratmasını umuyor, özellikle gıda güvensizliğinin artmasıyla birlikte.

Ancak tarım endüstrisinin AI’nın verimliliğini neden benimsemesi gerekiyor ve gıda güvensizliğini durdurmak için yeterli yardım sağlayabilecek mi?

AI’nın Verimliliğine Tarımın İhtiyacı Neden Şimdi?

Mısır çiftçileri Mısır’da ürünlerine yeterli su sağlamaya çalışırken, California’daki sebze yetiştiricileri beklenmedik aşırı hava koşullarıyla karşı karşıya kalıyor. Ancak küresel tarım sadece çevre üzerindeki iklim değişikliği etkileri ile değil, aynı zamanda gıda güvensizliği rakamlarını daha da artıracak bir dizi sorun ve kesinti ile karşı karşıya.

İklim değişikliği tehditleri varoluşsal olsa da, işgücü sorunları tarımın her yönünü etkiler. Batı dünyası, uzun ve yorucu günlerde tarlalarda çalışmak için deneyimli mevsimlik göçmen işgücüne büyük ölçüde güvenmektedir. Ancak COVID-19 salgını ve diğer istikrarsızlaştırıcı faktörler nedeniyle birçok çiftlik işgücü eksikliği ile karşı karşıya kaldı. Ayrıca, değişen sosyal baskılar ve yaşam tarzı考虑leri, birçok genç çiftçi, teknoloji veya diğer daha çekici sektörlerdeki işleri için tarlaları ve bahçeleri terk etmeye başladı.

İşgücü eksikliği bir vấnedir, ancak uzman işçiler yerine koymak o kadar basit değildir. Tarla izleme, hasat ve sulama sistemlerinin yönetimi gibi kritik roller, kabul edilebilir bir şekilde gerçekleştirilmeleri için uzmanlık bilgisi ve eğitim gerektirir.

Savaşlar ve işgücü kesintileri, tedarik zincirlerini bozarak gıda güvensizliğini daha da artırır. Örneğin, Rusya-Ukrayna savaşı—”Avrupa’nın ekmeği” olarak bilinen bir bölge—gıda tedarik akışını, özellikle zaten gıda güvensizliği yaşayan Afrika gibi bölgelere, ciddi şekilde etkiledi.

Ayrıca, artan girdi maliyetleri, azalan üretim değerleri ve değişen pazarlar, birçok çiftlikte verimliliği azaltıyor ve yetiştiricilerin kar marjlarını düşürüyor. Çiftçiliği zaten zor kılan bu durum, iklim değişikliği ile birleşerek, geleneksel olarak teknolojiye karşı olan yetiştiricileri, azalan karlarını telafi etmek ve küresel talebi karşılamak için AI’ya yönlendiriyor.

Ancak ilk adım, teknoloji sağlayıcıların yetiştiricilerle güven oluşturmasıdır, ki bu, AI’nın zaten büyük bir fark yarattığı alanları vurgulayarak olabilir.

AI’nın Çiftçilere Yardımcı Olduğu Alanlar

BM Gıda ve Tarım Örgütü, 2050 yılında 9.1 milyar insanı beslemek için çiftçilerin %70 daha fazla gıda üretmesi gerektiğini tahmin ediyor. Bu, iklim etkileri dikkate alındığında, uygun teknoloji olmadan hiçbir yetiştiricinin karşılayamayacağı bir talep.

Çoklu endüstrilerde, AI uygulamaları daha teorik ve test edilmesi için zaman gerekiyor. Sağlık sektörü, bir örnek olarak, AI’dan yardım istiyor, ancak veri gizliliği ve kötü uygulama endişeleri nedeniyle kullanımı sınırlı.

Ancak tarımda, yeni AI uygulamalarıyla güçlendirilen çiftlikler ve çiftçiler görüyoruz, özellikle küçük, yerel yetiştiriciler, pandemiler, savaşlar veya iklim değişikliği etkilerini emmek için yeterli kaynağa sahip olmayanlar.

Küresel olarak tarım ürünlerinin ikinci büyük ihracatçısı olan ve daha yoğun nüfuslu ülkelerden biri olan Hollanda, coğrafi sınırlarını aşmak ve topraklarını korumak için her zaman yenilikçi yaklaşımlara ihtiyaç duymuştur. Tarihi 1944-45 kıtlığının hatırası ile Hollandalılar, AI’ı tarımında benimsemeye başladılar, böylece precisa tarım uygulamalarını optimize etmek, bilgisayar görme ile bitki sağlığını izlemek ve çiftliklerde ve seralarda veri odaklı kararlar almak mümkün oldu.

Geçen yıl, Hollanda Bilimsel Araştırma Örgütü (NWO), bitki biyolojisi, hesaplamalı modelleme ve AI’ı birleştiren yeni bir kurum kurdu, böylece iklim değişikliğine karşı daha dayanıklı ve kimyasal bitki korumasına menos bağımlı ürün çeşitleri geliştirilebiliyor.

ABD, muhtemelen dünyanın en iyi tarım arazilerine sahip. Ancak ortalama Amerikan çiftçisi 60 yaşın üzerinde, neredeyse %40’ı 65 yaşın üzerinde. Yaşlanan ve işgücü eksikliği yaşayan yetiştiricilere yardımcı olmak için AI ve robotik, ABD çiftliklerinde giderek daha yaygın hale geliyor, böylece emek yoğun görevlerin verimliliği artırılıyor ve veri odaklı içgörüler sayesinde bitki sağlığı ve verimliliği iyileştirilebiliyor.

Daha yüksek kaliteli veri ve makine öğrenimi, bilgisayar görme, derin öğrenme ve yenilikçi robotikte iyileştirmeler ile AI, çiftçilere tarım işini daha sürdürülebilir, daha verimli ve daha kârlı hale getirmelerine yardımcı oluyor.

Örneğin, yetiştiriciler ve teknoloji sağlayıcıları arasındaki veri paylaşımı ve işbirliği, üretimi ve ürün bilgisini artıran değerli bilgileri sunabilir, böylece AI sistemleri gelişirken, yetiştiriciler de önemli içgörüler kazanabilir. AI ve veri paylaşımı, çiftçi topluluklarını belirli bir bölgede yayılan yeni ürün tehditleri hakkında uyarmaya bile yardımcı olabilir. AI araçlarını veya ürettiği verileri kullanarak ürün izleme veya öngörülü analiz için, gıda güvensizliği mücadelesinde önemli bir silah sunuyor.

Artan gıda güvensizliği, sonunda ekonomik zorluklar, çatışmalar ve insanlığın tüm yönlerini etkileyen yaygın istikrarsızlığa yol açacaktır. Bu felaket senaryolarını önlemek, tarımın AI’nın olumlu etkisini genişletmeyi ve yaymayı gerektirir.