Прогнозите за времето от изкуствения интелект може да помогнат на земеделските стопани да се борят с климатичните рискове, но внасят и нови опасности

Изкуственият интелект променя земеделието, като помага на фермерите да предвиждат времето, да управляват културите и да оптимизират операциите, но високите разходи, социалните неравенства и екологичните рискове означават, че той също така се носи със сериозни предизвикателства

Всяко решение, което фермерите взимат относно засаждането, носи множество рискове, които стават все по-сериозни в резултат на изменението на климата, както е отбелязано в нов анализ от The Conversation (TC).

Времето се явява като основен рисков фактор, който вреди както на селскостопанското производство, така и на финансовата стабилност на фермерите. TC дава примери за това как закъснелият мусонен сезон принуждава рисовите фермери в Южна Азия да започнат отначало с нови засаждания или да променят своето селскостопанско производство, което води до загубено време и приходи.

Това означава, че достъпът до надеждни и своевременни прогнози за времето може да помогне на фермерите да оптимизират своите графици за засаждане и употреба на торове. Въпреки това, TC твърди, че много ниско- и средно доходни страни се сблъскват със значителни предизвикателства при получаване на надеждни прогнози, тъй като технологията обикновено е много скъпа.

Нова вълна от прогностични модели за времето, задвижвани от изкуствен интелект, има потенциала да промени това разделение. Моделите на ИИ могат да дават точни, локализирани прогнози за дроб от компютърната стойност на традиционните модели, базирани на физика.

Изкуственият интелект позволява на националните метеорологични агенции в развиващите се страни да предоставят на фермерите своевременна, локализирана информация за променящите се дъждовни модели.

За разлика от традиционните модели, които изискват скъпи суперкомпютри и се фокусират върху умерените региони, AI моделите могат да работят на лаптопи и да предоставят прогнози глобално.

TC съобщава, че нови системи като Pangu-Weather и GraphCast демонстрират еквивалентна или по-висока производителност в сравнение с водещите физико-базирани модели за прогнозиране на температурата. Веднъж обучени, AI моделите произвеждат резултати в рамките на минути, а не часове, което позволява на фермерите да вземат бързи и информирани решения.

Предизвикателството е насочено към адаптиране на прогнозите към реалните потребности. „За да разкрие пълния си потенциал, прогнозирането с помощта на изкуствен интелект трябва да бъде свързано с хората, чиито решения трябва да насочва“, забелязва ТС.

Организации като AIM for Scale, заедно с международни субекти, обучават потребители и създават фокусирани върху земеделски решения прогнози за правителствата. В Индия, точните прогнози за мусоните помогнаха на фермерите да изберат оптимални стратегии за засаждане, подобрявайки инвестициите и намалявайки риска.

Прогнозирането на времето чрез изкуствен интелект е в критичен етап и с подходяща подкрепа, страните с нисък и среден доход могат да предоставят на фермерите жизненоважна информация навреме.

Технологията на изкуствения интелект също предизвиква значителни промени извън прогнозирането на времето. Tavant реализира AI решения, които подобряват управлението на фермите, веригите за доставки и операциите по продажбите.

Нейните ускорители за AI агенти, разработени със студио Microsoft Copilot, включват „Sales Assistant“, който позволява на фермерите да закупуват семена, торове и други доставки по имейл или съобщения, и „Virtual Agronomist“, който предоставя реално време на съвети за културите базирани на AI.

Възникващи инструменти като роботизираните опрашители на MIT и SwagBot на Университета в Сидни допълват тези решения, илюстрирайки бъдещето на устойчивото, високотехнологично земеделие.

Скорошни изследвания идентифицират три основни проблема, свързани с изкуствения интелект: предикативно несъответствие между моделите, технологично нерешителство, което води до отлагане на решенията, и недостатъчна готовност за разрушенията, причинени от изкуствения интелект. Прекалената зависимост може да доведе до слабо управление, включително прекомерна употреба на торове, което наврежда на здравето на почвата и дългосрочната продуктивност.

Друг научен обзор съобщава, че високите цени пречат на малките ферми да имат достъп до изкуствен интелект, автоматизацията застрашава работните места, а корпоративният контрол върху данните може да създаде неравенства. Също така, изследователите отбелязват, че социално, изкуственият интелект може да задълбочи цифровите разделения, да укрепи предразсъдъците и да подкопае традиционните селскостопански практики.

Освен това, изследването подчертава, че етичните проблеми включват екологични щети и благосъстоянието на животните, докато сложните алгоритми затрудняват прозрачността.

Справянето с тези рискове изисква справедлив достъп, цифрово обучение, намаляване на предубедеността, управление на данните и етични насоки за устойчивото прилагане на изкуствения интелект.