Spokój, natura, praca zgodnie z porami roku – praca rolnika już dawno tak nie wygląda, bo codziennie trzeba jeszcze znaleźć czas na gromadzenie danych, analizę i współpracę z technologią.
Lawinowo rośnie liczba gospodarstw i przedsiębiorstw rolniczych, które próbują wykorzystać możliwości AI do usprawnienia codziennej pracy rolników, producentów rolnych, do ograniczenia kosztów oraz lepszego wykorzystania zgromadzonych danych. Są też i pierwsze wnioski.
Kwestia czasu. Rolnicy oddadzą gospodarstwa pod zarząd AI
Rolnicy i hodowcy mają duże bazy danych, którymi trzeba zarządzać. Mowa o liczebności, wieku, stanie zdrowia, historii leczenia oraz ewidencji rozrodu zwierząt gospodarskich, albo o zmiennych w kosztach produkcji, cenach zakupu nasion, nawozów, czy w przychodach ze sprzedaży plonów. A są jeszcze dane na potrzeby państwowych instytucji statystycznych, lub parametry pracy ciągników i kombajnów, zużycie paliwa oraz mapy plonów i pokrycia terenu.
Można monitorować stan sprzętu rolniczego, gleby, temperatury, upraw, dróg wodnych, czy też oceniać, czy zwierzęta nie chorują lub nie przebywają w zbyt nasłonecznionych miejscach. Zestaw czujników już sprawdza, co i jak długo krowa przeżuwa, czy w kurnikach jest właściwy poziom jasności i jak zarządzane jest pastwisko.
Badania Uniwersytetu Nebraski pokazują, że sztuczna inteligencja może skutecznie wspierać decyzje rolników. Co prawda AI nadal wymaga nadzoru człowieka, ale wkrótce będzie gotowa do samodzielnego prowadzenia gospodarstwa rolnego.
AI pokonała rolników. Nie potrafiła tylko przewidzieć pogody
Jak informuje Nebraska Public Media, naukowcy z Uniwersytetu Nebraski w Lincoln przeprowadzili eksperyment sprawdzający, czy generatywna AI może skutecznie wspierać decyzje związane z produkcją roślinną. ChatGPT otrzymywał rzeczywiste dane dotyczące upraw i na ich podstawie rekomendował działania na kolejnych etapach sezonu wegetacyjnego. Celem było sprawdzenie, czy sztuczna inteligencja może być dokładnym, kompleksowym i elastycznym narzędziem wspierającym zarządzanie gospodarstwem.
Rezultaty okazały się obiecujące. W tegorocznej edycji konkursu Testing Agriculture Performance Solution (TAPS) rozwiązanie oparte na AI zajęło pierwsze miejsce w kategorii plonów zbóż, pokonując zespoły prowadzone przez rolników.
Co ciekawe, największe problemy pojawiły się przy prognozowaniu pogody w czasie rzeczywistym, szacowaniu kosztów nawadniania oraz analizie zmienności warunków glebowych na poszczególnych polach.
