Искусственный интеллект коренным образом меняет облик жизни, какой мы её знаем. В сельском хозяйстве мировой рынок ИИ, как ожидается, достигнет стоимости почти 47 миллиардов долларов США к 2034 году. ИИ позволяет получать более высокие урожаи при меньших затратах, что имеет огромное значение в эпоху климатической неопределенности и дефицита ресурсов. Однако внедрение аграрного ИИ в практики фермеров зависит от множества факторов, а не только от технологий.
Проблему внедрения аграрного ИИ рассматривает Чарльз Контех — канадский политолог, профессор государственной политики и управления на факультете политических наук в Университете Брока, который также является директором исследовательской сети Niagara Community Observatory. Его статья была опубликована в журнале The Conversation.
В Канаде политики в сфере сельского хозяйства и лидеры отрасли постепенно начинают осознавать потенциал искусственного интеллекта, что признается в новой стратегии Канады «Искусственный интеллект для всех». Но одних только технологий недостаточно для достижения столь желаемых преобразований, пока существует «пробел внедрения».
«Канада отстает от других стран Большой Семерки G7 в системной трансформации сельскохозяйственного сектора. Проблема заключается не в отсутствии современных инструментов, а в отсутствии систем, которые помогают фермерам понимать, интегрировать и доверять этим технологиям. Я руководил научной группой в Университете Брока, проводившей двухлетнее исследование автоматизации и робототехники в сельском хозяйстве Онтарио. Мы обнаружили, что, хотя многие технологии были технически обоснованными и коммерчески доступными, их внедрение ограничивалось более широкими структурными факторами. Наши выводы применимы к сельскохозяйственным технологиям с использованием ИИ по всей Канаде», пишет Чарльз Контех.
Что уже предоставляет аграрный ИИ фермерам
В сельском хозяйстве такие инструменты, как Farmer Chat, AgPal и Root AI, меняют жизнь фермеров по всему миру, предоставляя им основанные на данных рекомендации в режиме реального времени.
Интеллектуальные датчики отслеживают влажность почвы, уровень питательных веществ и pH. Дроны и спутники получают полевые снимки высокого разрешения. Системы искусственного интеллекта обрабатывают эти данные, чтобы определить, где культуры испытывают стресс, и за миллисекунды определяют, какие меры необходимы, иногда с точностью до нескольких квадратных метров.
Раннее обнаружение болезней и вредителей на основе искусственного интеллекта позволяет производителям вмешиваться до того, как проблемы станут очевидными. Системы компьютерного зрения могут выявлять такие заболевания, как желтая ржавчина или фитофтороз, на несколько дней или недель раньше, чем при ручном осмотре, что снижает потери урожая и использование пестицидов. Ирригационные платформы, такие как CropX, динамически регулируют подачу воды на основе данных о почве и погоде, иногда сокращая потребление воды до 50%.
Аналогичные тенденции и в животноводстве. Фермеры используют датчики , камеры и модели машинного обучения для мониторинга здоровья животных, выявления хромоты и определения ранних признаков таких заболеваний, как мастит, до того, как вспышки распространятся по стадам.
Почему внедрение постоянно тормозится
Исследование выявило три препятствия на пути внедрения ИИ. Во-первых, многие фермеры по-прежнему не знают, какие инструменты ИИ существуют и какие из них актуальны для их хозяйства. Это синдромом информационного пробела.
Во-вторых, другие испытывают трудности с интеграцией новых систем с существующим оборудованием, платформами данных и рабочими процессами. Это синдромом несоответствия.
Во-третьих, сети инновационной системы часто нескоординированы: университеты, технологические компании, службы распространения знаний и производители работают изолированно, а не сообща. Это синдром фрагментации.
Совокупный эффект этих проблем приводит к ослаблению структур поддержки, что ограничивает возможности для обмена опытом и скоординированного внедрения новых технологий.
Системы важнее инструментов
«Для раскрытия потенциала ИИ и снижения связанных с ним угроз канадская сельскохозяйственная политика должна основываться на том, что моя исследовательская группа называет системным подходом к сельскохозяйственным инновациям. В рамках этой концепции инновации рассматриваются как сетевой процесс, в котором участвуют исследователи, фермеры, агропредприниматели, политики и посреднические организации, которые их связывают», пишет Чарльз Контех.
По его мнению, основным принципом этого подхода является важность регионального контекста в такой обширной по территории стране, как Канада. То, что работает для интенсивных молочных систем в Квебеке, может не подойти производителям зерна в Саскачеване или садоводческим хозяйствам в Британской Колумбии и Онтарио. Географические масштабы Канады и разнообразие производства означают, что благие намерения в отношении национальных решений часто оказываются недостаточными. Он объясняет ключевые элементы инновационных систем как архитектуру управления. В этом контексте ИИ может служить мощным инструментом преобразования для повышения производительности и экологической ответственности в сельском хозяйстве.
При надлежащем управлении в рамках выверенной, регионально ориентированной инновационной экосистемы ИИ может способствовать обмену знаниями, улучшению взаимодействия между разработчиками технологий и конечными пользователями.
При неправильном применении ИИ может усиливать дезинформацию и воспроизводить предвзятость, заложенную в обучающих данных. Он может сужать, а не расширять возможности фермеров по принятию решений, подрывать конфиденциальность и право собственности на данные и в конечном итоге разрушать доверие к инструментам на основе ИИ.
Переход от обещаний к практике
Для превращения потенциала ИИ в устойчивые перемены необходимы фундаментальные системные изменения, направленные на более скоординированные действия. Учитывая обширную территорию Канады, политика должна также укреплять региональные инновационные системы, а не полагаться на универсальные программы.
«Межправительственные усилия — подход, который я называю многоуровневым управлением, — основанные на региональных экосистемах поддержки инноваций, могут восполнить пробелы в знаниях посредством программ обучения фермеров, которые сосредоточены на интеграции и использовании, а не просто на продвижении технологий. Искусственный интеллект сам по себе не сможет трансформировать канадское сельское хозяйство. Однако, будучи интегрированным в эффективную архитектуру управления инновационными системами, он может внести радикальный вклад в создание более конкурентоспособной, устойчивой и жизнеспособной агропродовольственной системы», заключает Чарльз Контех.
Источник: The Conversation. Автор: Чарльз Контех.