В глобальном масштабе сельское хозяйство сталкивается с растущим давлением. Это вызвано изменением климата, деградацией земель, нехваткой рабочей силы, сбоями в цепочках поставок и растущим спросом на продовольствие со стороны населения.
«В то же время, производительность сельхозкультур неравномерна. Например, урожайность кукурузы в США часто превышает 10 тонн с гектара. Такая высокая урожайность обусловлена механизацией, улучшенными сортами семян, ирригацией и эффективным использованием ресурсов, чему все больше способствуют технологии точного земледелия. В отличие от этого, урожайность во многих регионах Африки к югу от Сахары остается на уровне около 2–3 тонн с гектара. Это отражает такие ограничения, как ограниченный доступ к ресурсам, зависимость от богарного земледелия, а также слабая инфраструктура и институциональная поддержка», пишут исследователи Абиодун Олусола Омотайо и Абиб Бабатунде Омотосо в статье, опубликованной журналом The Conversation.
Мелкие фермеры составляют около 80% фермерского населения развивающихся стран. Они часто сталкиваются с низкими урожаями из-за ограниченного доступа к основным сельскохозяйственным ресурсам, таким как улучшенные семена, удобрения и агрохимикаты (пестициды). Они реже используют орошение и механизацию сельского хозяйства. Кроме того, они очень уязвимы к климатическим потрясениям.
Традиционные методы ведения сельского хозяйства, включая зависимость от дождевых осадков, использование низкоурожайных местных сортов семян, неоптимальное применение удобрений и сильную зависимость от ручного труда, оказываются недостаточными для удовлетворения потребностей продовольственных систем XXI века.
В последние годы использование инструментов искусственного интеллекта (ИИ) продемонстрировало способность повышать эффективность затрат и результатов, а также обеспечивать мониторинг состояния растений и животных в режиме реального времени. Было показано, что аграрное ПО способствует сохранению почвенных и водных ресурсов, а также снижению послеуборочных потерь, особенно в технологически развитых сельскохозяйственных системах США, Китая и Европы.
«Мы более 15 лет занимаемся научными исследованиями в области прикладной экономики, развития, экономики ресурсов и сельскохозяйственной экономики, включая внедрение технологий и устойчивые сельскохозяйственные системы. В нашем недавнем исследовании мы сравнили внедрение ИИ в сельском хозяйстве в развитых и развивающихся странах. Мы изучили, как искусственный интеллект используется и применяется в разных регионах. Были проанализированы данные из технологически развитых экономик, таких как Европа, США, Австралия и Япония, а также исследования из Африки, Южной Азии, Латинской Америки и других регионов с низким и средним уровнем дохода. Наш главный вывод заключается в том , что ИИ обладает значительным потенциалом для повышения производительности и устойчивости сельского хозяйства. Однако этот потенциал зависит от благоприятной политики, надежной инфраструктуры и равноправного доступа. Без этого технология может скорее усугубить существующее неравенство, чем уменьшить его», отмечают авторы работы.
В ходе исследования были рассмотрены следующие вопросы:
- Модели внедрения ИИ: масштабы его использования в разных регионах и типы приложений ИИ, применяемых в сельском хозяйстве (такие как точное земледелие, обнаружение болезней, прогнозирование урожайности и интеллектуальное орошение).
- Уровни готовности инфраструктуры: наличие электроэнергии, широкополосного доступа в интернет, поддержка цифровой грамотности, системы управления данными, интеллектуальные устройства, услуги по расширению или технической поддержке, необходимые для эффективного внедрения ИИ.
- Ключевые проблемы, связанные с этикой и управлением данными, которые включают в себя: право собственности на данные, конфиденциальность и безопасность, информированное согласие, алгоритмическую предвзятость, прозрачность, подотчетность и равный доступ к сельскохозяйственным технологиям на основе ИИ.
- Как национальная политика реагирует на возникающие риски. К этому относятся: нарушение конфиденциальности данных, уязвимость в сфере кибербезопасности, перемещение рабочей силы и неравный доступ к сельскохозяйственным технологиям с использованием искусственного интеллекта.
Такой подход позволил учесть как глобальные тенденции, так и региональные особенности. Исследователи пришли к выводу, что искусственный интеллект активно влияет на сельское хозяйство в развитых странах. Такие технологии, как инструменты точного земледелия, помогают улучшить использование удобрений, орошение, прогнозирование урожайности и борьбу с вредителями, а также способствуют более эффективному использованию ресурсов и повышению устойчивости к изменчивости климата.
К факторам, которые сделали это возможным, относятся:
- Цифровая инфраструктура. Во многих развитых странах надежный интернет, спутниковые системы, облачные платформы и подключенные датчики обеспечивают непрерывный сбор и анализ данных. Это способствует принятию решений в сельском хозяйстве в режиме реального времени и бесперебойному использованию технологий точного земледелия.
- Сильная институциональная поддержка. Это позволило быстро внедрять инновации в сельском хозяйстве. Поддержка включает в себя создание устоявшихся механизмов управления, обеспечивающих оперативную ясность в вопросах конфиденциальности данных, прозрачности и подотчетности. Это способствовало более ответственному внедрению технологических инноваций.
- Надежное электроснабжение. Это крайне важно для сельского хозяйства, использующего искусственный интеллект. Оно обеспечивает непрерывную работу цифровых систем и технологий, таких как датчики, автоматизированные системы орошения, дроны и платформы обработки данных.
С другой стороны, внедрение ИИ остается ограниченным в развивающихся странах, где производство продуктов питания в основном сосредоточено на мелких фермерах. К ограничивающим факторам относятся:
- Цифровое неравенство. Самый большой барьер. Фермерам часто не хватает стабильного интернет-соединения, доступных по цене устройств или достаточной цифровой грамотности.
- Электроэнергия. Дефицит электроэнергии препятствует внедрению и эффективному использованию ИИ в сельском хозяйстве, нарушая работу цифровых инструментов и инфраструктуры, необходимых для сбора, обработки и передачи данных.
- Стоимость. Высокая стоимость инструментов ИИ и недостаточная цифровая грамотность для эффективного использования этих инструментов.
- Ограниченный доступ к кредитам. Из-за недостатка финансовых возможностей фермерам сложно инвестировать в цифровые технологии. Они не могут позволить себе первоначальные затраты на покупку, установку, а также текущее техническое обслуживание и абонентскую плату, необходимые для эффективного использования инструментов искусственного интеллекта.
Ученые также выявили два фактора, которые препятствуют внедрению ИИ в Африке и других развивающихся странах.
Во-первых, многие модели аграрного ИИ плохо подходят для условий развивающихся стран. Инструменты, обученные на данных из индустриальных сельскохозяйственных систем, часто показывают низкую эффективность в местных условиях. Это приводит к предвзятым или неточным рекомендациям и повышает риски для уязвимых фермеров.
Например, модель прогнозирования урожайности или обнаружения вредителей на основе ИИ, обученная на крупных монокультурных фермах в США или Нидерландах, может выдавать ненадежные рекомендации при применении к мелким фермерским хозяйствам в Африке, характеризующимся смешанным земледелием, нерегулярным использованием ресурсов, богарным земледелием и крайне неоднородными почвенными условиями.
Во-вторых, существуют этические проблемы, связанные с использованием ИИ, в частности, отсутствие ясности в вопросах владения данными и конфиденциальности. Слабое управление данными наиболее выражено в развивающихся регионах. Фермеры часто практически не контролируют то, как собираются, используются или монетизируются их данные.
Эти проблемы распределены неравномерно. Однако риски более выражены в регионах с низким уровнем дохода, где системы регулирования слабее, а у мелких фермеров меньше ресурсов для управления технологическими изменениями.
«Без надлежащих мер ИИ может усугубить неравенство, уже существующее в глобальных продовольственных системах. Он также рискует углубить существующее неравенство, ограничивая свой вклад в устойчивое развитие и продовольственную безопасность. Искусственный интеллект может преобразовать сельское хозяйство в Африке и других развивающихся странах, но без правильной политики он может, наоборот, усугубить неравенство», подчеркивают авторы работы.
По их словам, приоритетной задачей является укрепление основ. Надежное электроснабжение, доступ в интернет и доступные цифровые инструменты имеют решающее значение. Без них искусственный интеллект останется недоступным для большинства мелких фермеров. Доступ к финансированию, обучению и местным системам данных также будет критически важен.
Внедрение должно быть постепенным, начиная с простых инструментов, таких как продвинутые мобильные консультационные услуги, прежде чем переходить к более масштабным решениям. Искусственный интеллект должен быть инклюзивным и ориентированным на фермеров. При правильном применении он может укрепить продовольственные системы. При неправильном применении он рискует еще больше отбросить наиболее уязвимые слои населения назад.
Источник: The Conversation. Авторы: Абиодун Олусола Омотайо, Абиб Бабатунде Омотосо.
