Fenntarthatóság

A mesterséges intelligencia szerepe az agráriumban

 

A mesterséges intelligenciát (AI) korunk csodaszereként emlegetik. De hogyan alkalmazható az agrár szférában, kezelhetjük-e a szektor kihívásait ezzel az eszközzel? Az OTP Agrár szakértői cikkükben ezen kérdésekre keresték a választ, és minél mélyebbre ásták magukat a témában, annál több kérdés vetődött fel bennük is.

A mesterséges intelligencia emberi intelligens gondolkodást, kognitív folyamatokat és viselkedést utánzó, tanulásra is képes komplex algoritmus. Mindebből következik, hogy az AI ott tud leginkább kibontakozni, ahol kiterjedt és összetett adatállomány áll rendelkezésre. A mezőgazdaság ilyen szempontból az orvosi ló esete – írták.

Fotó: illusztráció, canva.com

A gazdálkodók által szabályozható változókon, például a faj- és fajtaválasztáson, a vetésidőn és a trágyázási arányon kívül számos olyan változó van, amelyek kívül esnek a gazdálkodók ellenőrzésén, irányításán ilyenek például az időjárási tényezők. Az AI képes kezelni a nagy varianciájú többdimenziós problémákat, épp ezért az érintettek igen nyitottan fogadják a potenciális megoldásokat.

Emlékeztetnek, becslések szerint a Föld népessége 2050-re eléri a 10 milliárd főt, a világ élelmiszer-kereslete, várhatóan 59-98%-kal fog növekedni 2005 és 2050 között. Ennek az igénynek a kielégítése miatt az agráriumra növekvő nyomás nehezedik. A kihívások kezelése jelentős innovációs nyomást eredményeznek, az AI alapú szoftverek alkalmazása az agrárium területén is robbanásszerű növekedés előtt áll.

Markets and Markets piackutató cég becslése szerint a 2020-ban még 2,35 milliárd USD nagyságú piac 2025-re csaknem 11 milliárd USD-re fog növekedni, ami évi 35%-os (!) bővülést jelenthet.

Fotó: illusztráció, canva.com

A mesterséges intelligencia több szempontból segíthet a mezőgazdaságban, ám felmerül a kérdés,  hogyan bánjunk az adatvagyonnal, miben segíthetnek az AI alapú szoftverek a mezőgazdasági üzemek számára?

Az OTP Agrár szakértői összeggyűjtötték a legfontosabbakat:

  • növény-egészségügyi előrejelzések: nagyfelbontású fotók, gépi képfelismerés és gépi tanulás segítségével már a korai szakaszban kimutathatóak a különféle növénybetegségek és környezeti stresszhatások jelei, előre jelezhető az érés és ezáltal az optimális betakarítás időpontja,
  • időjárás-előrejelzés: a meteorológiai szenzorok valós idejű jelei és a nyilvánosan elérhető historikus adatok alapján,
  • precíziós technológiák: automata kormányzás pontosságának növelése képfelismerő algoritmus segítségével,
  • vetőmagtermesztés: segít kiválasztani a legnagyobb várható potenciállal rendelkező keresztezéseket, hibrideket,
  • döntéshozatal optimalizálása: pl. különféle takarmány receptúrák, különböző öntözési technológiák hatásainak és más egyéb változók hatásainak szimulálása,
  • jövedelmezőség növelése: pontos hozamtérképek és kijuttatási térképek birtokában felimerhető a pazarlás és optimalizálható az inputanyagok felhasználása,
  • piaci igények felmérése: segíthet felismerni a piaci trendeket, hogy melyek lesznek a rentábilisan termeszthető növények.

A szakértők úgy gondolják, hogy

„az ágazati szabályzói kényszerek, a KAP biztosította keretek és maguk a piaci folyamatok együttesen fogják kikényszeríteni az agrárvállalkozások teljesítményének drasztikus javulását. A zöld fejlesztések esetében megkerülhetetlen a növény-egészségügyi és időjárási előrejelzések, a precíziós technológiák, a döntéshozatal optimalizálása, amelyek a közeljövőben egyértelműen az AI-ra alapozottan fognak működni”.

agrotrend.hu/OTP Agrár

Tovább olvasom
Hirdetés

Fókuszban

Hirdetés
Hirdetés
Hirdetés

Facebook

Hirdetés
Hirdetés