Sztuczna inteligencja wkracza na pola uprawne, oferując precyzyjne nawożenie, automatyzację i oszczędność wody. Rolnicy zyskują narzędzie do lepszego planowania, ochrony roślin i redukcji kosztów. Sprawdź, jak AI zmienia przyszłość rolnictwa w Polsce i na świecie.
Sztuczna inteligencja w rolnictwie to technologia, która ma potencjał zrewolucjonizować współczesną produkcję żywności. Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) wspierają rolnictwo na wielu poziomach – od siewu, przez automatyczne sterowanie maszynami, prognozowanie plonów i analizę zdjęć roślin, aż po zbiór i sprzedaż. Dzięki AI możliwe jest ograniczenie kosztów operacyjnych oraz lepsze dostosowanie do zmieniających się warunków klimatycznych. Chociaż obecnie w Polsce z zaawansowanych technologii korzystają głównie właściciele dużych gospodarstw, dynamika ich wdrożeń szybko rośnie.
Zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie – od analizy gleby po sprzedaż plonów
Zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie obejmują szeroki zakres działań. AI umożliwia rolnikom podejmowanie bardziej precyzyjnych decyzji, co przekłada się na optymalizację kosztów i dbałość o środowisko naturalne. Systemy AI pozwalają na szybsze wykrywanie chorób roślin, precyzyjne stosowanie nawozów oraz automatyzację procesów zbioru. Przykłady obejmują systemy zdolne do wykrywania chorób jabłoni z dokładnością do 95% przy użyciu sieci neuronowych, czy identyfikację rdzy żółtej w uprawach pszenicy.
Na poziomie inżynierii biosystemów, AI w rolnictwie jest wykorzystywana do mapowania pól, oceny zasobności gleby oraz wyznaczania optymalnych tras przejazdowych dla maszyn. Dzięki analizie danych satelitarnych, systemy te potrafią wskazać obszary o niższych plonach i sugerować odpowiednie dawki nawożenia w celu ich wyrównania. Sztuczna inteligencja odgrywa również rolę w ocenie jakości warzyw i owoców na każdym etapie – od uprawy, przez zbiór, po przetwarzanie. Systemy wizyjne z kamerami RGB i NIR są używane do sortowania owoców, klasyfikując je na podstawie koloru, kształtu i stopnia dojrzałości. Algorytmy wspierają też wybór najlepszego momentu zbioru, a technologie spektroskopii bliskiej podczerwieni (NIR) i obrazowania hiperspektralnego pozwalają oceniać zawartość cukrów, kwasów czy wody w produktach. Profesor Maciej Zaborowicz z Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu wyjaśnia, że dla obiektywnej oceny jakości produktów, takich jak pomidory czy mięso, AI wymaga zestawu parametrów i stworzenia odpowiedniego modelu, co eliminuje subiektywizm ludzkiej oceny.
Mówi: prof. dr hab. inż. Maciej Zaborowicz, kierownik Katedry Inżynierii Biosystemów Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu
Rozwój AI w rolnictwie i wyzwania technologiczne w Polsce
Obecny etap zastosowania sztucznej inteligencji w rolnictwie można określić jako „raczkowanie technologii”. Profesor Zaborowicz podkreśla, że choć modelowanie neuronowe jest coraz szerzej wdrażane w branży, jego pełen potencjał nie jest jeszcze wykorzystany. Obecnie firmy koncentrują się na wprowadzaniu technologii wspierających codzienną pracę rolnika na urządzeniach mobilnych i w ciągnikach. Pełne możliwości, porównywalne z przetwarzaniem obrazu w smartfonach, są jeszcze przed nami.
W Polsce rośnie zainteresowanie technologiami Rolnictwa 4.0, co potwierdza raport Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Polscy rolnicy wykazują zainteresowanie rozwiązaniami poprawiającymi efektywność nawożenia (72%), nowoczesnymi urządzeniami do mechanicznego zwalczania chwastów (54%), systemami wspomagającymi uprawę gleby (48%), automatycznym naprowadzaniem maszyn (54%) oraz telemetrią (48%).
Korzyści ekonomiczne i środowiskowe z wykorzystania sztucznej inteligencji w rolnictwie
Wdrożenie sztucznej inteligencji przynosi wymierne korzyści, zwłaszcza w obszarze redukcji kosztów. Inteligentne systemy, które rozpoznają rośliny i aplikują środki ochrony roślin precyzyjnie tylko na chwasty, znacząco obniżają zużycie chemikaliów. Systemy nawadniające, wspomagane AI, mogą zaoszczędzić od 30% do 50% wody w porównaniu do metod tradycyjnych. Ponadto, prowadzenie maszyn przez AI po optymalnych trasach minimalizuje zużycie paliwa.
Profesor Zaborowicz wskazuje, że nowe technologie przede wszystkim redukują koszty operacyjne, oferując doradztwo, które eliminuje błędy w planowaniu i optymalizuje procesy. Dodatkowo, koszty pozyskania tych technologii spadły, co sprawia, że są one coraz bardziej dostępne nawet dla małych gospodarstw, bez konieczności ponoszenia dużych nakładów.
Przyszłość AI w rolnictwie – perspektywy wdrożeń i rosnąca adopcja technologii
Rynek sztucznej inteligencji w rolnictwie wykazuje dynamiczny wzrost. W 2024 roku jego wartość szacowano na ponad 2 miliardy dolarów, z prognozą wzrostu do niemal 8 miliardów dolarów do 2030 roku. W Polsce technologie Rolnictwa 4.0 najczęściej wdrażane są w gospodarstwach powyżej 20 hektarów (38,4%), natomiast w mniejszych gospodarstwach wskaźnik ten jest niższy.
Zauważalna jest korelacja między wiekiem rolników a otwartością na nowe technologie. Młodsi rolnicy znacznie chętniej inwestują i testują nowe rozwiązania, w tym aplikacje AI. Wraz ze wzrostem średniej wieku wzrasta opór przed zmianami, co jest zjawiskiem podobnym do wprowadzania komputerów do rolnictwa w przeszłości. Jednakże, biorąc pod uwagę oszczędności i usprawnienia, jakie oferuje sztuczna inteligencja, jej popularność w rolnictwie będzie nadal rosła. W miarę dojrzewania technologii, sieci neuronowe, uczenie maszynowe i informatyka staną się standardem w codziennej pracy rolnika.
Czytaj też;
Fotografia: Elisa Photography, Unsplash