Як штучний інтелект може сприяти фермерам у збільшенні врожайності при зменшенні витрат.

Регенеративне агрономічне виробництво як ключ до забезпечення продовольчої безпеки та сталого розвитку продовольчих систем у майбутньому.

Регенеративне сільське господарство зосереджено на створенні стійких продовольчих систем шляхом відновлення ґрунту та підвищення природних ресурсів, таких як рівень ґрунтових вод та біорізноманіття на фермах.

Фокус на відновленні ґрунту сприяє тривалій стійкості та збільшенню врожайності завдяки поліпшенню здоров'я ґрунту, яке здатне утримувати більше води. Крім того, регенеративне сільське господарство має потенціал для зменшення викидів у сільському господарстві шляхом більш ефективного використання ресурсів.

На рівні ферми це зміцнює стійкість, роблячи господарства краще підготовленими до протистояння екологічним проблемам і, зрештою, призводячи до стабільнішого доходу.

Нещодавно було акцентовано на важливості цифровізації в аграрному секторі в контексті глобального руху до регенеративного сільського господарства. Цей підхід обіцяє ряд переваг, включаючи збільшення доходів для фермерів, поліпшення екологічних показників і підвищення комерційної життєздатності, особливо у співпраці з малими господарствами.

Дослідження показують, що цифрове сільське господарство може збільшити ВВП сільського господарства країн із низьким та середнім рівнем доходу більш ніж на 450 мільярдів доларів або на 28 відсотків на рік. Зростання використання штучного інтелекту (ШІ) у сільському господарстві ще більше посилило ці переваги для фермерів.

Наприклад, завдяки впровадженню штучного інтелекту та цифрових технологій, ініціатива "ШІ для сільськогосподарських інновацій" Всесвітнього економічного форуму у партнерстві з урядом Індії допомогла фермерам, які вирощують перець чилі, досягти 21% зростання врожайності, зменшити використання пестицидів на 9% та збільшити прибуток на 800 доларів з 40 соток землі за один вирощувальний цикл.

Варіанти застосування штучного інтелекту в аграрному секторі (зображення: Всесвітній економічний форум)

Штучний інтелект відкриває численні можливості для вдосконалення регенеративного сільського господарства. Серед них виділяються п'ять ключових напрямків, які можуть суттєво вплинути на цю галузь.

Геопросторові знімки для проектування ландшафтів

Розширення регенеративного сільського господарства зазвичай вимагає комплексного підходу до ландшафту, що акцентує увагу на більш широкій сфері виробництва, а не лише на окремих агрокомплексах. Такий підхід сприяє інтегрованому управлінню та відновленню природних ресурсів.

Моделі штучного інтелекту, які використовують геопросторову інформацію, здатні досліджувати зміни в покритті ґрунту і рослинності, а також у використанні земель, стані ґрунту та наявності води на великих територіях. Це сприяє ефективному плануванню регенеративних ландшафтів.

У штаті Мадхья-Прадеш Центр інновацій у сфері продовольства, спільно з урядом, співпрацює з компанією Skymet Weather для впровадження геопросторових зображень у процеси ландшафтного планування. Зібрані дані також будуть інтегровані з фінансовими інструментами, що дозволить ефективніше підтримувати фермерів у впровадженні стійких агрономічних практик.

Цифрове розширення за допомогою штучного інтелекту

Регенеративне сільське господарство базується на специфічних методах, які були розроблені в ході досліджень у вищих навчальних закладах. Впровадження цих методик через дистриб'юторів є фінансово витратним, а невелика кількість агентів у порівнянні з числом фермерів призводить до того, що багато землевласників залишаються без необхідної підтримки.

Технологічні інновації сприяли вдосконаленню економічних аспектів поширення подібних практик через цифрові платформи. Додатково, потужні мовні моделі (LLM), у синергії з системами Retrieval-Augmented Generation (RAG), здатні формувати рекомендації, адаптовані до конкретних фермерських господарств, спираючись на локально зібрані дані.

Крім того, мовні переклади, які використовують штучний інтелект, здатні забезпечити переведення на місцеві мови з економічною вигодою, що робить їх легшими для отримання в різних куточках світу.

Прогнозування шкідників для скорочення використання пестицидів

Застосування пестицидів визнано "світовою проблемою, що стосується прав людини", і ініціативи регенеративного сільського господарства прагнуть поетапно зменшити їхнє використання.

Рішення, що використовують штучний інтелект у поєднанні з технологіями розпізнавання зображень та гіперспектрального аналізу, здатні забезпечити як прогнозування, так і раннє виявлення шкідників, що сприяє більш ефективному застосуванню пестицидів.

Фінансові стимули за допомогою штучного інтелекту

Однією з основних перепон для впровадження регенеративного сільського господарства є брак фінансових стимулів для його адаптації. Запровадження таких стимулів, як компенсація за вуглецевий секвестр (перетворення), ускладнене через значні витрати на моніторинг та проведення виплат.

Проте, останні експериментальні проекти, які впроваджують датчики для моніторингу стану ґрунту та інтелектуальні контракти, підтримувані штучним інтелектом, сприяли швидшому проведенню виплат, зменшенню помилок та підвищенню економічної ефективності процесів.

Багато компаній, які спеціалізуються на фінансуванні вуглецевих проєктів, застосовують штучний інтелект у поєднанні з геопросторовими даними для віддаленого моніторингу процесів секвестрації вуглецю.

Схожі інноваційні підходи для сприяння переходу реалізуються в рамках "Ініціативи 100 мільйонів фермерів". Ця ініціатива пропонує комплексну підтримку, що включає як фінансові, так і нефінансові ресурси для переходу до регенеративних методів сільського господарства.

Завдяки технологіям штучного інтелекту, ця система забезпечує винагороди як для фермерів, так і для початкових інвесторів. Проектування фінансових моделей, що можуть бути реалізовані, доступні в рамках цієї ініціативи.

Швидка оцінка родючості ґрунту та спостереження за програмою.

Тестування грунту, що підтримується штучним інтелектом, забезпечує швидку оцінку здоров'я землі, дозволяючи приймати точні рішення про ефективність регенеративних практик.

Окрім цього, геопросторові моделі на базі штучного інтелекту здатні забезпечити моніторинг таких практик, як агроландшафтні комбінування або покривне землеробство, які зазвичай важко відстежувати в масштабному вимірі.

Цей аналіз здатен також здійснити сегментацію фермерів, що відкриває можливість надання персоналізованої підтримки власникам землі на різних етапах реалізації.

На сьогоднішній день існує ряд викликів, які потрібно подолати, щоб забезпечити ефективність штучного інтелекту у сприянні заходам проти зміни клімату.

Скорочення вуглецевого сліду ШІ

Зростаючий інтерес до штучного інтелекту сприяє підвищенню споживання електроенергії, що, в свою чергу, веде до викидів від технологічних підприємств. Зменшення цих викидів є критично важливим, і необхідно розглянути можливості, які можуть допомогти в цьому, такі як використання відновлюваних енергій та покращене управління даними.

Удосконалення інфраструктури та організації інформації.

Якісні дані є ключовими для створення ефективних моделей штучного інтелекту, проте в аграрному секторі дані зазвичай виявляються розрізненими. Створення цифрової інфраструктури для обміну даними в громаді може суттєво знизити витрати, надаючи організаціям можливість повторно використовувати та перетворювати наявні дані.

Уніфікація збору інформації через встановлені стандарти є важливою для досягнення сумісності та оптимізації використання даних. Крім того, варто звернути увагу на збір відомостей про фермерські практики та їх порівняння з іншими даними, такими як характеристики ґрунту, водні ресурси тощо, що дозволить створити обґрунтовані докази ефективності цих методів.

Організація системи доставки послуг на рівні сільських населених пунктів.

Фермерам може бути складно безпосередньо впроваджувати технології штучного інтелекту без сторонньої допомоги. Для ефективного навчання та впровадження агентів на рівні сіл потрібна активна співпраця між різними сторонами, щоб забезпечити фермерам доступ до послуг, що підтримуються ШІ.

У міру накопичення більшої кількості сільськогосподарських даних та знайомства фермерів з технологіями, роль ШІ в регенеративному сільському господарстві буде збільшуватися.

Водночас, з ростом обсягу даних, ефективність існуючих рішень буде зростати. Тому для того, щоб повною мірою скористатися цими перевагами, необхідно ретельно планувати впровадження штучного інтелекту під час створення програм регенеративного сільського господарства.