Прогнози погоди на основі штучного інтелекту можуть допомогти фермерам боротися з ризиками клімату, але викликають нові побоювання

ШІ змінює сільське господарство, допомагаючи фермерам прогнозувати погоду, керувати врожаями та оптимізувати роботу. Проте високі витрати, соціальна нерівність та екологічні ризики означають, що вона також має серйозні виклики

Кожне рішення про посадку, що приймають фермери, несе в собі кілька ризиків, які стають все більш серйозними внаслідок зміни клімату, як вказано в новому аналізі від The Conversation (TC).

Погода є важливим ризиковим чинником, який завдає шкоди як сільськогосподарському виробництву, так і фінансовій стабільності фермерів. ТС дає приклади того, як затримка мусонного сезону змушує рисових фермерів Південної Азії або починати все спочатку з новими посівами, або змінювати своє сільськогосподарське виробництво, що призводить до втрати часу і доходу.

Це означає, що доступ до надійних і своєчасних прогнозів погоди може допомогти фермерам оптимізувати свої графіки посіву та використання добрив. Однак, ТС стверджує, що багато країн з низьким і середнім рівнем доходу стикаються зі значними викликами у доступі до надійних прогнозів, оскільки технологія зазвичай дуже дорога.

Нова хвиля прогностичних моделей погоди, що працюють на основі штучного інтелекту, має потенціал змінити цю розбіжність. Моделі на основі штучного інтелекту можуть надавати точні, локалізовані прогнози за частку витрат на обчислення, порівняно з традиційними фізичними моделями.

Штучний інтелект дозволяє національним метеорологічним агентствам розвиваючих країн надавати фермерам своєчасну, локалізовану інформацію про зміну опадів.

На відміну від традиційних моделей, які вимагають дорогих суперкомп’ютерів і фокусуються на помірних регіонах, моделі штучного інтелекту можуть працювати на ноутбуках і надавати прогнози по всьому світу.

ТС повідомляє, що нові системи, такі як Pangu-Weather і GraphCast, демонструють еквівалентну або кращу продуктивність, порівняно з провідними фізичними моделями для прогнозування температури. Однак, після навчання, моделі штучного інтелекту видають результати за кілька хвилин, а не годин, що дозволяє фермерам швидко приймати обґрунтовані рішення.

Виклик полягає у тому, щоб адаптувати прогнози до реальних потреб. “Щоб розкрити всі свої можливості, прогнозування з використанням штучного інтелекту повинно бути пов’язане з людьми, чиї рішення воно призначене керувати”, – зауважує ТС.

Організації, як-от AIM for Scale, разом з міжнародними структурами, навчають користувачів та створюють прогнози, спрямовані на рішення в сільському господарстві, для урядів. В Індії, точні прогнози мусонів допомогли фермерам вибрати оптимальні стратегії посіву, що поліпшило інвестиції та знизило ризик.

Прогнозування погоди за допомогою штучного інтелекту наразі перебуває на критичному етапі, а за належної підтримки, країни з низьким та середнім доходами можуть надавати фермерам необхідну своєчасну інформацію.

Технології штучного інтелекту також вносять значні зміни, що перевищують межі прогнозування погоди. Tavant впроваджує рішення на основі штучного інтелекту, які покращують управління фермами, ланцюжки постачання та операції з продажу.

Її прискорювачі AI Agent, розроблені спільно з Microsoft Copilot Studio, включають “Sales Assistant” – систему, яка дозволяє фермерам купувати насіння, добрива та інші товари через електронну пошту або месенджери, а також “Virtual Agronomist” – систему, яка надає рекомендації з вирощування культур у реальному часі на основі штучного інтелекту.

Поява нових інструментів, таких як роботизовані опилювачі від MIT та SwagBot від Сиднейського університету, доповнюють ці рішення, демонструючи перспективу сталого, високотехнологічного сільського господарства.

Недавні дослідження виявляють три основні проблеми, пов’язані з ШІ: прогностичну дисонансність між моделями, технологічну нерішучість, що призводить до затримок у прийнятті рішень, та дефіцит готовності через недостатню підготовку до перебоїв в роботі ШІ. Надмірна залежність може призвести до поганого управління, включаючи надмірне використання добрив, що шкодить здоров’ю ґрунту та довгостроковій продуктивності.

Інший науковий огляд зазначає, що високі витрати заважають малим фермам отримувати доступ до ШІ, автоматизація загрожує робочим місцям, а корпоративний контроль над даними може створювати нерівності. Крім того, дослідники зазначають, що соціально ШІ може посилювати цифрові розриви, підтримувати упередження та підривати традиційні сільськогосподарські практики.

Більше того, дослідження вказує на те, що до етичних питань відносяться шкода навколишньому середовищу та благополуччя тварин, в той час як складні алгоритми ускладнюють прозорість.

Для вирішення цих ризиків потрібен рівний доступ, цифрове навчання, зменшення упередженості, управління даними та етичні принципи для сталого впровадження ШІ.