Předpovědi počasí založené na umělé inteligenci mohou pomoci zemědělcům bojovat proti klimatickým rizikům, ale přinášejí i nové obavy

AI mění zemědělství tím, že pomáhá farmářům předpovídat počasí, spravovat plodiny a zefektivnit provoz, avšak vysoké náklady, sociální nerovnosti a environmentální rizika znamenají, že s sebou přináší i vážné výzvy

Každé rozhodnutí zemědělců o výsadbě přináší množství rizik, která se v důsledku změny klimatu stávají stále vážnějšími, jak bylo uvedeno v nové analýze publikované na webu The Conversation (TC).

Počasí představuje hlavní rizikový faktor, který škodí jak zemědělské výrobě, tak finanční stabilitě farmářů. TC uvádí příklady, jak zpožděná monzunová sezóna nutí jihoasijské pěstitele rýže, aby buď začali znovu s novými výsadbami, nebo změnili svou zemědělskou produkci, což vede ke ztrátě času a příjmů.

To znamená, že přístup k spolehlivým a včasným předpovědím počasí může farmářům pomoci optimalizovat jejich plán výsadby a využití hnojiv. Nicméně, TC tvrdí, že mnoho nízko- a středně příjmových zemí čelí významným výzvám při přístupu k spolehlivým předpovědím, protože technologie bývá velmi drahá.

Nová vlna modelů pro předpověď počasí poháněných umělou inteligencí má potenciál změnit tento rozdíl. Modely založené na AI mohou poskytovat přesné, lokalizované předpovědi za zlomek výpočetních nákladů tradičních fyzikálně založených modelů.

Umělá inteligence umožňuje národním meteorologickým agenturám ve vývojových zemích poskytovat zemědělcům včasné, lokalizované informace o měnících se vzorcích srážek.

Na rozdíl od tradičních modelů, které vyžadují drahé superpočítače a zaměřují se na mírné oblasti, mohou AI modely běžet na noteboocích a poskytovat předpovědi po celém světě.

TC uvádí, že nové systémy jako Pangu-Weather a GraphCast vykazují stejný nebo lepší výkon než vedoucí fyzikální modely pro předpovědi teplot. Jakmile jsou AI modely natrénovány, výsledky produkují během několika minut, nikoli hodin, což umožňuje farmářům rychlá a informovaná rozhodnutí.

Výzvou je přizpůsobit předpovědi skutečným potřebám. „Abyste plně využili potenciál umělé inteligence v předpovědích, musí být připojena k lidem, kterým má pomoci s rozhodováním,“ upozorňuje TC.

Organizace jako je AIM pro rozsah, společně s mezinárodními subjekty, školí uživatele a vytvářejí zemědělské rozhodovací předpovědi pro vlády. V Indii pomohly přesné předpovědi monzunů farmářům vybrat optimální strategie pro výsadbu, zlepšily investice a snížily riziko.

Předpovídání počasí pomocí umělé inteligence je nyní v kritické fázi a s adekvátní podporou mohou nízko- a středně příjmové země zemědělcům poskytnout nezbytné aktuální informace.

Technologie umělé inteligence také přináší významné změny mimo předpovídání počasí. Tavant implementuje řešení založená na umělé inteligenci, která zlepšují správu farem, dodavatelské řetězce a prodejní operace.

Její urychlovače AI Agent, vyvinuté ve spolupráci s Microsoft Copilot Studio, zahrnují ‚Sales Assistant‘, který umožňuje farmářům nakupovat semena, hnojiva a další materiál prostřednictvím emailu nebo zpráv, a ‚Virtuální Agronoma‘, který poskytuje AI založené pokyny pro plodiny v reálném čase.

Nově se objevující nástroje, jako jsou robotické oprašovače z MIT a SwagBot z University of Sydney, doplňují tyto řešení a ukazují cestu k udržitelné budoucnosti zemědělství využívající moderní technologie.

Nedávný výzkum identifikuje tři hlavní problémy související s AI: prediktivní disonanci mezi modely, technoindeciznost způsobující zpoždění rozhodnutí a deficit připravenosti v důsledku nedostatečné připravenosti na AI narušení. Přílišné spoléhání se může vést k špatnému řízení, včetně nadměrného používání hnojiv, což poškozuje zdraví půdy a dlouhodobou produktivitu.

Další vědecký přehled uvádí, že vysoké náklady brání malým farmám v přístupu k AI, automatizace ohrožuje pracovní místa a korporátní kontrola dat může vytvářet nerovnosti. Navíc výzkumníci poukazují na to, že sociálně může AI prohloubit digitální rozdíly, udržovat předsudky a erodovat tradiční zemědělské postupy.

Navíc výzkum poukazuje na to, že mezi etické obavy patří škody na životním prostředí a dobré životní podmínky zvířat, zatímco složité algoritmy komplikují transparentnost.

Řešení těchto rizik vyžaduje rovný přístup, digitální vzdělávání, zmírnění předsudků, správu dat a etické pokyny pro udržitelné zavádění AI.