Революція в агропродовольчих системах: Як Світовий банк просуває штучний інтелект для підвищення врожайності аграріїв
Світовий банк (World Bank) у співпраці з Фондом Білла і Мелінди Гейтс та Microsoft опублікував знаковий звіт “Використання штучного інтелекту для аграрної трансформації”. Це всебічний аналіз того, як штучний інтелект (ШІ) може бути відповідально та масштабовано впроваджений в агропродовольчі системи по всьому світу, з особливим акцентом на країни з низьким та середнім рівнем доходу (LMICs). Про це пише Landlord
Звіт визначає дорожню карту застосування, вимог та інвестиційних пріоритетів, орієнтованих на етичне, інклюзивне та масштабоване використання ШІ.
Як наголошують автори, дрібні виробники, які виробляють третину світового продовольства, є найбільш вразливими до кліматичних шоків, зростання цін на ресурси та нестабільності ланцюгів постачання. ШІ визнано потужним інструментом для переосмислення сільського господарства, роблячи його більш продуктивним, стійким та інклюзивним.
Звіт, що базується на більш ніж 60 тематичних дослідженнях, демонструє, що ШІ вже виходить за межі пілотних проєктів і застосовується на всіх етапах агропродовольчого ланцюга: від виведення нових культур до логістики.
Точне землеробство на базі ШІ (іригація, добрива) може підвищити врожайність на 20–30%. У деяких пілотних проєктах, де використовувалися дрони, скорочення використання хімікатів сягало 95%.ШІ допомагає моделювати кліматичні ризики, планувати сівозміни та виводити нові кліматично стійкі сорти рослин, використовуючи масиви високоточних агроекологічних даних.
Легкі “малі моделі ШІ” (Small AI), які працюють на базових смартфонах або в автономному режимі, надають індивідуальні консультації дрібним фермерам у районах із низьким рівнем підключення.
Автори звіту наголошують, що нерозумне впровадження ШІ може поглибити нерівність, посилити упередження та підірвати приватність. Для відповідального використання технології політики країн повинні бути зосереджені на п’яти ключових напрямках:
Національні стратегії: Чітко інтегрувати сільське господарство у національні ШІ-стратегії, пов’язуючи їх із цілями продовольчої безпеки та адаптації до клімату.
Суверенітет даних та Етика: Створити правові рамки, які визнають право власності фермерів на агрономічні дані та вимагають прозорості в алгоритмах ШІ.
Відкриті екосистеми даних:підтримувати створення вузлів обміну сільськогосподарськими даними (ADENs) та дотримання принципів FAIR (доступність, сумісність).
Урядова політика: аикористовувати ШІ для “розумної” державної політики: системи раннього попередження, прогнозування цін та цільове субсидування.
Нарощування потенціалу: подолати цифрову нерівність шляхом інвестицій у цифрову інфраструктуру та навчання фермерів користуванню новими технологіями.
Конкретні приклади діяльності
Міжнародний науково-дослідний інститут рису (IRRI) наводиться у звіті як провідний приклад використання ШІ. IRRI застосував комп’ютерний зір та машинне навчання для роботи з найбільшим у світі сховищем генетичного різноманіття рису – Міжнародним генбанком рису (IRG), пише global-agriculture
Традиційні методи скринінгу 132 тис зразків рису були повільними та дорогими, через що активно використовувалося лише близько 5% колекції.
Нова система на основі ШІ аналізує зображення насіння, щоб точно ідентифікувати, класифікувати та групувати зразки за ключовими ознаками.
За перший рік пілотного проєкту модель ШІ дозволила провести скринінг приблизно 60 000 зразків- це більш ніж утричі перевищує обсяг роботи, виконаний за попередні п’ять десятиліть. Очікується, що повний скринінг колекції займе близько двох років і коштуватиме вшестеро дешевше за традиційні методи.
Окрім наукових відкриттів, IRRI використовує ШІ для надання персоналізованих рекомендацій фермерам:
Rice Crop Manager (RCM): Цифровий додаток надає індивідуальні поради щодо типів, кількості та термінів внесення добрив. Зараз в RCM інтегрується ШІ, щоб підвищити точність порад, використовуючи додаткові дані (супутникові знімки, ґрунтові бази даних) та зменшуючи потребу у введенні даних фермерами.
DynAG (у рамках AIEP): Платформа використовує генеративний ШІ та великі мовні моделі (LLM) для надання індивідуальних консультацій з фермерства місцевими мовами через текстові повідомлення, голосові чат-боти та мобільні додатки (Індія та Кенія).
У звіті Світового банку підкреслюється трансформаційний потенціал штучного інтелекту в сільському господарстві. Завдяки інноваційному використанню штучного інтелекту, IRRI допомагає пришвидшити темпи наукових відкриттів та надати фермерам можливості за допомогою розумніших та більш сталих практик. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, співпраця та інновації між дослідницькими установами, урядами та технологічними партнерами матимуть вирішальне значення для розкриття майбутнього потенціалу штучного інтелекту в сільському господарстві всього світу.
Висновок Світового банку полягає у тому, що штучний інтелект має потенціал для прискорення продовольчої трансформації та підтримки економічного зростання. Проте, його успіх залежить від усунення цифрових прогалин та створення надійної системи управління, яка гарантує, що жоден аграрій не залишиться осторонь.
