Οι Προβλέψεις Καιρού από την Τεχνητή Νοημοσύνη Μπορεί να Βοηθήσουν τους Αγρότες να Αντιμετωπίσουν τους Κινδύνους της Κλιματικής Αλλαγής, αλλά Φέρνουν Νέες Ανησυχίες

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει τη γεωργία βοηθώντας τους αγρότες να προβλέπουν τον καιρό, να διαχειρίζονται τις καλλιέργειες και να αυτοματοποιούν τις λειτουργίες τους, ωστόσο, το υψηλό κόστος, οι κοινωνικές ανισότητες και τα περιβαλλοντικά ρίσκα σημαίνουν ότι συνοδεύεται και από σοβαρές προκλήσεις

Κάθε απόφαση φύτευσης που λαμβάνουν οι αγρότες περιλαμβάνει πολλαπλούς κινδύνους, οι οποίοι γίνονται πιο σοβαροί εξαιτίας της κλιματικής αλλαγής, όπως σημειώνεται σε μια νέα ανάλυση του The Conversation (TC).

Ο καιρός αποτελεί έναν σημαντικό παράγοντα κινδύνου, προκαλώντας βλάβες τόσο στη γεωργική παραγωγή όσο και στην οικονομική σταθερότητα των αγροτών. Ο TC παραθέτει παραδείγματα πως μια καθυστερημένη εποχή των μουσώνων αναγκάζει τους ριζοκαλλιέργητες της Νότιας Ασίας να ξεκινήσουν από την αρχή με νέα φυτεύσεις ή να αλλάξουν τη γεωργική τους παραγωγή, με αποτέλεσμα να χάνουν χρόνο και εισόδημα.

Αυτό σημαίνει ότι η πρόσβαση σε αξιόπιστες και εγκαίρως καιρικές προβλέψεις μπορεί να βοηθήσει τους αγρότες να βελτιστοποιήσουν τα χρονοδιαγράμματα φύτευσής τους και τη χρήση λιπασμάτων. Ωστόσο, ο TC επισημαίνει ότι πολλές χώρες με χαμηλό και μεσαίο εισόδημα αντιμετωπίζουν σημαντικές προκλήσεις στην πρόσβαση σε αξιόπιστες προβλέψεις, καθώς η τεχνολογία συνήθως είναι πολύ ακριβή.

Ένα νέο κύμα μοντέλων πρόβλεψης καιρού που ενισχύονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να αλλάξει αυτή τη διαίρεση. Τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να παρέχουν ακριβείς, τοπικές προβλέψεις με ένα μέρος του υπολογιστικού κόστους των συμβατικών μοντέλων που βασίζονται στη φυσική.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει στους εθνικούς μετεωρολογικούς οργανισμούς σε αναπτυσσόμενες χώρες να παρέχουν στους αγρότες έγκαιρες, τοπικές πληροφορίες σχετικά με τις αλλαγές των υετών.

Αντίθετα με τα παραδοσιακά μοντέλα, τα οποία απαιτούν ακριβά υπερυπολογιστές και επικεντρώνονται σε ήπιες περιοχές, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να λειτουργήσουν σε φορητούς υπολογιστές και να παρέχουν προβλέψεις παγκοσμίως.

Η TC αναφέρει ότι νέα συστήματα όπως το Pangu-Weather και το GraphCast δείχνουν ισοδύναμη ή ανώτερη απόδοση σε σχέση με τα κορυφαία μοντέλα βασισμένα στη φυσική για τις προβλέψεις θερμοκρασίας. Μόλις εκπαιδευτούν, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης παράγουν αποτελέσματα μέσα σε λίγα λεπτά αντί για ώρες, επιτρέποντας στους αγρότες να λαμβάνουν γρήγορες, ενημερωμένες αποφάσεις.

Η πρόκληση είναι να προσαρμόσουμε τις προβλέψεις στις πραγματικές ανάγκες. «Για να απελευθερώσουμε την πλήρη δυναμικότητά της, η πρόβλεψη με AI πρέπει να είναι συνδεδεμένη με τους ανθρώπους των οποίων τις αποφάσεις πρόκειται να καθοδηγήσει», σημειώνει η TC.

Οργανώσεις όπως η AIM for Scale, μαζί με διεθνείς οντότητες, εκπαιδεύουν τους χρήστες και δημιουργούν προβλέψεις επικεντρωμένες στη λήψη γεωργικών αποφάσεων για τις κυβερνήσεις. Στην Ινδία, οι ακριβείς προβλέψεις για την εποχή των μουσώνων βοήθησαν τους αγρότες να επιλέξουν τις βέλτιστες στρατηγικές φύτευσης, βελτιώνοντας τις επενδύσεις και μειώνοντας τον κίνδυνο.

Η πρόγνωση του καιρού με Τεχνητή Νοημοσύνη βρίσκεται τώρα σε κρίσιμο στάδιο, και με την κατάλληλη υποστήριξη, οι χώρες με χαμηλό και μέσο εισόδημα μπορούν να παρέχουν στους αγρότες απαραίτητες έγκαιρες πληροφορίες.

Η τεχνολογία Τεχνητής Νοημοσύνης επιφέρει επίσης σημαντικές αλλαγές πέρα από την πρόγνωση του καιρού. Η Tavant υλοποιεί λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης που βελτιώνουν τη διαχείριση των αγροκτημάτων, τις αλυσίδες εφοδιασμού και τις πωλήσεις.

Οι επιταχυντές AI Agent, που αναπτύχθηκαν με το Microsoft Copilot Studio, περιλαμβάνουν το ‘Sales Assistant’, το οποίο επιτρέπει στους αγρότες να αγοράζουν σπόρους, λιπάσματα και άλλα εφόδια μέσω email ή μηνυμάτων, καθώς και το ‘Virtual Agronomist’, το οποίο παρέχει οδηγίες για τις καλλιέργειες σε πραγματικό χρόνο βασισμένες στην τεχνολογία AI.

Εμφανιζόμενα εργαλεία όπως τα ρομποτικά επικονιαστικά έντομα του MIT και το SwagBot του Πανεπιστημίου του Σίδνεϊ συμπληρώνουν αυτές τις λύσεις, παρουσιάζοντας ένα βιώσιμο, υψηλής τεχνολογίας αγροτικό μέλλον.

Η πρόσφατη έρευνα αναγνωρίζει τρία κύρια θέματα που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη: την προβλεπτική ασυνέπεια ανάμεσα στα μοντέλα, την τεχνο-απροθυμία που προκαλεί καθυστερήσεις στις αποφάσεις και το έλλειμμα ετοιμότητας λόγω ανεπαρκούς προετοιμασίας για τις διακοπές που προκαλεί η Τεχνητή Νοημοσύνη. Η υπερβολική εξάρτηση μπορεί να οδηγήσει σε κακή διαχείριση, συμπεριλαμβανομένης της υπερβολικής χρήσης λιπασμάτων, η οποία βλάπτει την υγεία του εδάφους και την μακροπρόθεσμη παραγωγικότητα.

Μια άλλη επιστημονική ανασκόπηση ανέφερε ότι οι υψηλές δαπάνες αποτρέπουν τις μικρές φάρμες από την πρόσβαση στην Τεχνητή Νοημοσύνη, η αυτοματοποίηση απειλεί τις θέσεις εργασίας και ο εταιρικός έλεγχος των δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει ανισότητες. Επιπλέον, οι ερευνητές επισημαίνουν ότι κοινωνικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εμβαθύνει τις ψηφιακές χάσμες, να διαιωνίσει τις προκαταλήψεις και να εξαλείψει τις παραδοσιακές αγροτικές πρακτικές.

Επιπλέον, η έρευνα επισημαίνει ότι τα ηθικά ζητήματα περιλαμβάνουν την περιβαλλοντική καταστροφή και την ευημερία των ζώων, ενώ οι πολύπλοκοι αλγόριθμοι καθιστούν την διαφάνεια δύσκολη.

Η αντιμετώπιση αυτών των κινδύνων απαιτεί ισότιμη πρόσβαση, ψηφιακή κατάρτιση, μείωση των προκαταλήψεων, διακυβέρνηση των δεδομένων και ηθικές οδηγίες για τη βιώσιμη υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης.