SI (sztuczna inteligencja) rewolucjonizuje rolnictwo, dostarczając rolnikom zaawansowane narzędzia do wykrywania i przewidywania zagrożeń dla upraw. Szkodniki i choroby roślin powodują ogromne straty – nawet do 15–40% światowych plonów – dlatego wczesne ostrzeganie jest niezbędne.

Nowoczesne systemy SI (uczenie maszynowe i głębokie sieci neuronowe) potrafią analizować ogromne ilości danych (obrazy, dane pogodowe, sensory itp.), aby wykrywać subtelne oznaki chorób lub prognozować ich wystąpienie. Międzynarodowi eksperci podkreślają, że SI doskonale radzi sobie z „monitorowaniem dynamicznego zachowania szkodników” oraz wykorzystaniem danych w czasie rzeczywistym do ukierunkowania działań tam, gdzie są najbardziej potrzebne.

Krótko mówiąc, inteligentne rolnictwo wykorzystuje teraz SI do wykrywania i przewidywania problemów z uprawami, pomagając rolnikom stosować odpowiednie rozwiązania we właściwym czasie.

Wykrywanie szkodników i chorób na podstawie obrazów

Rolnik z Kenii korzysta z aplikacji na smartfonie zasilanej SI (PlantVillage), aby zidentyfikować szkodniki na liściu kukurydzy. Rozpoznawanie obrazów oparte na SI pozwala każdemu diagnozować problemy roślin na podstawie zdjęcia.

Na przykład darmowa aplikacja PlantVillage została wytrenowana na tysiącach zdjęć zdrowych i zainfekowanych upraw, co umożliwia jej rozpoznawanie powszechnych szkodników, takich jak omacnica prosowianka na kukurydzy. Rolnik wystarczy, że skieruje aparat telefonu na uszkodzony liść, a aplikacja zidentyfikuje sprawcę (za pomocą asystenta głosowego) i zasugeruje środki zaradcze.

Podobne aplikacje i platformy oparte na SI (często wykorzystujące splotowe sieci neuronowe) działają obecnie na całym świecie: potrafią wykrywać plamy na liściach, zarazę czy uszkodzenia owadzie na pomidorach, papryce, zbożach i wielu innych uprawach.

Automatyzując diagnozę wizualną, te narzędzia pomagają drobnym rolnikom „zakończyć zgadywanie” i leczyć tylko rzeczywiste problemy.

Sieci czujników i analityka predykcyjna

Szklarnia w Kenii wyposażona w czujniki SI (FarmShield) do monitorowania temperatury, wilgotności i wilgotności gleby. Poza obrazami, SI wykorzystuje dane z czujników w czasie rzeczywistym do przewidywania ryzyka szkodników. Na farmach i w szklarniach montuje się czujniki IoT mierzące temperaturę, wilgotność, CO₂, wilgotność gleby itp.

Specjalistyczne systemy (takie jak FarmShield) nieustannie rejestrują te warunki i analizują je za pomocą modeli uczenia maszynowego. Na przykład w Kenii rolnik korzysta z „FarmShield” do monitorowania klimatu w szklarni; SI precyzyjnie wskazuje, kiedy podlewać ogórki, aby zapobiec stresowi i chorobom.

Na większych farmach stacje pogodowe (wiatr, deszcz, składniki gleby) dostarczają dane do modeli SI, które integrują też dane satelitarne i z dronów. W indyjskich polach trzciny cukrowej platforma SI łączy lokalne pomiary pogody i zdjęcia, wysyłając codzienne alerty – np. „Podlej więcej. Spryskaj nawozem. Sprawdź obecność szkodników.” – wraz z mapami satelitarnymi wskazującymi miejsca wymagające interwencji.

Systemy analityki predykcyjnej uczą się wzorców na podstawie danych czasowych, dzięki czemu gdy warunki sprzyjają wybuchowi szkodników (wysoka wilgotność, ciepłe noce itp.), rolnicy otrzymują wczesne ostrzeżenia.

Kluczowe dane i metody SI obejmują:

• Dane pogodowe i klimatyczne: Modele uczenia maszynowego wykorzystują historię temperatury, wilgotności, opadów i wiatru do prognozowania wybuchów szkodników. Jedno badanie przewidziało szkodniki bawełny (mszyce i wciornastki) na podstawie tych zmiennych pogodowych z bardzo wysoką dokładnością (AUC ~0,985). Analiza wyjaśnialnej SI wykazała, że wilgotność i sezonowość są najsilniejszymi czynnikami prognostycznymi.

• Czujniki gleby i wzrostu: Ciągłe pomiary (np. wilgotność gleby, wilgotność liści, CO₂) pomagają SI wykrywać warunki sprzyjające chorobom. Model głębokiego uczenia z 2023 roku przewidywał ryzyko chorób truskawek, papryki i pomidorów wyłącznie na podstawie danych środowiskowych ze szklarni.
  To podejście oparte na danych osiągnęło średnią wartość AUROC 0,92, co oznacza, że wiarygodnie wykrywa moment przekroczenia progu ryzyka.

• Zdalne wykrywanie (satelity, drony): Obrazy o wysokiej rozdzielczości pozwalają SI zauważyć rośliny w stresie zanim zauważą to ludzkie oczy. Na przykład mapy satelitarne pokazują obszary roślinności mniej zielonej (wskazujące na stres); aplikacja SI (Agripilot.ai) wykorzystuje takie mapy, aby rolnik „mógł nawadniać, nawozić lub stosować pestycydy tylko w wybranych miejscach”.
  Drony wyposażone w kamery skanują sady lub plantacje, a algorytmy SI analizują te zdjęcia z powietrza, aby wykryć chore rośliny (co udowodniono na plantacjach bananów i soi).

• Historyczne dane o wybuchach chorób: Dane z przeszłości dotyczące występowania szkodników, plonów i działań interwencyjnych służą do trenowania i weryfikacji modeli predykcyjnych. Ucząc się na podstawie poprzednich sezonów (a nawet sąsiednich gospodarstw poprzez platformy współdzielone), SI z czasem poprawia swoje ostrzeżenia.

Te strumienie danych zasilały platformy analityki predykcyjnej i narzędzia wspierające decyzje. W praktyce rolnicy otrzymują proste alerty lub mapy (poprzez aplikacje mobilne lub pulpity), które wskazują gdzie i kiedy działać – na przykład „zastosuj fungicyd w przyszłym tygodniu” lub „sprawdź pole A pod kątem jaj szarańczy”. Eliminując zgadywanie co do terminu zwalczania szkodników, wnioski oparte na SI pomagają ograniczyć niepotrzebne opryski i zwiększyć plony.

Przykłady z życia i narzędzia

Rolnicy na całym świecie już korzystają z rozwiązań SI do walki ze szkodnikami i chorobami. W Afryce mali gospodarze kierują smartfony na liście upraw i ufają diagnozie.

W Machakos w Kenii rolnik zeskanował kukurydzę aplikacją PlantVillage, która natychmiast wykryła omacnicę prosowiankę na liściu. Jednocześnie pobliski projekt (Virtual Agronomist) wykorzystuje dane glebowe i satelitarne z całego kontynentu, aby doradzać w nawożeniu i zwalczaniu szkodników; oba narzędzia zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach zdjęć i pomiarów terenowych.

W Indiach system Agripilot.ai (platforma wspierana przez Microsoft) dostarcza rolnikom rekomendacje dopasowane do konkretnej farmy – np. „Sprawdź szkodniki w północno-zachodnim rogu pola” – na podstawie danych z czujników i satelitów.

Nawet pułapki komercyjne wykorzystują SI: automatyczne pułapki feromonowe (np. Trapview) łapią owady i za pomocą kamer oraz uczenia maszynowego liczą i identyfikują gatunki szkodników. Inteligentne pułapki potrafią przewidywać wybuchy, wykrywając wzrost liczby szkodników w czasie rzeczywistym, co pozwala na ukierunkowaną interwencję zanim dojdzie do masowego rozprzestrzenienia.

We wszystkich tych przykładach SI skutecznie rozszerza zasięg ograniczonej liczby agronomów i służb doradczych. Według raportów branżowych większość zastosowań SI w niektórych częściach Afryki dotyczy rolnictwa i bezpieczeństwa żywnościowego.

Przekształcając dane w praktyczne wskazówki – czy to przez aplikacje, inteligentne pułapki, czy sieci czujników – SI pomaga rolnikom podejmować „właściwe decyzje we właściwym czasie” w zakresie zwalczania szkodników.

Wyzwania i kierunki rozwoju

Pomimo obiecujących możliwości, przewidywanie szkodników oparte na SI napotyka również na przeszkody. Niezbędne są wysokiej jakości lokalne dane: jak zauważa FAO, rolnicy potrzebują dostępu do dobrych sieci czujników, łączności i szkoleń, aby te narzędzia działały skutecznie.

W wielu regionach ograniczony dostęp do smartfonów, niestabilny internet i brak danych historycznych pozostają barierami. Ponadto eksperci ostrzegają, że modele SI mogą pomijać lokalny kontekst – na przykład afrykański badacz zwraca uwagę, że większość zestawów treningowych SI nie uwzględnia rodzimych praktyk rolniczych, więc czysto oparte na SI porady mogą pomijać sprawdzone lokalne metody.

Odpowiedzialne wykorzystanie oznacza łączenie rekomendacji SI z wiedzą rolników, a nie bezkrytyczne podążanie za algorytmami.

Patrząc w przyszłość, ciągłe postępy będą dalej poprawiać przewidywania szkodników. Nowe modele głębokiego uczenia i techniki wyjaśnialnej SI uczynią prognozy bardziej precyzyjnymi i przejrzystymi.

FAO pracuje nawet nad dużymi modelami SI dla rolnictwa (podobnymi do GPT), które będą integrować globalne dane, aby doradzać w lokalnych kwestiach w czasie rzeczywistym. Tymczasem międzynarodowa społeczność ochrony roślin szkoli personel do wykorzystania SI i dronów w monitoringu śmiertelnych chorób (np. grzyba Fusarium u bananów).

Podsumowując, przewidywanie szkodników i chorób roślin za pomocą SI polega na łączeniu wielu technologii: wizji komputerowej do identyfikacji objawów, czujników IoT do monitorowania warunków wzrostu oraz uczenia maszynowego na danych historycznych i środowiskowych do prognozowania wybuchów.

Te metody razem dają rolnikom potężne narzędzia wczesnego ostrzegania i diagnozy. Integrując SI z rolnictwem, producenci mogą zmniejszyć straty plonów, ograniczyć stosowanie pestycydów i uczynić uprawę bardziej odporną.

Jak mówi jeden z ekspertów IPPC, SI „minimalizuje marnotrawstwo zasobów, zwiększając efektywność zarządzania poprzez priorytetyzację działań tylko w krytycznych obszarach” – co jest korzystne zarówno dla wydajności, jak i zrównoważonego rozwoju.