IA (inteligența artificială) revoluționează agricultura oferind fermierilor instrumente avansate pentru a identifica și anticipa amenințările culturilor. Dăunătorii și bolile plantelor provoacă pierderi devastatoare – între 15 și 40% din producția globală agricolă – astfel încât avertizarea timpurie este vitală.

Sistemele moderne de IA (învățare automată și rețele neuronale profunde) pot analiza volume mari de date (imagini, vreme, date de la senzori etc.) pentru a detecta semne subtile de boală sau pentru a anticipa apariția focarelor. Experții internaționali subliniază că IA excelează în „monitorizarea comportamentului dinamic al dăunătorilor” și în utilizarea datelor în timp real pentru a concentra intervențiile acolo unde contează cu adevărat.

Pe scurt, agricultura inteligentă folosește acum IA pentru a detecta și prezice problemele culturilor, ajutând fermierii să aplice soluția potrivită la momentul potrivit.

Detectarea dăunătorilor și bolilor bazată pe imagini

Un fermier din Kenya folosește o aplicație pentru smartphone bazată pe IA (PlantVillage) pentru a identifica dăunătorii de pe o frunză de porumb. Recunoașterea imaginilor asistată de IA permite oricui să diagnosticheze problemele plantelor dintr-o fotografie.

De exemplu, aplicația gratuită PlantVillage a fost antrenată pe mii de imagini cu culturi sănătoase și infectate, permițându-i să recunoască dăunători comuni precum omida mică a porumbului. Fermierul doar îndreaptă camera telefonului spre o frunză afectată, iar aplicația identifică vinovatul (prin asistent vocal) și chiar sugerează măsuri de control.

Aplicații și platforme similare bazate pe IA (adesea folosind rețele neuronale convoluționale) există acum la nivel mondial: ele pot detecta pete pe frunze, pătarea frunzelor sau daune cauzate de insecte pe roșii, ardei, cereale și multe alte culturi.

Automatizând diagnosticul vizual, aceste instrumente ajută fermierii mici să „elimine presupunerile” și să trateze doar problemele reale.

Rețele de senzori și analiză predictivă

O seră din Kenya echipată cu senzori IA (FarmShield) pentru monitorizarea temperaturii, umidității și umidității solului. Dincolo de imagini, IA folosește date în timp real de la senzori pentru a prezice riscul de dăunători. Fermele și serele sunt dotate cu senzori IoT care măsoară temperatura, umiditatea, CO₂, umiditatea solului etc.

Sisteme specializate (precum FarmShield) înregistrează continuu aceste condiții și le procesează prin modele de învățare automată. În Kenya, de exemplu, un fermier folosește „FarmShield” pentru a monitoriza clima din seră; IA recomandă exact când să ude castraveții pentru a preveni stresul și bolile.

Pe ferme mai mari, stațiile meteo (vânt, ploaie, nutrienți din sol) alimentează modele IA care integrează date satelitare și de la drone. În plantațiile de trestie de zahăr din India, de exemplu, o platformă IA combină date locale meteo și imagini pentru a trimite alerte zilnice – de exemplu, „Udați mai mult. Pulverizați îngrășământ. Verificați dăunătorii.” – cu hărți satelitare care indică zonele unde sunt necesare intervenții.

Aceste sisteme de analiză predictivă învață tiparele din datele temporale astfel încât, atunci când condițiile favorizează apariția dăunătorilor (umiditate ridicată, nopți calde etc.), fermierii primesc avertizări timpurii.

Principalele date și metode IA includ:

• Date meteo și climatice: Modelele de învățare automată folosesc temperatura, umiditatea, precipitațiile și istoricul vântului pentru a anticipa apariția dăunătorilor. Un studiu a prezis cu o acuratețe foarte mare (AUC ~0.985) dăunătorii bumbacului (jasside și trips) pe baza acestor variabile meteo. Analiza IA explicabilă a arătat că umiditatea și momentul sezonier sunt cei mai puternici predictori.

• Senzori de sol și creștere: Măsurători continue (de exemplu, umiditatea solului, umezeala frunzelor, CO₂) ajută IA să detecteze condițiile favorabile bolilor. Un model de învățare profundă din 2023 a prezis scoruri de risc pentru boli la căpșuni, ardei și roșii exclusiv pe baza datelor din mediul serelor.
  Această abordare bazată pe date a atins o medie de 0.92 AUROC, ceea ce înseamnă că identifică fiabil când condițiile depășesc un prag de risc.

• Teledetecție (satelit, drone): Imaginile de înaltă rezoluție ale câmpurilor permit IA să identifice plantele stresate înainte ca ochiul uman să le observe. De exemplu, hărțile satelitare pot arăta zone cu vegetație mai puțin verde (semn de stres); o aplicație IA (Agripilot.ai) folosește astfel de hărți pentru ca fermierul „să irige, fertilizeze sau pulverizeze pesticide doar în zone specifice”.
  Dronele echipate cu camere pot scana livezi sau plantații, iar algoritmii IA analizează aceste fotografii aeriene pentru a identifica plante bolnave (așa cum s-a demonstrat în plantațiile de banane și soia).

• Înregistrări istorice ale focarelor: Datele anterioare despre apariția dăunătorilor, producțiile agricole și intervențiile sunt folosite pentru antrenarea și validarea modelelor predictive. Învățând din sezoanele precedente (și chiar de la fermele vecine prin platforme comune), IA își poate îmbunătăți avertismentele în timp.

Împreună, aceste fluxuri de date alimentează platformele de analiză predictivă și instrumentele de suport decizional. În practică, fermierii primesc alerte simple sau hărți (prin aplicații mobile sau panouri de control) care le indică unde și când să acționeze – de exemplu, „aplicați fungicid săptămâna viitoare” sau „verificați câmpul A pentru ouă de lăcuste”. Eliminând incertitudinea din momentul aplicării tratamentelor, informațiile generate de IA ajută la reducerea pulverizărilor inutile și la creșterea producției.

Exemple și instrumente din practică

Fermierii din întreaga lume folosesc deja soluții IA pentru a combate dăunătorii și bolile. În Africa, micii producători îndreaptă smartphone-urile spre frunzele culturilor și au încredere în diagnostic.

În Machakos, Kenya, un fermier de porumb a scanat planta cu PlantVillage, iar aplicația a semnalat instantaneu prezența omidei mici pe frunză. În același timp, un proiect din apropiere (Virtual Agronomist) folosește date continentale de sol și satelit pentru a oferi recomandări privind fertilizarea și gestionarea dăunătorilor; ambele instrumente au fost antrenate pe seturi mari de imagini și măsurători de teren.

În India, sistemul Agripilot.ai (o platformă susținută de Microsoft) oferă fermierilor recomandări specifice fermei – de exemplu, „Verificați dăunătorii în colțul de nord-vest al câmpului” – bazate pe date de la senzori și sateliți.

Chiar și capcanele comerciale folosesc acum IA: capcanele automate cu feromoni (precum Trapview) capturează insecte și folosesc camere integrate plus învățare automată pentru a număra și identifica speciile de dăunători. Aceste capcane inteligente pot anticipa focarele detectând creșterea numărului de dăunători în timp real, permițând intervenții țintite înainte ca infestările să devină masive.

În toate aceste exemple, IA extinde eficient capacitatea agronomilor și serviciilor de consultanță, adesea insuficiente. Conform rapoartelor din industrie, majoritatea aplicațiilor IA în unele părți ale Africii au fost în agricultură și securitate alimentară.

Transformând datele în recomandări practice – fie prin aplicații, capcane inteligente sau rețele de senzori – IA ajută fermierii să ia „decizia corectă la momentul potrivit” pentru controlul dăunătorilor.

Provocări și direcții viitoare

În ciuda potențialului său, predicția dăunătorilor bazată pe IA se confruntă și cu obstacole. Datele locale de calitate sunt esențiale: așa cum subliniază FAO, fermierii au nevoie de acces la rețele bune de senzori, conectivitate și instruire pentru ca aceste instrumente să funcționeze.

În multe regiuni, accesul limitat la smartphone-uri, conexiunea instabilă la internet și lipsa înregistrărilor istorice rămân bariere. Mai mult, experții avertizează că modelele IA pot ignora contextul local – de exemplu, un cercetător african atrage atenția că majoritatea seturilor de antrenament IA exclud cunoștințele agricole indigene, astfel încât recomandările bazate exclusiv pe IA pot omite practici locale bine testate.

Utilizarea responsabilă înseamnă combinarea recomandărilor IA cu expertiza fermierilor, nu urmarea oarbă a algoritmilor.

Privind spre viitor, progresele continue vor îmbunătăți predicția dăunătorilor. Modelele noi de învățare profundă și tehnicile IA explicabile vor face previziunile mai precise și transparente.

FAO lucrează chiar la modele mari de IA agricole (asemănătoare GPT-urilor pentru agricultură) care vor integra date globale pentru a oferi sfaturi locale în timp real. Între timp, comunitatea internațională de protecție a plantelor pregătește personal pentru a folosi IA și drone în supravegherea bolilor mortale (de exemplu, Fusarium la banane).

În concluzie, prezicerea dăunătorilor și bolilor plantelor cu IA implică combinarea mai multor tehnologii: viziune computerizată pentru identificarea simptomelor, senzori IoT pentru monitorizarea condițiilor de creștere și învățare automată pe date istorice și de mediu pentru anticiparea focarelor.

Aceste metode oferă fermierilor instrumente puternice de avertizare timpurie și diagnostic. Prin integrarea IA în agricultură, cultivatorii pot reduce pierderile, diminua utilizarea pesticidelor și face agricultura mai rezistentă.

După cum afirmă un expert IPPC, IA „minimizează risipa de resurse, sporind eficiența managementului prin prioritizarea acțiunilor doar în zonele critice” – un câștig atât pentru productivitate, cât și pentru sustenabilitate.