Zmiany klimatu, wzrost liczby ludności, degradacja gleb oraz potrzeba zapewnienia bezpieczeństwa żywnościowego stawiają przed tradycyjnymi systemami produkcji rolniczej coraz większe wyzwania. Technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję stają się więc ważnym narzędziem budowania rolnictwa bardziej wydajnego, zrównoważonego i odpornego na zewnętrzne zakłócenia. Dziś nie należy już pytać, czy sztuczna inteligencja wpłynie na rolnictwo, lecz jak szybko sektor ten będzie w stanie dostosować się do zachodzącej zmiany technologicznej.
Czym jest sztuczna inteligencja?
Najczęściej przyjmuje się, że sztuczna inteligencja jest dziedziną informatyki zajmującą się automatyzacją inteligentnych zachowań, a więc tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających określonych zdolności poznawczych. Obejmuje algorytmy umożliwiające m.in. rozpoznawanie wzorców, wnioskowanie, uczenie się na podstawie danych, adaptację do zmiennego otoczenia oraz podejmowanie decyzji w warunkach niepewności.
W dużym uproszczeniu AI może pełnić funkcję „mózgu” systemu: odbiera zgromadzone dane, analizuje je, rozpoznaje zależności i na tej podstawie generuje wnioski lub podejmuje określone działania. W wielu zastosowaniach proces ten może odbywać się w czasie rzeczywistym.
Znaczenie AI w rolnictwie
Dynamiczny rozwój technologii cyfrowych prowadzi do przełomowych zmian w funkcjonowaniu współczesnego rolnictwa. Koncepcja Rolnictwa 4.0 (Agriculture 4.0) wywodzi się bezpośrednio z idei Przemysłu 4.0 (Industry 4.0), zapoczątkowanej w Niemczech w 2011 roku.
Przemysł 4.0 opiera się na integracji automatyzacji, przetwarzania i wymiany danych oraz nowoczesnych technik wytwórczych. Celem jest tworzenie inteligentnych fabryk, gdzie systemy cyber-fizyczne nadzorują procesy fizyczne i wspierają podejmowanie decyzji, natomiast urządzenia komunikują się ze sobą i z ludźmi za pośrednictwem Internetu Rzeczy.
Sukces tych rozwiązań w przemyśle doprowadził do ich stopniowej adaptacji w innych sektorach gospodarki, w tym w rolnictwie.
Rolnictwo 4.0 można zdefiniować jako zintegrowany system zarządzania produkcją rolniczą oparty na technologiach cyfrowych, automatyzacji, sztucznej inteligencji oraz analizie danych. Jego celem jest zwiększenie efektywności produkcji, poprawa jakości produktów oraz ograniczenie oddziaływania działalności rolniczej na środowisko.
O ile w Przemyśle 4.0 centralnym elementem systemu produkcyjnego jest inteligentna fabryka (Smart Factory), o tyle jej odpowiednikiem w Rolnictwie 4.0 jest inteligentne gospodarstwo (Smart Farm). Warto przy tym podkreślić, że rozwój Rolnictwa 4.0 jest ściśle związany z rozwojem Inżynierii Rolniczej 4.0. To właśnie techniczne środki produkcji wyposażone w rozwiązania wywodzące się z Przemysłu 4.0 tworzą fundament inteligentnego gospodarstwa rolnego.
W pełni autonomiczny robot Farming GT rozpoznaje chwasty i usuwa je mechanicznie, za pomocą specjalnych noży pielących. Robot wykorzystuje obrazy z kamer multispektralnych, dzięki którym AI odróżnia chwasty od roślin uprawnych. System został wytrenowany na milionach zdjęć roślin. Dokładność usuwania chwastów przy roślinach uprawnych wynosi ok. 5 mm.
Fot. Jacek Przybył
Od Smart Factory do Smart Farm
Jedna z najważniejszych różnic pomiędzy Przemysłem 4.0 a Rolnictwem 4.0 dotyczy środowiska pracy systemów cyfrowych. W przemyśle znaczna część procesów przebiega w warunkach kontrolowanych i stosunkowo przewidywalnych. Rolnictwo funkcjonuje natomiast w środowisku charakteryzującym się zmiennością pogody, zróżnicowaniem właściwości gleby, biologiczną naturą organizmów żywych oraz sezonowością produkcji.
Z tego względu wdrażanie technologii znanych z Przemysłu 4.0 do produkcji rolniczej jest wyjątkowo złożonym procesem. Wymaga m.in. zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji zdolnych do uwzględniania niepewności oraz dużej zmienności warunków środowiskowych.
Rolnictwo 4.0 nie stanowi zatem całkowicie odrębnej rewolucji technologicznej. Jest raczej adaptacją i rozwinięciem koncepcji Przemysłu 4.0 do specyficznych warunków produkcji rolniczej. Wiele współczesnych innowacji stosowanych w inżynierii rolniczej ma swoje źródło w technologiach opracowanych pierwotnie na potrzeby inteligentnych systemów przemysłowych.
W efekcie granice pomiędzy inżynierią przemysłową, informatyką, automatyką i inżynierią rolniczą stają się coraz bardziej płynne. Rozwój nowoczesnego rolnictwa zależy w dużej mierze od skutecznej integracji tych obszarów wiedzy.
Szczególne znaczenie w tej transformacji ma sztuczna inteligencja, umożliwiająca przetwarzanie dużych zbiorów danych (Big Data) oraz automatyzację procesów decyzyjnych. Integracja AI z systemami sensorowymi, Internetem Rzeczy (IoT), technologiami geoinformacyjnymi, robotyką i uczeniem maszynowym tworzy podstawy rozwoju Rolnictwa 4.0.
W inżynierii rolniczej sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w produkcji roślinnej i zwierzęcej, projektowaniu i eksploatacji maszyn, zarządzaniu energią oraz monitorowaniu oddziaływania produkcji rolnej na środowisko.
Rolnictwo precyzyjne
Jednym z najważniejszych obszarów zastosowania AI jest rolnictwo precyzyjne. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane pozyskiwane z satelitów, dronów, czujników glebowych, stacji meteorologicznych oraz maszyn rolniczych.
Na tej podstawie można tworzyć mapy zmiennego dawkowania nawozów, środków ochrony roślin i wody, dostosowane do rzeczywistych potrzeb poszczególnych fragmentów pola. Pozwala to efektywniej wykorzystywać dostępne zasoby, a jednocześnie ograniczać negatywny wpływ produkcji rolniczej na środowisko.
Inteligentne systemy rozpoznawania obrazu
Znaczący postęp obserwuje się również w wykorzystaniu systemów wizyjnych opartych na głębokich sieciach neuronowych. Technologie te umożliwiają automatyczne wykrywanie chwastów, chorób roślin, szkodników oraz objawów niedoboru składników pokarmowych.
Analiza obrazów rejestrowanych przez kamery zamontowane na maszynach rolniczych lub dronach pozwala wykonywać zabiegi ochronne wyłącznie w miejscach wymagających interwencji. Takie rozwiązanie może znacząco ograniczyć zużycie środków ochrony roślin oraz zmniejszyć ryzyko ich niepożądanego oddziaływania na środowisko.
Robotyzacja i autonomizacja maszyn rolniczych
Sztuczna inteligencja stanowi podstawę funkcjonowania autonomicznych ciągników, robotów polowych i kombajnów. Wykorzystując dane z systemów nawigacji satelitarnej, np. GNSS RTK, kamer, sensorów LiDAR oraz czujników inercyjnych, maszyny mogą samodzielnie wykonywać zabiegi uprawowe, siew, pielęgnację czy zbiór.
Autonomizacja pozwala ograniczyć konieczność bezpośredniego udziału operatora, zwiększyć precyzję wykonywanych prac oraz poprawić efektywność wykorzystania maszyn. W perspektywie najbliższych lat autonomiczne roboty polowe mogą stać się jednym z głównych kierunków rozwoju inżynierii rolniczej .
System EasyMatch firmy Amazone wykorzystuje sztuczną inteligencję do określenia „cyfrowego odcisku palca” na podstawie wielu czynników, a następnie automatycznie pobiera z bazy danych wybór odpowiednich nawozów zgodnie z dopasowaniem wizualnym.
Fot. Amazone
Zarządzanie nawożeniem i gospodarką glebową
Współczesne systemy AI umożliwiają prognozowanie zapotrzebowania roślin na składniki pokarmowe na podstawie danych meteorologicznych, wyników analiz glebowych oraz informacji o aktualnym stanie upraw.
Szczególnie istotne jest wspomaganie decyzji dotyczących nawożenia azotowego, ponieważ stosowanie nawozów azotowych wiąże się z emisją podtlenku azotu (N₂O), silnego gazu cieplarnianego. W połączeniu ze spektrometrią bliskiej podczerwieni (NIR) oraz czujnikami optycznymi AI pozwala na bieżąco oceniać stan odżywienia roślin i dostosowywać dawki nawozów do rzeczywistych potrzeb upraw.
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie także w identyfikacji nawozów oraz przygotowywaniu zaleceń dotyczących ustawień rozsiewacza. Jedna z metod wykorzystuje „cyfrowy odcisk palca” nawozu tworzony na podstawie zdjęcia wykonanego smartfonem przy użyciu specjalnego szablonu referencyjnego. System identyfikuje nawóz poprzez analizę jego widocznych cech fizycznych, a następnie dobiera odpowiednie parametry pracy maszyny.
Precyzyjna produkcja zwierzęca
W produkcji zwierzęcej sztuczna inteligencja wspomaga monitorowanie zdrowia, dobrostanu i produktywności zwierząt, m.in. wydajności mlecznej czy przyrostu masy ciała.
Algorytmy analizujące obrazy z kamer oraz dane pochodzące z akcelerometrów i systemów identyfikacji elektronicznej umożliwiają monitorowanie pobierania paszy, wykrywanie kulawizn i zaburzeń zdrowotnych, identyfikowanie objawów rui oraz rozpoznawanie zmian zachowania.
Rozwiązania tego typu znajdują zastosowanie w nowoczesnych oborach wyposażonych w roboty udojowe oraz automatyczne systemy żywienia. Ułatwiają bieżący nadzór nad stadem, pozwalają wcześniej wykrywać nieprawidłowości i mogą przyczyniać się do poprawy efektywności produkcji przy jednoczesnym ograniczeniu nakładów pracy.
Internet Rzeczy i inteligentne gospodarstwa
Rozwój koncepcji AIoT (Artificial Intelligence of Things), łączącej sztuczną inteligencję z Internetem Rzeczy, umożliwia tworzenie inteligentnych gospodarstw rolnych. Czujniki rozmieszczone na polach, w budynkach inwentarskich oraz maszynach przekazują dane do systemów odpowiedzialnych za ich analizę.
Algorytmy sztucznej inteligencji mogą przetwarzać informacje na bieżąco i wspierać decyzje dotyczące m.in. nawadniania, nawożenia, ochrony roślin czy zarządzania energią. Rozwiązania tego typu tworzą podstawy nowoczesnego rolnictwa cyfrowego.
Istotną cechą koncepcji AIoT jest możliwość szybkiego reagowania na zdarzenia. Sprzyja temu przetwarzanie brzegowe (Edge Computing), w ramach którego część analizy danych odbywa się bezpośrednio w urządzeniu lub blisko miejsca ich powstawania. Ogranicza to konieczność przesyłania wszystkich informacji do chmury, a tym samym może zmniejszać opóźnienia.
Współczesne systemy AI umożliwiają wspomaganie decyzji dotyczących nawożenia azotowego na podstawie bieżącej oceny stanu odżywienia roślin i dostosowanie dawek nawozów do rzeczywistych potrzeb upraw.
Fot. KUHN
Cyfrowe bliźniaki (Digital Twins)
Jednym z nowych kierunków rozwoju jest wykorzystanie tzw. cyfrowych bliźniaków (Digital Twins) gospodarstw, pól uprawnych, maszyn, a nawet zwierząt. Są to wirtualne modele odwzorowujące rzeczywiste obiekty lub procesy produkcyjne i aktualizowane na podstawie napływających danych.
Integracja modeli sztucznej inteligencji z informacjami pozyskiwanymi z czujników IoT, systemów telemetrycznych czy obrazowania satelitarnego umożliwia symulowanie różnych scenariuszy przed podjęciem decyzji w rzeczywistych warunkach.
Cyfrowe bliźniaki mogą wspomagać m.in. prognozowanie plonów, zużycia nawozów, emisji gazów cieplarnianych, zapotrzebowania na energię oraz efektywności ekonomicznej gospodarstwa.
W perspektywie najbliższych lat technologia ta może stać się ważnym narzędziem wspomagania decyzji w gospodarstwach wykorzystujących rozwiązania Rolnictwa 4.0, a w dalszej przyszłości – Rolnictwa 5.0.
Predykcyjne utrzymanie ruchu maszyn rolniczych
Coraz większe znaczenie zyskuje wykorzystanie sztucznej inteligencji w diagnostyce stanu technicznego ciągników i maszyn rolniczych. Dane pozyskiwane z czujników drgań, temperatury i ciśnienia oleju, a także informacje dotyczące parametrów pracy silnika czy układów hydraulicznych mogą być analizowane przez algorytmy uczenia maszynowego w celu wykrywania symptomów zbliżających się awarii.
Takie podejście określa się jako predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance). Jego celem jest m.in. ograniczenie kosztów napraw, zmniejszenie ryzyka nieplanowanych przestojów podczas prac polowych oraz wydłużenie okresu eksploatacji maszyn.
Rozwiązania te mogą mieć szczególne znaczenie w dużych gospodarstwach oraz przedsiębiorstwach usługowych, gdzie nieplanowany przestój sprzętu w okresie intensywnych prac polowych może powodować znaczne straty.
Sztuczna inteligencja a zrównoważony rozwój rolnictwa
Jednym z największych wyzwań współczesnego rolnictwa jest ograniczenie oddziaływania produkcji na środowisko przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa żywnościowego. Sztuczna inteligencja może odegrać w tym procesie istotną rolę.
Optymalizacja nawożenia azotowego, ograniczanie emisji podtlenku azotu (N₂O), precyzyjne stosowanie środków ochrony roślin, zmniejszenie zużycia paliw kopalnych, poprawa efektywności gospodarowania wodą czy wspomaganie praktyk sprzyjających sekwestracji węgla w glebie to przykłady obszarów, w których rozwiązania cyfrowe mogą wspierać bardziej zrównoważoną produkcję.
Skala osiąganych efektów zależy jednak od rodzaju technologii, sposobu jej wdrożenia, specyfiki gospodarstwa oraz lokalnych warunków produkcji. AI nie jest zatem rozwiązaniem wszystkich problemów środowiskowych rolnictwa, ale może stać się skutecznym narzędziem pomagającym ograniczać zużycie zasobów i zwiększać precyzję produkcji.
Funkcja AutoSpread w rozsiewaczu Amazone ZA-TS monitoruje rzeczywisty obraz rozsiewu nawozu i automatycznie dostosowuje ustawienia w celu uzyskania optymalnego rozdziału granul na podstawie porównania z idealnym obrazem z cyfrowego bliźniaka.
Fot. Amazone
Bariery związane z wdrażaniem AI w rolnictwie
Mimo licznych korzyści wdrażanie sztucznej inteligencji w rolnictwie napotyka istotne bariery. Do najważniejszych należą:
- wysokie koszty inwestycyjne związane z zakupem i wdrożeniem nowych technologii;
- ograniczony dostęp do odpowiedniej infrastruktury cyfrowej na części obszarów wiejskich;
- niedobór specjalistów łączących wiedzę rolniczą, techniczną i informatyczną;
- problemy z interoperacyjnością systemów pochodzących od różnych producentów;
- kwestie związane z własnością, dostępnością, jakością i bezpieczeństwem danych;
- potrzeba rozwijania kompetencji cyfrowych użytkowników nowych technologii.
W gospodarce opartej na sztucznej inteligencji coraz większą wartość mają również dane. Dostęp do odpowiednio dużych, wiarygodnych i właściwie opisanych zbiorów może decydować o jakości modeli AI, a w konsekwencji o przewadze technologicznej i ekonomicznej ich użytkowników.
Przezwyciężenie wymienionych ograniczeń będzie jednym z warunków pełnego wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w rolnictwie.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja staje się jednym z głównych czynników transformacji współczesnej inżynierii rolniczej. Jej zastosowania obejmują rolnictwo precyzyjne, autonomiczne maszyny, robotykę polową, zarządzanie nawożeniem, produkcję zwierzęcą, diagnostykę techniczną oraz analizę oddziaływania gospodarstw na środowisko.
Integracja AI z Internetem Rzeczy, spektrometrią NIR, systemami satelitarnymi, technologiami sensorowymi i robotyką otwiera możliwości zwiększania efektywności produkcji przy jednoczesnym ograniczaniu zużycia zasobów i presji na środowisko.
Czy sztuczna inteligencja w rolnictwie jest więc modą? Wszystko wskazuje na to, że etap traktowania jej jako technologicznej ciekawostki mamy już za sobą. Pytanie nie brzmi dziś, czy AI znajdzie trwałe miejsce w rolnictwie, lecz jak szybko i w jakim zakresie zostanie wykorzystana w praktyce.
W najbliższych latach sztuczna inteligencja będzie jednym z najważniejszych kierunków badań, rozwoju technologii oraz innowacji w inżynierii rolniczej. Nie zastąpi wiedzy i doświadczenia rolnika, ale może dostarczyć mu narzędzi pozwalających podejmować trafniejsze decyzje – szybciej, precyzyjniej i na podstawie znacznie większej ilości danych niż dotychczas.
