Мировые новости экономики, финансов и инвестиций

Вторая "зеленая революция" в сельском хозяйстве будет цифровой

- Экономика Искусственный интеллект Технологии
Вторая "зеленая революция" в сельском хозяйстве будет цифровой
Сельское хозяйство - одна из старейших и наиболее перспективных отраслей в мире. Удовлетворение растущих потребностей мирового населения в продовольствии, в условиях ускоряющегося изменения климата, требует человеческой изобретательности, надлежащего управления и технологий.

В последний раз подобный "сейсмический сдвиг" в сельскохозяйственном секторе произошел в 1960-х годах - высокоурожайные семена пшеницы и риса, химические удобрения и ирригационные технологии положили начало Зеленой революции. В последующие 30 лет производство зерновых в Азии удвоилось, пшеница и рис подешевели. А население за этот период увеличилось на 60%.

К сожалению, "зеленая революция" привела к экологическим проблемам:
  • слабое регулирование и большие субсидии сделали удобрения и пестициды дешевыми,
  • неопытные фермеры использовали их чрезмерно,
  • почва была повреждена, а водные пути загрязнены,
  • появление новых культур привело к утрате традиционных сортов растений и снижению биоразнообразия.

Вторая "зеленая революция"


Развитие робототехники и искусственного интеллекта способствует началу второй, более экологичной "зеленой революции". Роботы уже:
  • собирают урожай,
  • пропалывают сорняки,
  • собирают данные для улучшения управления почвой.

Автоматизация в сельском хозяйстве может вскоре сделать роботов такими же распространенными в теплицах, как и на заводах
Фото: Shutterstock

Скоро они будут так же распространены на фермерских пастбищах и в теплицах, как в медицинских лабораториях или на складах Amazon. А искусственный интеллект поможет достичь целей в области продовольствия и климата:

Программы на базе искусственного интеллекта, такие как IBM Watson:
  • объединяют данные о погодных условиях, урожайности и рыночных ценах,
  • рекомендуют фермерам лучшее времени для посадки,
  • рассчитывают точное количества необходимых удобрений,
  • определяют время сбора урожая для достижения максимальной спелости.

Исследователи из Microsoft и университета Wageningen (WUR) в Нидерландах выращивают огурцы с помощью алгоритмов - объединяют усилия людей и искусственного интеллекта для повышения урожайности при меньшем использовании природных ресурсов.

В теплице Вагенингенского университета и исследовательского центра (WUR) в Нидерландах огурцы выращиваются с помощью алгоритмов глубокого обучения и компьютеров
Фото предоставлено: Dr. Silke Hemming, WUR

В Калифорнии использование технологий при выращивании фруктов и овощей в больших количества дает ощутимую экономию сезонных затрат на рабочую силу. Робот стоимостью $150000:
  • сортирует 2 тонны винограда за 12 минут и заменяет 15 человек,
  • сокращает использование удобрений, пестицидов и воды,
  • способствует увеличению урожая.

Раньше крупные промышленные фермы использовали тяжелую технику для повышения урожайности и автоматизации сельского хозяйства. Такая механизация увеличивала зависимость производителей от ископаемого топлива и использования химикатов. Из-за высокой стоимости мелкие фермеры не могли использовать такую технику и оказывались в неравных условиях с сельскохозяйственными гигантами.

Эволюция автоматизации сельского хозяйства


Эволюция автоматизации сельского хозяйства
Источник: отчет продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (FAO)

Цифровые технологии полезны и для крупных и для мелких фермерских хозяйств. Приложения для совместного использования техники, устройства GPS-слежения и программное обеспечение для управления механизированным парком позволяют мелким производителям совместно использовать активы, необходимые для механизации сельского хозяйства. Компании TROTRO Tractor в Гане и Tun Yat в Мьянме позволяют мелким фермерам совместно оплачивать аренду тракторов.

Цифровая поддержка может модернизировать традиционную механизацию. Например, GPS-устройства для отслеживания крупного рогатого скота:
  • передают данные о здоровье и передвижении животных,
  • определяют количество выдаваемого корма,
  • автоматизируют процесс кормления, повышая производительность.

Большой потенциал экономической эффективности робототехники позволит мелким фермерам конкурировать со своими более крупными коллегами. Производство сельскохозяйственных роботов в большом количестве (как смартфонов или компьютеров) станет намного дешевле и существенно расширит их использование.

Использование робототехники и инструментов на основе искусственного интеллекта может усугубить неравенство между высококвалифицированными и низкоквалифицированными фермерами, живущими в сельской местности без доступа к интернету и финансовым услугам. Для широкой автоматизации сельского хозяйства правительства должны инвестировать в важнейшую инфраструктуру:
  • электрические сети,
  • широкополосный доступ в Интернет,
  • обучение цифровым инструментам.
Необходимо создать новый класс квалифицированных фермеров для работы с современными технологиями и создать новые возможности для сельской молодежи.

Только технологии не решат задачи устойчивого снабжения продовольствием и повышения эффективности и справедливости сельского хозяйства. И не смогут в одночасье преобразовать сельское хозяйство. Из-за высокой стоимости, роботы и технологии искусственного интеллекта доступны пока только крупным фермерам. А широкое использование робототехники может способствовать расширению монокультурных сельскохозяйственных систем, поскольку роботизированные машины требуют единообразия для эффективного функционирования. Это приведет к потере генетического разнообразия.

Робототехника и искусственный интеллект в сельском хозяйстве находятся на ранней стадии развития. Для полной реализации потенциала Второй зеленой революции необходимы продуманная политика и тщательная оценка последствий ее внедрения.

Роботы не заменят фермеров-людей. Но в будущем, когда нужно будет кормить миллиарды "лишних ртов", они сделают производство продовольствия устойчивым, доступным и дешевым. Пришло время дать шанс машинам.

Источник: Project Syndicate