Kmetijska panoga spreminja razvoj človeštva od predzgodovinskih časov do današnjih sodobnih dni in zvesto izpolnjuje svoje osnovno poslanstvo, oskrbo človeštva s hrano. Tudi danes je to še vedno osnovno poslanstvo te panoge, vendar je integrirano v bolj zapletene mehanizme, ki jih bolj kot kadarkoli prej poganja veliko družbenih, gospodarskih in okoljskih sil.

Ta 5 bilijonov dolarjev vredna industrija, ki predstavlja 10 % svetovne potrošniške porabe, 40 % svetovne delovne sile in proizvede 30 % emisij toplogrednih izpustov ostaja v koraku s svetovnim razvojem in se bo v prihodnosti zelo spremenila. Digitalni in tehnološki napredek prevzema večino panog, kmetijski sektor ni izjema, s tem se v kmetijstvu povečuje proizvodnja s hkratnim dodatkom vrednosti celotne dobavne verige od njive do vilic, kjer se učinkoviteje izkoriščajo naravni viri.

Podatki kmetij, kmetijskih obratov, hladilnic, skladišč, njiv in prevozov, generirani s strani različnih senzorjev in/ali dronov, ponujajo veliko informacij o tleh, semenih, živini, pridelku, stroških, kmetijski opremi, uporabi gnojil in vod itd. Tehnologija interneta stvari in razna napredna analitika pridelovalcu pomaga analizirati podatke (vreme, temperature, vlaga, cene, GPS-signal …) v realnem času. S tem je možno zagotoviti optimizacijo pridelave in vseh delovnih procesov na kmetiji, predvsem pa povečati donos, izboljšati načrtovanje, sprejemati pametnejše odločitve predvsem glede uporabe osnovnih resursov ter izdelati optimalne načrte, kje in kdaj je te osnovne resurse najbolj smiselno uporabiti, predvsem iz ekonomskega stališča, vedno bolj pa tudi gledano s strani zmanjšanja nastajanja (nepotrebnih) odpadkov.

V naslednjih letih, ko bodo kmetije postale bolj precizne in bodo kmetje postali tudi bolj digitalno povezani, se bo bistveno povečala tudi učinkovitost in produktivnost profesionalnih kmetij. Različne študije nakazujejo, da bo do leta 2020 na kmetijah v uporabi že več kot 75 milijonov različnih naprav, ki delujejo po sitemu internetnih stvari (IoT). Povprečna kmetija bi naj v letu 2050 na dan ustvarila 4,1 milijona podatkov/dan, medtem ko jih je povprečna kmetija v letu 2014 ustvarila 190.000.

Medtem ko naraščajoče število povezanih naprav predstavlja veliko priložnost predvsem za razna tehnološka podjetja, pa na drugi strani to dejstvo v kmetijsko panogo (kmete in kmetijska podjetja) prinaša še bolj kompleksne/zapletene procese. Poleg tega eksplozija nestrukturiranih podatkov, kot so npr. razne objave na družbenih omrežjih, fotografije in video vsebine še bolj poganjajo potrebo po dodatnem znanju, da te informacije pravilno uporabimo. Ker pa sami vseh teh količin novih informacij ne moremo sprejeti/obdelati tako hitro, kot si želimo, bo to nalogo namesto nas opravila kognitivna tehnologija, ki je zmožna razumeti, se samodejno učiti in smiselno povezati interakcije dobljenih podatkov. Na tak način se bo v prihodnosti povečala učinkovitost kmetijskega sektorja.

Spodaj je naštetih 5 načinov, s katerimi bi kmetijska panoga lahko izkoristila te tehnologije sebi v prid.

Pomoč, da IoT doseže svoj največji potencial

Medtem ko digitalna preobrazba moti ves (tradicionalni) kmetijski svet, obstaja dejstvo, da vsak dan več podatkov »hrani« novo nastajajoče digitalno kmetijstvo. Rešitve, kot jih npr. ponuja platforma Watson, povečujejo vrednost (z uporabo z različnimi metodami strojnega učenja), da se dobljeni podatki preoblikujejo v realne sisteme upravljanja umetne inteligence. Kognitivne internetne tehnologije omogočajo, da številne vrste korelacije velikega števila strukturiranih in nestrukturiranih podatkov pridobljenih iz več virov, kot so npr. zgodovinski vremenski podatki, objave socialnih omrežji, raziskovalni podatki (članki in študije), analize tal, tržne raziskave …, platforma sama poveže v smiselne zaključke in na tak način pridobi znanje za zagotavljanje  priporočil in ukrepanje za npr. izboljšanje donosov na ravni kmeta, regije, države ali sveta.

Vpogled in prepoznavanje slik

Kmetijski droni že danes pomagajo kmetom pri pregledovanju polj, monitoringu gojenih rastlin, analiziranju stresa rastlin in aero-škropljenju. Delovanje kmetij pa lahko postane še učinkovitejše, če se zbiranje teh podatkov, internet stvari in napredne vizualne tehnologije združijo v eno celoto. Pred kratkim sta na tem področju združila moči podjetje Aerialtronics in IBM. S skupnimi močmi jim je uspelo, da sta z uporabo platforme Watson, aero posnetke njiv z vizualnim prepoznavanjem in analiziranjem posnetih polj naredila skoraj v realnem času. S tem projektom so pokazali, da se že ob tako hitrem digitalnem svetu stvari lahko še bistveno pospešijo, s tem pa se prihrani predvsem čas. Drugi namen pa je, da se na tak (avtonomen) način poveča varnost in zmanjša potencial človeške napake pri tovrstnem opravilu.

Spretnost in delovna sila

V svojem najnovejšem poročilu Svetovne perspektive o urbanizaciji ZN napovedujejo, da bo do leta 2050 66 % svetovnega prebivalstva živelo v mestnih območjih. Ta naraščajoča urbanizacija bo privedla do zmanjšanja delovne sile na podeželskih območjih. Inovativne tehnologije, ki uporabljajo kognitivne sisteme, bodo pomagale rešiti ta izziv z olajšanjem dela kmetov, s čimer se bomo v prihodnosti izognili potrebam po večjem številu ljudi za delo na poljih. Veliko operacij bo opravljenih na daljavo, postopki bodo avtomatizirani, tveganja bodo manjša, vprašanja se bodo rešila še preden se bodo pojavila. Kmetje bodo lahko sprejeli bolj natančne in hitre odločitve. V prihodnosti bo v kmetijstvu potrebnih več tehnoloških veščin/znanj kot agronomskih.

Določite najboljše možnosti za povečanje donosnosti gojene rastline

Uporaba kognitivnih tehnologij v kmetijstvu bo lahko pomagala tudi pri odločitvah najboljše opcije izbire gojenih sort jabolk ali grozdja pri obnovi nasadov in vinogradov in pri izboru najbolj primernih hibridov/semen, kolobarja v poljedelstvu. Umetna inteligenca bo svoje izračune/priporočila delala na podlagi zahtev kmeta oz. pogojev, ki so najbolj primerni za potrebe določene kmetije. Superračunalnik Watson uporablja veliko algoritmov in obilico podatkov, da bi razumel, kako določeno seme izbranega hibrida reagira na različne tipe tal, mikroklimatske pogoje, dolgoročne vremenske napovedi in lokalne razmere. Z analizo in povezovanjem različnih podatkov, kot so npr. vremenski podatki, tip semen, sorte, tip tal, zapleveljenost njive, verjetnosti pojava bolezni in škodljivcev, podatkih o rezultatih sortnih poskusov, prodajnih trendih na trgu, cenah ali potrebah potrošnikov itd., bo sistem za npr. poljedelsko kmetijo avtonomno izbral najbolj priporočeno izbiro semena pšenice, ječmena koruze, oljne ogrščice, tehnologijo zatiranja plevelov, bolezni in škodljivcev … za specifične potrebe pridelovalca.

Chatboti za kmete

Chatboti so virtualni pomočniki, ki avtomatizirajo interakcije s končnimi uporabniki. Chatbotsi uporabljajo različne tehnike strojnega učenja (umetno inteligenco), razumejo naravni jezik in interaktirajo z uporabniki na oseben način. Vsi že poznamo različne virtualne pomočnike predvsem na področju bančništva in zavarovanja, tudi v kmetijstvu bodo v bodoče to počeli podobni virtualni kmetijski svetovalci, ki bodo kmetom pomagali pri njihovih vprašanjih in tehnoloških nasvetih. Tako bomo v prihodnosti v trenutku imeli odgovor na svoje vprašanje/problem.

Ti in še vsi drugi načini uporabe kognitivnih tehnologij napovedujejo vznemirljive čase za kmetijstvo. To je pot, ki nas bo v prihodnosti vodila do večje učinkovitosti, trajnosti in izpolnjevanja svetovnih potreb po pridelavi zadostne količine hrane. Upam, da bodo kmetje, kmetijski podjetniki in drugi nosilci odločanja izkoristili moč IoT in umetne inteligence, v pozitivnem smislu, za smotrno preoblikovanje in prihodnost te čudovite industrije.

LP, Blaž