Menu
Den 14. november 2023 afholdt Senatets udvalg for landbrug, ernæring og skovbrug i USA en høring om “Amerikansk landbrugsinnovation: Udnyttelse af teknologi og kunstig intelligens.”
Vi har inviteret fem vidner med forskellig baggrund, herunder landbrugsforskning, teknologi, investeringer, videregående uddannelse og jura.
Deres synspunkter om at anvende AI-teknologi i træning, uddannelse, politisk bistand og landbrug er værdifulde for lande verden over. De vigtigste ideer fra deres vidnesbyrd er skitseret nedenfor:
Jahmy Hindman er Senior Vice President og Chief Technology Officer hos Deere & Selskab. Han er også medlem af Engineering College Advisory Council ved Iowa State University, Computer Science Advisory Council ved University of Texas og Executive Advisory Council ved FIRST.
Perspektiver:
● Efterhånden som den kontinuerlige migration fra landdistrikter til byområder fortsætter, bliver kunstig intelligensløsninger stadig mere afgørende for at øge landbrugets produktivitet i USA.
● Fremtiden for amerikansk landbrug bliver nu formet gennem værktøjer, der muliggør datadrevet beslutningstagning blandt landmænd. Kunstig intelligens spiller en afgørende rolle i at låse op for værdien af data og omdanne dem til handlingsegnet indsigt på området.
● Amerikanske landmænd vil drage fordel af incitamenter, der hjælper dem med at få adgang til præcise teknologier. Når du overvejer den kommende landbrugslovgivning, bedes du overveje forslag som f.eks. lov om præcisionslandbrug (PRÆCIS-loven) og lov om præcisions-ag-lån.
● At placere disse teknologier i hænderne på amerikanske landmænd øger ikke kun producenternes produktivitet og rentabilitet, men gør dem også i stand til at producere nok mad, brændstof, boliger og tøj til at opretholde den voksende verdensbefolkning.
Dr. Mason Earles er assisterende professor ved University of California, Davis. Før sin akademiske rolle tjente Dr. Earles som Data Science Engineer hos Apple, hvor han var banebrydende i udviklingen af nye deep learning og computervisionsværktøjer inden for hardwareteknik.
Perspektiver:
● Hidtil usete fremskridt inden for hardware og software har væsentligt udvidet computerprogrammers evne til kunstig intelligens til at lære af komplekse data fra den virkelige verden i sektorer som landbrug og fødevaresystemer.
● Når man ser frem til fremtidens arbejdsstyrke, opnåede over 161.000 personer i USA alene i 2021 bachelor- og kandidatgrader i datalogi. Det er dog kun en lille procentdel af de studerende, der ender med at forfølge en karriere inden for landbrug og fødevarer, og det skal ændres.
● At opretholde USA’ position som en global leder inden for landbrugsinnovation, anbefaler jeg kraftigt, at udvalget fortsætter, måske endda udvider, finansieringen af disse nationale kunstig intelligens-forskningsinstitutter.
Derudover bør andre finansieringskilder fra det amerikanske landbrugsministerium, der fokuserer på at udnytte kunstig intelligens til at løse landbrugets udfordringer, opretholdes.
Dette er vejen til at fremskynde mere forskningsinnovation og industrisamarbejde, hvilket inspirerer flere datalogi- og ingeniørstuderende til at tackle betydelige udfordringer i landbrugssektoren gennem kunstig intelligens og nye teknologier.
Sanjeev Krishnan er medstifter, Chief Investment Officer og Senior Managing Director for S2G Ventures. Han har engang arbejdet hos CLSA Capital Partners, IFC, Global Environment Fund og JPMorgan. Derudover har han siddet i forskellige rådgivende udvalg og virksomhedsbestyrelser.
● Forventede ændringer i næsten alle brancher inden for det næste årti tyder på, at kunstig intelligens vil spille en transformerende rolle. Inden for landbruget har kunstig intelligens potentialet til at tilbyde banebrydende løsninger, der skaber betydelig værdi ved at introducere innovative tilgange til at øge afgrødeudbyttet, optimere ressourceudnyttelsen og forbedre den overordnede bedriftsledelse.
● Kernen i denne udvikling er data. De mest robuste og effektive AI-løsninger vil være dem, der er i stand til at få adgang til de bedste data og udvikle de mest effektive metoder til at transformere disse data til passende træningsdatasæt til at informere AI-modelløsninger.
● Digitaliseringen af landbrug og fødevaresystemer er i sin tidlige fase. I gennemsnit genererer en landmand omkring 500.000 datapunkter om dagen. I 2036 forventes den daglige mængde af genererede data at stige med 800 %.
● På trods af den hurtige vækst i datamængden er forbindelsen mellem nutidens data og pålidelige beslutningsværktøjer ikke suboptimal, hvilket begrænser vores mulighed for at få adgang til og anvende handlingsorienteret indsigt baseret på indsamlet information.
Brug af kunstig intelligens til analyse, syntese og anvendelse af landbrugsdata kan have en umiddelbar indflydelse på forskellige aspekter af landbruget. Landmændene får mulighed for at håndtere daglige forandringer på adskillige dynamiske områder ved at give dem de nødvendige værktøjer og støtte.
Ifølge det amerikanske landbrugsministeriums estimater for 2019 kan realisering af det fulde potentiale af digital landbrugsteknologi i stor skala, herunder etablering af den nødvendige infrastruktur, generere en yderligere samlet indkomst på $47 milliarder til $65 milliarder årligt for den amerikanske økonomi.
Den hurtige integration af kunstig intelligens i landbrugsteknologien indikerer, at de potentielle fordele er væsentligt større, end hvad der i øjeblikket vurderes. AI gavner landmænd og samfund i specifikke anvendelsessager, hvilket forbedrer effektivitet, produktivitet og bæredygtighed.
Disse omfatter præcisionslandbrug, sygdoms- og skadedyrsdetektion, robothøst og -automatisering, husdyrovervågning og -styring, forudsigende analyser og markedsindsigt og AI-aktiverede landbrugsdroner.
● AI kan forbedre kapaciteten og effektiviteten af eksisterende landbrugsteknologier, forbedre og forfine tekniske tilgange. At levere klare, nøjagtige og højkvalitetsdata hjælper med at bortfiltrere ineffektive metoder og optimere ressourceallokering.
● Landbrugsteknologi, data, analyser og kunstig intelligens spiller en rolle i at styrke relationer og fællesskabsbånd mellem mennesker, især ved at skabe tillid mellem landmænd og rådgivningsnetværk.
● AI kan indtage, analysere og identificere store mængder data i realtid, hvilket giver landbrugsrådgivere eller agronomer mere præcise anbefalinger og praktisk indsigt, hvilket letter deres byrde.
● AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter kan yde realtidsrådgivning og support til landmænd, adressere spørgsmål relateret til afgrødehåndtering, skadedyrsbekæmpelse, markedstendenser og meget mere. Dette er især værdifuldt for landmænd i fjerntliggende områder eller dem med begrænset adgang til landbrugsekspertise.
Den føderale regering har flere muligheder for at sikre, at USA bevarer lederskabet inden for landbrugsteknologi, hvilket styrker sin position som en global leder inden for landbrugs kunstig intelligens.
Det er afgørende samtidig at varetage landmændenes og interessenternes interesser og samtidig støtte landbrugssystemet.
Nøglen er at sikre en passende balance mellem menneskelig kontrol og overvågning og at udnytte den enorme kraft af kunstig intelligens, der omformer vores verden.
● Effektiv og ansvarlig udnyttelse af potentialet i kunstig intelligens i landbruget: AI er datadrevet, og det grundlæggende spørgsmål om dataejerskab i landbruget skal løses grundlæggende.
● Etiske retningslinjer for implementering af AI i landbruget er afgørende for at sikre, at AI-systemer ikke opretholder skævheder, at beslutningsprocesser er gennemsigtige, og at ansvarlighed for deres resultater opretholdes.
Dette kan involvere etablering af industristandarder for dataindsamling, brug og gennemsigtighed for at sikre, at AI-systemer er pålidelige, etisk tilpasset og ikke skader miljøet eller markedsdynamikken.
Desuden kan et sæt benchmarks, der validerer AI-drevne serviceerklæringer, yderligere understøtte nøjagtighed og gennemsigtighed, hvilket tjener som et afgørende værktøj til at opbygge tillid.
Endelig kan det at engagere sig i internationalt samarbejde for at dele viden, bedste praksis og lovgivningsrammer relateret til landbrugs kunstig intelligens hjælpe med at koordinere standarder og fremme global fødevaresikkerhed og landmænds rentabilitet.
● Fremme af landbrugsdatadelingsstandarder og -initiativer: At tilskynde til deling af landbrugsdata mellem landmænd, forskere og AI-udviklere er afgørende for at udnytte kraften i innovative landbrugsteknologier og AI til gavn for landmændene.
Dette kan lettes ved at etablere landbrugsdatakooperativer eller -platforme til at aggregere data og samtidig beskytte individets privatliv.
● Forbedring af digital infrastruktur og investering i digitale færdigheder, især for små landmænd: Forbedring af digital infrastruktur i landdistrikterne kan hjælpe med at sikre landmænd’ adgang.
Derudover kan projekter til uddannelse af landmænd og landbrugsarbejdere i brugen af kunstig intelligens og relaterede teknologier lettes gennem samarbejde med uddannelsesinstitutioner, onlinekurser og træningsprogrammer på stedet.
Specifikke initiativer til at støtte små og marginaliserede landmænd med at adoptere AI-teknologi kan omfatte tilskud til erhvervelse af AI-værktøjer, økonomisk støtte og teknisk støtte.
José-Marie Griffiths er præsident for South Dakota State University i Madison, South Dakota. Hun har tjent som medlem af National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI), National Science Board, præsidentens Information Technology Advisory Committee og flere andre føderale udvalg.
Perspektiver:
● Efterhånden som USA fremmer udrulningen af kunstig intelligens for at innovere landbrugssektoren, står det over for voksende cybersikkerhedsrisici og udfordringer. Samarbejde mellem den akademiske verden, industrien og føderale institutioner er nødvendigt for sikker, ansvarlig og effektiv brug af kunstig intelligens.
● Mens landbrugssektoren har gennemgået automatisering og innovation i årtier, kræver implementeringen af kunstig intelligens en stærk vægt på sikkerhed og udnyttelse af eksisterende ekspertise og teknologier.
● Både den offentlige og den private sektor skal i samarbejde håndtere cybersikkerhedsrisici og udnytte den akademiske rolle i udviklingen af forskningsdrevne løsninger for at sikre sikker og effektiv udbredelse af kunstig intelligens i landbruget.
● Den akademiske verden spiller en afgørende rolle i at pleje den næste generation af AI-talenter, hvilket bidrager til landbrugsindustriens indtræden i den næste fase af vækst og udvikling.
● Multi-stakeholder-samarbejde er afgørende for i fællesskab at håndtere cybersikkerhedsrisici, udnytte den akademiske verden til at formulere forskningsdrevne løsninger og drive udviklingen af AI i landbruget.
Todd J. Janzen er formand for Janzen Schroeder Agricultural Law LLC og projektadministrator for Ag Data Transparent Organisationen.
Perspektiver:
● Med hensyn til ny teknologi på landbrugsbedrifter bør politikkerne fokusere på at skabe et retfærdigt konkurrencemiljø i stedet for at kvæle innovation.
● Gennemsigtighed bør altid være et omdrejningspunkt for enhver dataindsamlingsplatform, uanset om den drives af private virksomheder eller offentlige reguleringsorganer.
Gennemsigtighed betyder ikke nødvendigvis, at sådanne oplysninger skal være offentligt tilgængelige, men snarere, at landmænd skal være opmærksomme på, hvilke oplysninger der indsamles fra dem, og hvordan disse oplysninger vil blive brugt.
● Der er plads til forbedringer i USDA’s dataindsamling. Agricultural Data Act (S.98) er et eksempel, der har til formål at modernisere USDA's dataindsamling og -anvendelse.
Mens USDA har indsamlet landbrugsdata gennem forskellige programmer i lang tid, er meget af disse data skjult på tværs af forskellige agenturer, hvilket gør det mindre værdifuldt for politiske beslutningstagere og forskere.
Loven forudser at opdatere USDA's dataindsamling, skabe et sikkert datacenter og give interessenter og forskere adgang til anonymiserede data indsamlet af USDA.
Fra skræddersyet lysplanlægning til skræddersyede tilbud og alt derimellem er vores team af gartnerieksperter altid klar til at hjælpe.
Vi er en professionel LED-plantelysproducent, forpligtet til at bruge teknologi til at øge lampens maksimale potentiale, kontinuerligt maksimere fordelene for avlere og spare energi for planeten.
