Menü
2023. november 14-én az Egyesült Államok Szenátusa Mezőgazdasági, Táplálkozási és Erdészeti Bizottsága meghallgatást tartott “Amerikai mezőgazdasági innováció: a technológia és a mesterséges intelligencia kihasználása.”
Öt, különböző hátterű tanút hívtunk meg, beleértve a mezőgazdasági kutatást, a technológiát, a befektetéseket, a felsőoktatást és a jogot.
A mesterséges intelligencia technológiájának képzésben, oktatásban, szakpolitikai segítségnyújtásban és mezőgazdaságban való alkalmazásáról alkotott nézeteik értékesek a világ országai számára. Az alábbiakban vázoljuk a tanúságtételükből származó fő gondolatokat:
Jahmy Hindman a Deere alelnöke és technológiai igazgatója & Vállalat. Tagja továbbá az Iowa Állami Egyetem Mérnöki Főiskola Tanácsadó Tanácsának, a Texasi Egyetem Számítástechnikai Tanácsadó Tanácsának és a FIRST Vezetői Tanácsadó Tanácsának.
Perspektívák:
● A vidékről a városi területekre való folyamatos migráció folytatódásával a mesterséges intelligencia megoldásai egyre fontosabbá válnak a mezőgazdasági termelékenység növelésében az Egyesült Államokban.
● Az amerikai mezőgazdaság jövője jelenleg olyan eszközökön keresztül formálódik, amelyek lehetővé teszik a gazdálkodók adatvezérelt döntéshozatalát. A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú szerepet játszik az adatok értékének felszabadításában, és a terepen hasznosítható betekintésekké alakításában.
● Az egyesült államokbeli gazdálkodók hasznot húznának az olyan ösztönzőkből, amelyek segítik őket a precíz technológiákhoz való hozzáférésben. A készülő mezőgazdasági jogszabályok megvitatása során kérjük, vegye figyelembe az olyan javaslatokat, mint a precíziós mezőgazdasági törvény (PRECISE törvény) és a precíziós mezőgazdasági hiteltörvény.
● Ha ezeket a technológiákat az amerikai farmerek kezébe adják, az nemcsak a termelők termelékenységét és jövedelmezőségét növeli, hanem lehetővé teszi számukra, hogy elegendő élelmiszert, üzemanyagot, lakást és ruházatot állítsanak elő a világ növekvő népességének fenntartásához.
Dr. Mason Earles a Kaliforniai Egyetem adjunktusa, Davis. Akadémiai szerepvállalása előtt Dr. Earles adattudományi mérnökként dolgozott az Apple-nél, ahol úttörő szerepet töltött be az új mélytanulási és számítógépes látási eszközök fejlesztésében a hardvertervezés területén.
Perspektívák:
● A hardverek és szoftverek példátlan fejlődése jelentősen kibővítette a mesterséges intelligencia számítógépes programok azon képességét, hogy tanuljanak a valós világ összetett adataiból olyan ágazatokban, mint a mezőgazdaság és az élelmiszer-rendszerek.
● A jövő munkaerőre nézve csak 2021-ben több mint 161 000 személy szerzett informatikai alapképzési és posztgraduális diplomát az Egyesült Államokban. A diákoknak azonban csak kis százaléka végez mezőgazdasági és élelmiszeripari pályát, és ezen változtatni kell.
● Az Egyesült Államok fenntartása’ Az agrárinnováció globális vezető pozíciójaként erősen javaslom, hogy a bizottság folytassa, esetleg bővítse a nemzeti mesterséges intelligencia kutatóintézetek finanszírozását.
Ezenkívül fenn kell tartani az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának egyéb finanszírozási forrásait, amelyek a mesterséges intelligencia kihasználására összpontosítanak a mezőgazdasági kihívások kezelésére.
Ez az út több kutatási innováció és ipari együttműködés felgyorsításához, több számítástechnikai és mérnökhallgatót ösztönözve arra, hogy mesterséges intelligencia és új technológiák segítségével kezeljék a mezőgazdasági szektor jelentős kihívásait.
Sanjeev Krishnan az S2G Ventures társalapítója, befektetési igazgatója és vezető ügyvezető igazgatója. Egyszer dolgozott a CLSA Capital Partnersnél, az IFC-nél, a Global Environment Fundnál és a JPMorgannél. Emellett számos tanácsadó bizottságban és vállalati igazgatóságban is dolgozott.
● A következő évtizedben szinte minden iparágban várható változások arra utalnak, hogy a mesterséges intelligencia átalakító szerepet fog játszani. A mezőgazdaságban az AI-ban rejlik a lehetőség, hogy úttörő megoldásokat kínáljon, jelentős értéket teremtve azáltal, hogy innovatív megközelítéseket vezet be a terméshozam növelésére, az erőforrás-felhasználás optimalizálására és az általános gazdaságirányítás javítására.
● A fejlesztés középpontjában az adatok állnak. A legrobusztusabb és leghatékonyabb mesterséges intelligencia-megoldások azok lesznek, amelyek képesek hozzáférni a legjobb adatokhoz, és a leghatékonyabb módszereket kidolgozni az adatok megfelelő képzési adatkészletekké történő átalakítására, amelyek az AI modellmegoldások alapjául szolgálnak.
● A mezőgazdaság és az élelmiszer-rendszerek digitalizálása a kezdeti szakaszban van. Egy gazdálkodó átlagosan körülbelül 500 000 adatpontot generál naponta. 2036-ra az előrejelzések szerint a napi generált adatok mennyisége 800%-kal fog növekedni.
● Az adatmennyiség gyors növekedése ellenére a mai adatok és a megbízható döntéshozatali eszközök közötti kapcsolat nem szuboptimális, ami korlátozza az összegyűjtött információkon alapuló, használható betekintések elérését és alkalmazását.
A mesterséges intelligencia felhasználása mezőgazdasági adatok elemzésére, szintézisére és alkalmazására azonnali hatást gyakorolhat a mezőgazdaság különböző aspektusaira. A gazdálkodók számos dinamikus területen képesek megbirkózni a napi változásokkal azáltal, hogy biztosítják számukra a szükséges eszközöket és támogatást.
Az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának 2019-es becslései szerint a digitális mezőgazdasági technológiában rejlő lehetőségek teljes kihasználása nagy léptékben, beleértve a szükséges infrastruktúra létrehozását is, évi 47-65 milliárd dolláros többletbevételt generálhat az Egyesült Államok gazdasága számára.
A mesterséges intelligencia gyors integrálása a mezőgazdasági technológiába azt jelzi, hogy a potenciális előnyök lényegesen nagyobbak a jelenleg becsültnél. Az AI konkrét felhasználási esetekben előnyös a gazdálkodók és a társadalom számára, javítja a hatékonyságot, a termelékenységet és a fenntarthatóságot.
Ezek közé tartozik a precíziós mezőgazdaság, a betegségek és kártevők észlelése, a robotbetakarítás és automatizálás, az állatállomány felügyelete és kezelése, a prediktív elemzések és piaci betekintések, valamint az AI-kompatibilis mezőgazdasági drónok.
● A mesterséges intelligencia növelheti a meglévő mezőgazdasági technológiák képességeit és hatékonyságát, javítva és finomítva a technikai megközelítéseket. Az egyértelmű, pontos és jó minőségű adatok biztosítása segíti a nem hatékony módszerek kiszűrését és az erőforrások elosztásának optimalizálását.
● A mezőgazdasági technológia, az adatok, az analitika és a mesterséges intelligencia szerepet játszanak az emberek közötti kapcsolatok és közösségi kapcsolatok erősítésében, különösen a gazdálkodók és a tanácsadó hálózatok közötti bizalom erősítésében.
● Az AI valós időben nagy mennyiségű adatot tud feldolgozni, elemezni és azonosítani, így a mezőgazdasági tanácsadók és agronómusok számára pontosabb ajánlásokat és gyakorlati betekintést nyújt, így tehermentesítve.
● A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek valós idejű tanácsokat és támogatást nyújthatnak a gazdálkodóknak, megválaszolva a terménygazdálkodással, a kártevőirtással, a piaci trendekkel és sok mással kapcsolatos kérdéseket. Ez különösen értékes a távoli területeken élő gazdálkodók számára, vagy azok számára, akik korlátozottan férnek hozzá a mezőgazdasági szakértelemhez.
A szövetségi kormánynak számos lehetősége van annak biztosítására, hogy az Egyesült Államok megőrizze vezető szerepét a mezőgazdasági technológia területén, megszilárdítva ezzel a mezőgazdasági mesterséges intelligencia terén a világ vezető pozícióját.
Kulcsfontosságú a gazdálkodók és az érdekelt felek érdekeinek egyidejű védelme a mezőgazdasági rendszer támogatása mellett.
A kulcs az, hogy megfelelő egyensúlyt biztosítsunk az emberi irányítás és a felügyelet között, és kiaknázzuk a világunkat átformáló mesterséges intelligencia hatalmas erejét.
● A mesterséges intelligencia lehetőségeinek hatékony és felelősségteljes kiaknázása a mezőgazdaságban: a mesterséges intelligencia adatvezérelt, és alapvetően foglalkozni kell a mezőgazdaságban az adattulajdonlás alapvető kérdésével.
● A mesterséges intelligencia mezőgazdaságban történő alkalmazására vonatkozó etikai irányelvek kulcsfontosságúak annak biztosításában, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek ne állandósítsák az elfogultságokat, a döntéshozatali folyamatok átláthatóak legyenek, és az eredményekért felelősek maradjanak.
Ez magában foglalhatja az adatgyűjtésre, -felhasználásra és az átláthatóságra vonatkozó ipari szabványok megállapítását annak biztosítása érdekében, hogy az AI-rendszerek megbízhatóak, etikailag összhangban legyenek, és ne károsítsák a környezetet vagy a piac dinamikáját.
Ezenkívül a mesterséges intelligencia által vezérelt szolgáltatási nyilatkozatokat érvényesítő benchmarkok tovább támogathatják a pontosságot és az átláthatóságot, ami a bizalomépítés kulcsfontosságú eszközeként szolgál.
Végül, a mezőgazdasági mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismeretek, bevált gyakorlatok és szabályozási keretek megosztására irányuló nemzetközi együttműködésben való részvétel segíthet a szabványok összehangolásában, valamint elősegítheti a globális élelmezésbiztonságot és a gazdálkodók jövedelmezőségét.
● A mezőgazdasági adatmegosztási szabványok és kezdeményezések előmozdítása: A mezőgazdasági adatok gazdálkodók, kutatók és mesterséges intelligencia-fejlesztők közötti megosztásának ösztönzése kulcsfontosságú az innovatív mezőgazdasági technológiák és a mesterséges intelligencia erejének a gazdálkodók javára történő hasznosításában.
Ezt elősegítheti mezőgazdasági adatszövetkezetek vagy platformok létrehozása az adatok összesítésére, az egyének magánéletének egyidejű védelme mellett.
● A digitális infrastruktúra fejlesztése és a digitális írástudásba való befektetés, különösen a kistermelők számára: A vidéki digitális infrastruktúra fejlesztése segíthet a gazdálkodók számára’ hozzáférés.
Ezenkívül a gazdálkodókat és mezőgazdasági dolgozókat a mesterséges intelligencia és a kapcsolódó technológiák használatára vonatkozó képzési projektek elősegíthetik oktatási intézményekkel való együttműködés, online tanfolyamok és helyszíni képzési programok révén.
A kis- és marginalizált gazdálkodókat a mesterséges intelligencia technológiájának átvételében segítő konkrét kezdeményezések magukban foglalhatják a mesterséges intelligencia eszközök beszerzésének támogatását, a pénzügyi támogatást és a technikai támogatást.
José-Marie Griffiths a Dél-Dakotai Állami Egyetem elnöke a dél-dakotai Madisonban. Tagja volt a Mesterséges Intelligenciával foglalkozó Nemzetbiztonsági Bizottságnak (NSCAI), a Nemzeti Tudományos Testületnek, az Elnök Informatikai Tanácsadó Bizottságának és számos más szövetségi bizottságnak.
Perspektívák:
● Ahogy az Egyesült Államok előmozdítja a mesterséges intelligencia bevezetését a mezőgazdasági ágazat innovációja érdekében, egyre növekvő kiberbiztonsági kockázatokkal és kihívásokkal néz szembe. Az AI biztonságos, felelősségteljes és hatékony használatához az akadémia, az ipar és a szövetségi intézmények közötti együttműködésre van szükség.
● Míg a mezőgazdasági szektorban évtizedek óta automatizálás és innováció zajlik, a mesterséges intelligencia bevezetése nagy hangsúlyt fektet a biztonságra, valamint a meglévő szakértelem és technológiák hasznosítására.
● Mind a köz-, mind a magánszektornak együtt kell kezelnie a kiberbiztonsági kockázatokat, kihasználva az akadémiai szféra szerepét a kutatásvezérelt megoldások kidolgozásában, hogy biztosítsák a mesterséges intelligencia biztonságos és hatékony alkalmazását a mezőgazdaságban.
● Az akadémia kulcsfontosságú szerepet játszik a mesterséges intelligencia következő generációjának gondozásában, hozzájárulva a mezőgazdasági ágazat belépéséhez a növekedés és fejlődés következő szakaszába.
● A több érdekelt fél együttműködése elengedhetetlen a kiberbiztonsági kockázatok együttes kezeléséhez, az akadémiai szféra erősségeinek hasznosításához a kutatásvezérelt megoldások kialakításában és a mesterséges intelligencia fejlesztésének előmozdításában a mezőgazdaságban.
Todd J. Janzen a Janzen Schroeder Agricultural Law LLC elnöke és az Ag Data Transparent Organization projektadminisztrátora.
Perspektívák:
● A gazdaságokban alkalmazott új technológiát illetően a politikáknak a tisztességes versenykörnyezet megteremtésére kell összpontosítaniuk, nem pedig az innováció elfojtására.
● Az átláthatóságnak minden adatgyűjtési platform középpontjában kell állnia, akár magáncégek, akár kormányzati szabályozó ügynökségek üzemeltetik.
Az átláthatóság nem feltétlenül azt jelenti, hogy ezeknek az információknak nyilvánosan hozzáférhetőnek kell lenniük, hanem azt, hogy a gazdálkodóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy milyen információkat gyűjtenek tőlük, és hogyan fogják ezeket az információkat felhasználni.
● Van még mit javítani az USDA adatgyűjtésén. A mezőgazdasági adatokról szóló törvény (S.98) egy példa arra, hogy korszerűsítse az USDA adatgyűjtését és felhasználását.
Míg az USDA már régóta gyűjti a mezőgazdasági adatokat különféle programokon keresztül, ezeknek az adatoknak nagy része a különböző ügynökségek között gyűjtődik, így kevésbé értékesek a döntéshozók és a kutatók számára.
A törvény előirányozza az USDA adatgyűjtésének frissítését, egy biztonságos adatközpont létrehozását, valamint lehetővé teszi az érdekelt felek és a kutatók számára az USDA által gyűjtött anonimizált adatokhoz való hozzáférést.
Az egyedi világítástervezéstől a személyre szabott árajánlatokig, és minden, ami a kettő között van, kertészeti szakértőink mindig készen állnak a segítségére.
Professzionális LED-es növényi lámpagyártó vagyunk, elkötelezettek a technológia alkalmazása mellett, hogy növeljék a lámpa maximális potenciálját, folyamatosan maximalizálva a termelők számára nyújtott előnyöket, és energiát takarítsanak meg a bolygó számára.
