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Il 14 novembre 2023, la commissione del Senato per l’agricoltura, la nutrizione e la silvicoltura degli Stati Uniti ha tenuto un’audizione sul tema “Innovazione agricola americana: sfruttare la tecnologia e l'intelligenza artificiale.”
Abbiamo invitato cinque testimoni con background diversi, tra cui ricerca agricola, tecnologia, investimenti, istruzione superiore e diritto.
I loro punti di vista sull’applicazione della tecnologia IA nella formazione, nell’istruzione, nell’assistenza politica e nell’agricoltura sono preziosi per i paesi di tutto il mondo. Le idee principali emerse dalla loro testimonianza sono descritte di seguito:
Jahmy Hindman è Vicepresidente senior e Direttore tecnologico di Deere & Azienda. È anche membro dell'Engineering College Advisory Council presso la Iowa State University, del Computer Science Advisory Council presso l'Università del Texas e dell'Executive Advisory Council presso FIRST.
Prospettive:
● Poiché la migrazione continua dalle aree rurali a quelle urbane persiste, le soluzioni di intelligenza artificiale diventano sempre più cruciali per migliorare la produttività agricola negli Stati Uniti.
● Il futuro dell'agricoltura americana viene ora modellato attraverso strumenti che consentono agli agricoltori di prendere decisioni basate sui dati. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nello sbloccare il valore dei dati e trasformarli in informazioni fruibili sul campo.
● Gli agricoltori statunitensi trarrebbero vantaggio da incentivi che li aiutino ad accedere a tecnologie precise. Quando si delibera sulla prossima legislazione agricola, si prega di considerare proposte come il Precision Agriculture Act (PRECISE Act) e il Precision Ag Loan Act.
● Mettere queste tecnologie nelle mani degli agricoltori americani non solo migliora la produttività e la redditività dei coltivatori, ma consente loro anche di produrre cibo, carburante, alloggi e vestiario sufficienti a sostenere la crescente popolazione mondiale.
Il dottor Mason Earles è professore assistente presso l'Università della California, Davis. Prima del suo ruolo accademico, il dottor Earles ha lavorato come Data Science Engineer presso Apple, dove è stato pioniere nello sviluppo di nuovi strumenti di deep learning e visione artificiale nell’ingegneria hardware.
Prospettive:
● Progressi senza precedenti nell'hardware e nel software hanno ampliato significativamente la capacità dei programmi informatici di intelligenza artificiale di apprendere da dati complessi del mondo reale in settori come l'agricoltura e i sistemi alimentari.
● Guardando al futuro della forza lavoro, solo nel 2021, oltre 161.000 persone negli Stati Uniti hanno conseguito lauree e lauree in informatica. Tuttavia, solo una piccola percentuale di studenti finisce per intraprendere una carriera nel settore agricolo e alimentare, e questa situazione deve cambiare.
● Mantenere gli Stati Uniti’ posizione di leader globale nell’innovazione agricola, raccomando vivamente che il comitato continui, forse addirittura espanda, i finanziamenti a questi istituti nazionali di ricerca sull’intelligenza artificiale.
Inoltre, dovrebbero essere sostenute altre fonti di finanziamento del Dipartimento dell’Agricoltura degli Stati Uniti che si concentrano sullo sfruttamento dell’intelligenza artificiale per affrontare le sfide agricole.
Questo è il percorso per accelerare una maggiore innovazione nella ricerca e la collaborazione industriale, ispirando un numero maggiore di studenti di informatica e ingegneria ad affrontare sfide significative nel settore agricolo attraverso l’intelligenza artificiale e le nuove tecnologie.
Sanjeev Krishnan è cofondatore, Chief Investment Officer e Senior Managing Director di S2G Ventures. Ha lavorato presso CLSA Capital Partners, IFC, Global Environment Fund e JPMorgan. Inoltre, ha fatto parte di vari comitati consultivi e consigli di amministrazione di società.
● I cambiamenti previsti in quasi tutti i settori entro il prossimo decennio suggeriscono che l'intelligenza artificiale svolgerà un ruolo trasformativo. In agricoltura, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per offrire soluzioni rivoluzionarie, creando valore significativo introducendo approcci innovativi per aumentare i raccolti, ottimizzare l’utilizzo delle risorse e migliorare la gestione complessiva dell’azienda agricola.
● Al centro di questo sviluppo ci sono i dati. Le soluzioni di intelligenza artificiale più robuste ed efficienti saranno quelle in grado di accedere ai dati migliori e di sviluppare i metodi più efficaci per trasformare tali dati in set di dati di addestramento adeguati per informare le soluzioni del modello di intelligenza artificiale.
● La digitalizzazione dell'agricoltura e dei sistemi alimentari è nelle fasi iniziali. In media, un agricoltore genera circa 500.000 punti dati al giorno. Entro il 2036, si prevede che il volume giornaliero di dati generati aumenterà dell’800%.
● Nonostante la rapida crescita del volume dei dati, la connessione tra i dati odierni e strumenti decisionali affidabili non è ottimale, limitando la nostra capacità di accedere e applicare informazioni fruibili basate sulle informazioni raccolte.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’analisi, la sintesi e l’applicazione dei dati agricoli può avere un impatto immediato su vari aspetti dell’agricoltura. Agli agricoltori viene data la capacità di affrontare i cambiamenti quotidiani in numerosi settori dinamici fornendo loro gli strumenti e il supporto necessari.
Secondo le stime del 2019 del Dipartimento dell’Agricoltura degli Stati Uniti, la realizzazione dell’intero potenziale della tecnologia agricola digitale su larga scala, inclusa la creazione delle infrastrutture necessarie, potrebbe generare un reddito totale aggiuntivo compreso tra 47 e 65 miliardi di dollari all’anno per l’economia statunitense.
La rapida integrazione dell’intelligenza artificiale nella tecnologia agricola indica che i potenziali benefici sono significativamente maggiori di quanto attualmente stimato. L’intelligenza artificiale avvantaggia gli agricoltori e la società in casi d’uso specifici, migliorando l’efficienza, la produttività e la sostenibilità.
Questi includono l’agricoltura di precisione, il rilevamento di malattie e parassiti, la raccolta e l’automazione robotizzata, il monitoraggio e la gestione del bestiame, l’analisi predittiva e gli approfondimenti di mercato e i droni agricoli abilitati all’intelligenza artificiale.
● L'intelligenza artificiale può migliorare le capacità e l'efficacia delle tecnologie agricole esistenti, migliorando e perfezionando gli approcci tecnici. Fornire dati chiari, accurati e di alta qualità aiuta a filtrare i metodi inefficaci e a ottimizzare l’allocazione delle risorse.
● La tecnologia agricola, i dati, l'analisi e l'intelligenza artificiale svolgono un ruolo nel rafforzare le relazioni e i legami comunitari tra le persone, in particolare nel promuovere la fiducia tra gli agricoltori e le reti di consulenza.
● L'intelligenza artificiale può acquisire, analizzare e identificare grandi volumi di dati in tempo reale, fornendo ai consulenti agricoli o agli agronomi raccomandazioni più precise e approfondimenti attuabili, alleggerendo così il loro onere.
● I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono fornire consulenza e supporto in tempo reale agli agricoltori, rispondendo a domande relative alla gestione delle colture, al controllo dei parassiti, alle tendenze del mercato e altro ancora. Ciò è particolarmente utile per gli agricoltori in aree remote o per coloro che hanno un accesso limitato alle competenze agricole.
Il governo federale ha molteplici opportunità per garantire che gli Stati Uniti mantengano la leadership nella tecnologia agricola, consolidando la propria posizione di leader globale nell’intelligenza artificiale agricola.
È fondamentale salvaguardare contemporaneamente gli interessi degli agricoltori e delle parti interessate, sostenendo allo stesso tempo il sistema agricolo.
La chiave è garantire un equilibrio adeguato tra controllo e supervisione umana e sfruttare l’immenso potere dell’intelligenza artificiale che sta rimodellando il nostro mondo.
● Sfruttare in modo efficace e responsabile il potenziale dell'intelligenza artificiale in agricoltura: l'intelligenza artificiale è guidata dai dati e la questione fondamentale della proprietà dei dati in agricoltura deve essere affrontata in modo radicale.
● Le linee guida etiche per l'implementazione dell'intelligenza artificiale in agricoltura sono fondamentali per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale non perpetuino pregiudizi, che i processi decisionali siano trasparenti e che sia mantenuta la responsabilità per i loro risultati.
Ciò potrebbe comportare la definizione di standard di settore per la raccolta, l’uso e la trasparenza dei dati per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili, eticamente allineati e non danneggino l’ambiente o le dinamiche del mercato.
Inoltre, una serie di parametri di riferimento che convalidano le dichiarazioni di servizi basate sull’intelligenza artificiale possono supportare ulteriormente l’accuratezza e la trasparenza, fungendo da strumento cruciale per creare fiducia.
Infine, impegnarsi nella cooperazione internazionale per condividere conoscenze, migliori pratiche e quadri normativi relativi all’intelligenza artificiale agricola può aiutare a coordinare gli standard e promuovere la sicurezza alimentare globale e la redditività degli agricoltori.
● Promuovere standard e iniziative per la condivisione dei dati agricoli: incoraggiare la condivisione dei dati agricoli tra agricoltori, ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale è fondamentale per sfruttare la potenza delle tecnologie agricole innovative e dell'intelligenza artificiale a vantaggio degli agricoltori.
Ciò può essere facilitato istituendo cooperative o piattaforme di dati agricoli per aggregare i dati salvaguardando allo stesso tempo la privacy individuale.
● Migliorare le infrastrutture digitali e investire nell'alfabetizzazione digitale, soprattutto per i piccoli agricoltori: il miglioramento delle infrastrutture digitali rurali può contribuire a garantire agli agricoltori’ accesso.
Inoltre, i progetti per formare agricoltori e lavoratori agricoli all’uso dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie correlate possono essere facilitati attraverso la collaborazione con istituti di istruzione, corsi online e programmi di formazione in loco.
Iniziative specifiche per sostenere gli agricoltori piccoli ed emarginati nell’adozione della tecnologia dell’intelligenza artificiale possono includere sussidi per l’acquisizione di strumenti di intelligenza artificiale, aiuti finanziari e supporto tecnico.
José-Marie Griffiths è il presidente della South Dakota State University di Madison, South Dakota. È stata membro della Commissione nazionale per la sicurezza sull'intelligenza artificiale (NSCAI), del National Science Board, del comitato consultivo per la tecnologia dell'informazione del presidente e di numerosi altri comitati federali.
Prospettive:
● Mentre gli Stati Uniti promuovono l'implementazione dell'intelligenza artificiale per innovare il settore agricolo, si trovano ad affrontare crescenti rischi e sfide per la sicurezza informatica. La collaborazione tra il mondo accademico, l’industria e le istituzioni federali è necessaria per un uso sicuro, responsabile ed efficace dell’IA.
● Sebbene il settore agricolo sia sottoposto da decenni ad automazione e innovazione, l'impiego dell'intelligenza artificiale richiede una forte enfasi sulla sicurezza e sull'utilizzo delle competenze e delle tecnologie esistenti.
● Sia il settore pubblico che quello privato devono affrontare in modo collaborativo i rischi legati alla sicurezza informatica, sfruttando il ruolo del mondo accademico nello sviluppo di soluzioni orientate alla ricerca per garantire l'implementazione sicura ed efficace dell'IA in agricoltura.
● Il mondo accademico svolge un ruolo cruciale nel coltivare la prossima generazione di talenti legati all'intelligenza artificiale, contribuendo all'ingresso del settore agricolo nella prossima fase di crescita e sviluppo.
● La collaborazione tra più parti interessate è essenziale per affrontare collettivamente i rischi della sicurezza informatica, sfruttando i punti di forza del mondo accademico nella formulazione di soluzioni orientate alla ricerca e guidando lo sviluppo dell'IA in agricoltura.
Todd J. Janzen è il presidente di Janzen Schroeder Agricultural Law LLC e l'amministratore del progetto per l'organizzazione Ag Data Transparent.
Prospettive:
● Per quanto riguarda le nuove tecnologie nelle aziende agricole, le politiche dovrebbero concentrarsi sulla creazione di un ambiente competitivo equo piuttosto che sul soffocamento dell'innovazione.
● La trasparenza dovrebbe sempre essere un punto focale per qualsiasi piattaforma di raccolta dati, sia gestita da società private che da agenzie di regolamentazione governative.
Trasparenza non significa necessariamente che tali informazioni debbano essere accessibili al pubblico, ma piuttosto che gli agricoltori dovrebbero essere consapevoli di quali informazioni vengono raccolte da loro e di come tali informazioni verranno utilizzate.
● C'è spazio per miglioramenti nella raccolta dei dati dell'USDA. L’Agricultural Data Act (S.98) è un esempio volto a modernizzare la raccolta e l’utilizzo dei dati da parte dell’USDA.
Sebbene l’USDA raccolga da molto tempo dati sulle aziende agricole attraverso vari programmi, gran parte di questi dati sono archiviati in diverse agenzie, rendendoli meno preziosi per i politici e i ricercatori.
La legge prevede l’aggiornamento della raccolta dati dell’USDA, la creazione di un data center sicuro e la possibilità per le parti interessate e i ricercatori di accedere ai dati anonimizzati raccolti dall’USDA.
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