Menu
Op 14 november 2023 hield de Senaatscommissie voor Landbouw, Voeding en Bosbouw van de Verenigde Staten een hoorzitting over “Amerikaanse landbouwinnovatie: gebruik maken van technologie en kunstmatige intelligentie.”
We hebben vijf getuigen uitgenodigd met verschillende achtergronden, waaronder landbouwonderzoek, technologie, investeringen, hoger onderwijs en recht.
Hun standpunten over de toepassing van AI-technologie in training, onderwijs, beleidsondersteuning en landbouw zijn waardevol voor landen over de hele wereld. De belangrijkste ideeën uit hun getuigenis worden hieronder uiteengezet:
Jahmy Hindman is Senior Vice President en Chief Technology Officer bij Deere & Bedrijf. Hij is ook lid van de Engineering College Advisory Council van de Iowa State University, de Computer Science Advisory Council van de Universiteit van Texas en de Executive Advisory Council van FIRST.
Perspectieven:
● Nu de voortdurende migratie van landelijke naar stedelijke gebieden aanhoudt, worden oplossingen voor kunstmatige intelligentie steeds belangrijker voor het verhogen van de landbouwproductiviteit in de Verenigde Staten.
● De toekomst van de Amerikaanse landbouw wordt nu vormgegeven door middel van instrumenten die datagestuurde besluitvorming onder boeren mogelijk maken. Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol bij het ontsluiten van de waarde van gegevens en het transformeren ervan in bruikbare inzichten in het veld.
● Amerikaanse boeren zouden profiteren van prikkels die hen helpen toegang te krijgen tot specifieke technologieën. Wanneer u beraadslaagt over de komende landbouwwetgeving, kunt u voorstellen overwegen zoals de Precision Agriculture Act (PRECISE Act) en de Precision Ag Loan Act.
● Het plaatsen van deze technologieën in de handen van Amerikaanse boeren vergroot niet alleen de productiviteit en winstgevendheid van telers, maar stelt hen ook in staat voldoende voedsel, brandstof, huisvesting en kleding te produceren om de groeiende wereldbevolking te onderhouden.
Dr. Mason Earles is assistent-professor aan de Universiteit van Californië, Davis. Vóór zijn academische rol was Dr. Earles Data Science Engineer bij Apple, waar hij pionierde in de ontwikkeling van nieuwe deep learning- en computer vision-tools in de hardware-engineering.
Perspectieven:
● Ongekende vooruitgang op het gebied van hardware en software heeft het vermogen van computerprogramma's voor kunstmatige intelligentie om te leren van complexe gegevens uit de praktijk aanzienlijk vergroot in sectoren als de landbouw en voedselsystemen.
● Als we vooruitkijken naar de toekomstige beroepsbevolking, hebben alleen al in 2021 ruim 161.000 mensen in de Verenigde Staten een bachelor- en masterdiploma in computerwetenschappen behaald. Slechts een klein percentage van de studenten kiest uiteindelijk voor een carrière in de landbouw en voeding, en daar moet verandering in komen.
● Om de Verenigde Staten in stand te houden’ positie als wereldleider op het gebied van landbouwinnovatie, raad ik ten zeerste aan dat de commissie de financiering van deze nationale onderzoeksinstituten op het gebied van kunstmatige intelligentie voortzet of misschien zelfs uitbreidt.
Bovendien moeten andere financieringsbronnen van het Amerikaanse ministerie van Landbouw, die zich richten op het inzetten van kunstmatige intelligentie om landbouwproblemen aan te pakken, worden gehandhaafd.
Dit is de weg om meer onderzoeksinnovatie en industriële samenwerking te versnellen, waardoor meer studenten informatica en techniek worden geïnspireerd om belangrijke uitdagingen in de landbouwsector aan te pakken door middel van kunstmatige intelligentie en nieuwe technologieën.
Sanjeev Krishnan is medeoprichter, Chief Investment Officer en Senior Managing Director van S2G Ventures. Hij heeft ooit gewerkt bij CLSA Capital Partners, IFC, Global Environment Fund en JPMorgan. Daarnaast heeft hij zitting gehad in diverse adviescommissies en raden van bestuur van bedrijven.
● De verwachte veranderingen in bijna elke sector in de komende tien jaar duiden erop dat kunstmatige intelligentie een transformatieve rol zal spelen. In de landbouw heeft AI het potentieel om baanbrekende oplossingen te bieden en aanzienlijke waarde te creëren door innovatieve benaderingen te introduceren om de gewasopbrengsten te verhogen, het gebruik van hulpbronnen te optimaliseren en het algehele landbouwbeheer te verbeteren.
● De kern van deze ontwikkeling is data. De meest robuuste en efficiënte AI-oplossingen zullen de oplossingen zijn die in staat zijn toegang te krijgen tot de beste gegevens en de meest effectieve methoden te ontwikkelen om die gegevens om te zetten in geschikte trainingsdatasets ter ondersteuning van AI-modeloplossingen.
● De digitalisering van landbouw- en voedselsystemen bevindt zich in een beginstadium. Gemiddeld genereert een boer zo’n 500.000 datapunten per dag. Tegen 2036 zal het dagelijkse volume aan gegenereerde data naar verwachting met 800% toenemen.
● Ondanks de snelle groei van het datavolume is de verbinding tussen de hedendaagse data en betrouwbare besluitvormingsinstrumenten niet suboptimaal, waardoor ons vermogen wordt beperkt om toegang te krijgen tot bruikbare inzichten en deze toe te passen op basis van verzamelde informatie.
Het gebruik van AI voor analyse, synthese en toepassing van landbouwgegevens kan een onmiddellijke impact hebben op verschillende aspecten van de landbouw. Boeren krijgen de mogelijkheid om dagelijkse veranderingen op tal van dynamische terreinen aan te pakken door hen de nodige hulpmiddelen en ondersteuning te bieden.
Volgens schattingen van het Amerikaanse ministerie van Landbouw uit 2019 zou het realiseren van het volledige potentieel van digitale landbouwtechnologie op grote schaal, inclusief het opzetten van de noodzakelijke infrastructuur, een extra totaal inkomen van $47 miljard tot $65 miljard per jaar kunnen genereren voor de Amerikaanse economie.
De snelle integratie van AI in landbouwtechnologie geeft aan dat de potentiële voordelen aanzienlijk groter zijn dan momenteel wordt geschat. AI komt in specifieke gebruikssituaties ten goede aan boeren en de samenleving, waardoor de efficiëntie, productiviteit en duurzaamheid worden verbeterd.
Deze omvatten precisielandbouw, detectie van ziekten en plagen, robotoogst en -automatisering, monitoring en beheer van vee, voorspellende analyses en marktinzichten, en op AI gebaseerde landbouwdrones.
● AI kan de mogelijkheden en effectiviteit van bestaande landbouwtechnologieën verbeteren en technische benaderingen verbeteren en verfijnen. Het verstrekken van duidelijke, nauwkeurige en hoogwaardige gegevens helpt bij het uitfilteren van ineffectieve methoden en het optimaliseren van de toewijzing van middelen.
● Landbouwtechnologie, data, analyses en kunstmatige intelligentie spelen een rol bij het versterken van relaties en gemeenschapsbanden tussen mensen, vooral bij het bevorderen van vertrouwen tussen boeren en adviesnetwerken.
● AI kan grote hoeveelheden gegevens in realtime opnemen, analyseren en identificeren, waardoor landbouwadviseurs of agronomen nauwkeurigere aanbevelingen en bruikbare inzichten krijgen, waardoor hun last wordt verlicht.
● AI-aangedreven chatbots en virtuele assistenten kunnen boeren in realtime advies en ondersteuning bieden, waarbij ze vragen beantwoorden over gewasbeheer, ongediertebestrijding, markttrends en meer. Dit is vooral waardevol voor boeren in afgelegen gebieden of voor boeren met beperkte toegang tot landbouwexpertise.
De federale overheid heeft meerdere mogelijkheden om ervoor te zorgen dat de Verenigde Staten het leiderschap op het gebied van landbouwtechnologie behouden en hun positie als wereldleider op het gebied van kunstmatige intelligentie in de landbouw verstevigen.
Het is van cruciaal belang om tegelijkertijd de belangen van boeren en belanghebbenden te beschermen en tegelijkertijd het landbouwsysteem te ondersteunen.
De sleutel is het waarborgen van een passend evenwicht tussen menselijke controle en toezicht en het benutten van de immense kracht van kunstmatige intelligentie die onze wereld opnieuw vormgeeft.
● Effectief en verantwoord benutten van het potentieel van kunstmatige intelligentie in de landbouw: AI is datagestuurd en de fundamentele kwestie van data-eigendom in de landbouw moet fundamenteel worden aangepakt.
● Ethische richtlijnen voor de inzet van AI in de landbouw zijn van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat AI-systemen geen vooroordelen in stand houden, dat besluitvormingsprocessen transparant zijn en dat de verantwoordelijkheid voor de resultaten ervan behouden blijft.
Dit kan inhouden dat er industrienormen worden vastgesteld voor het verzamelen, gebruiken en transparant maken van gegevens om ervoor te zorgen dat AI-systemen betrouwbaar zijn, ethisch afgestemd zijn en het milieu of de marktdynamiek niet schaden.
Bovendien kan een reeks benchmarks die door AI aangestuurde servicedeclaraties valideren de nauwkeurigheid en transparantie verder ondersteunen, en dienen als een cruciaal instrument voor het opbouwen van vertrouwen.
Ten slotte kan het aangaan van internationale samenwerking om kennis, beste praktijken en regelgevingskaders met betrekking tot kunstmatige intelligentie in de landbouw te delen, helpen normen te coördineren en de mondiale voedselzekerheid en de winstgevendheid van boeren te bevorderen.
● Het bevorderen van normen en initiatieven voor het delen van landbouwgegevens: Het aanmoedigen van het delen van landbouwgegevens tussen boeren, onderzoekers en AI-ontwikkelaars is van cruciaal belang bij het benutten van de kracht van innovatieve landbouwtechnologieën en AI ten behoeve van boeren.
Dit kan worden vergemakkelijkt door coöperaties of platforms voor landbouwgegevens op te richten om gegevens te verzamelen en tegelijkertijd de individuele privacy te beschermen.
● Het verbeteren van de digitale infrastructuur en het investeren in digitale geletterdheid, vooral voor kleine boeren: het verbeteren van de digitale infrastructuur op het platteland kan ervoor zorgen dat boeren’ toegang.
Bovendien kunnen projecten om boeren en landarbeiders op te leiden in het gebruik van AI en aanverwante technologieën worden gefaciliteerd door samenwerking met onderwijsinstellingen, online cursussen en trainingsprogramma’s ter plaatse.
Specifieke initiatieven om kleine en gemarginaliseerde boeren te ondersteunen bij het adopteren van AI-technologie kunnen bestaan uit subsidies voor de aanschaf van AI-instrumenten, financiële hulp en technische ondersteuning.
José-Marie Griffiths is president van de South Dakota State University in Madison, South Dakota. Ze was lid van de National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI), de National Science Board, het Information Technology Advisory Committee van de president en verschillende andere federale commissies.
Perspectieven:
● Nu de Verenigde Staten de inzet van AI bevorderen om de landbouwsector te innoveren, worden ze geconfronteerd met toenemende cyberveiligheidsrisico's en -uitdagingen. Samenwerking tussen de academische wereld, de industrie en federale instellingen is noodzakelijk voor een veilig, verantwoord en effectief gebruik van AI.
● Hoewel de landbouwsector al tientallen jaren automatisering en innovatie ondergaat, vereist de inzet van AI een sterke nadruk op veiligheid en het benutten van bestaande expertise en technologieën.
● Zowel de publieke als de private sector moeten gezamenlijk cyberveiligheidsrisico's aanpakken, waarbij gebruik wordt gemaakt van de rol van de academische wereld bij het ontwikkelen van onderzoeksgestuurde oplossingen om de veilige en effectieve inzet van AI in de landbouw te garanderen.
● De academische wereld speelt een cruciale rol bij het koesteren van de volgende generatie AI-talent en draagt bij aan de toegang van de landbouwsector tot de volgende fase van groei en ontwikkeling.
● Samenwerking tussen meerdere belanghebbenden is essentieel om cyberveiligheidsrisico's collectief aan te pakken, waarbij de sterke punten van de academische wereld worden benut bij het formuleren van onderzoeksgestuurde oplossingen en het stimuleren van de ontwikkeling van AI in de landbouw.
Todd J. Janzen is de president van Janzen Schroeder Agricultural Law LLC en de projectbeheerder van de Ag Data Transparent Organization.
Perspectieven:
● Wat betreft nieuwe technologie op landbouwbedrijven moet het beleid zich richten op het creëren van een eerlijke concurrentieomgeving in plaats van het onderdrukken van innovatie.
● Transparantie moet altijd een centraal punt zijn voor elk platform voor gegevensverzameling, of het nu wordt beheerd door particuliere bedrijven of regelgevende overheidsinstanties.
Transparantie betekent niet noodzakelijkerwijs dat dergelijke informatie openbaar toegankelijk moet zijn, maar eerder dat boeren zich bewust moeten zijn van welke informatie van hen wordt verzameld en hoe die informatie zal worden gebruikt.
● Er is ruimte voor verbetering in de gegevensverzameling van USDA. De Agricultural Data Act (S.98) is een voorbeeld gericht op het moderniseren van de gegevensverzameling en het gebruik van USDA.
Hoewel USDA al lange tijd via verschillende programma's landbouwgegevens verzamelt, worden veel van deze gegevens verspreid over verschillende instanties, waardoor ze minder waardevol zijn voor beleidsmakers en onderzoekers.
De wet beoogt het bijwerken van de gegevensverzameling van USDA, het creëren van een veilig datacentrum en het mogelijk maken van toegang tot geanonimiseerde gegevens verzameld door USDA voor belanghebbenden en onderzoekers.
Van lichtplanning op maat tot offertes op maat en alles daartussenin: ons team van tuinbouwexperts staat altijd voor u klaar.
Wij zijn een professionele fabrikant van LED-plantenlampen, toegewijd aan het gebruik van technologie om het maximale potentieel van de lamp te vergroten, de voordelen voor telers voortdurend te maximaliseren en energie te besparen voor de planeet.
