AI může zvýšit výnosy o 26 %, ale jen s precizními daty: Klíč k úspěchu v zemědělství

Umělá inteligence (AI) přináší revoluční možnosti do zemědělství, zejména v době, kdy se toto odvětví potýká s nestabilními cenami hnojiv, nepředvídatelným počasím a nízkými maržemi.

Umělá inteligence (AI) přináší revoluční možnosti do zemědělství, zejména v době, kdy se toto odvětví potýká s nestabilními cenami hnojiv, nepředvídatelným počasím a nízkými maržemi. Výzkumy ukazují, že prediktivní modely poháněné AI mohou zlepšit výnosy plodin až o 26 %, snížit spotřebu vody o 41 % a omezit používání chemikálií o 33 %.

Dodavatelé AI řešení však často opomíjejí zmínit, že tyto systémy jsou účinné pouze tehdy, pokud je jejich základem čistá a spolehlivá datová infrastruktura. Bez ní hrozí, že AI bude generovat zavádějící výstupy, které se sice tváří autoritativně, ale ve skutečnosti povedou k kontraproduktivním rozhodnutím. Například model pro předpověď výnosů, který je trénován na nekonzistentních historických datech, bude vytvářet nepřesné prognózy. Stejně tak precizní zavlažovací systém, který čerpá z roztříštěných senzorových dat, bude dělat rozhodnutí, jež spíše plýtvají zdroji, než aby je šetřila. V takových případech selhává AI kvůli nedostatečným datům, na nichž byla trénována.

Zemědělství představuje pro AI unikátně náročné prostředí. Datová krajina moderních zemědělských podniků je mimořádně komplexní. Využívají se zde IoT zařízení a stroje, automatizované zavlažovací systémy, autonomní traktory a drony pro snímkování polí. Data z těchto strojů jsou však roztříštěná. K tomu se přidávají externí zdroje, jako jsou meteorologické údaje, data od ministerstev zemědělství a informace z trhu. Sjednotit všechny tyto zdroje do koherentního celku je značný úkol. Zemědělská AI navíc musí rozumět nejen atributům zákazníků, ale i samotné půdě: GPS souřadnicím, hranicím farem, blokům polí a variacím půdy v rámci jedné nemovitosti. Systém musí přesně vědět, kam a v jakém množství aplikovat hnojivo, protože ne všechny části pole jsou stejné. AI, která s nimi zachází jednotně, bude produkovat v lepším případě nepřesná a v horším případě škodlivá doporučení.

Dalším důležitým aspektem je dodržování předpisů, zejména kvůli používání chemikálií a s tím spojené odpovědnosti. Operační AI v zemědělství vyžaduje výrazně více kontrol a řízení než v méně rizikových odvětvích. Pokud se vadné doporučení promítne do praxe na poli, důsledky mohou být závažné. Proto je klíčové, aby lídři v zemědělství nejprve položili pevné datové základy, než začnou investovat do AI řešení.