Το ChatGPT και η γεωργία (Μέρος 2ο)

Γράφει ο Φάνης Γέμτος, γεωπόνος, ομότιμος καθηγητής του Πανεπιστημίου Θεσσαλίας, μέλος της Ε.Δ.Υ.ΘΕ.

Συνέχεια από το προηγούμενο
5. Οικονομική βιωσιμότητα: Οι βιώσιμες γεωργικές πρακτικές που υποστηρίζονται από τη γεωργία ακριβείας μπορούν να οδηγήσουν σε καλύτερα οικονομικά αποτελέσματα για τους αγρότες. Βελτιστοποιώντας τις εισροές και μειώνοντας τα απόβλητα, οι αγρότες μπορούν να μειώσουν το λειτουργικό τους κόστος και να αυξήσουν τη συνολική τους κερδοφορία.

6. Μείωση εκπομπών: Οι γεωργικές πρακτικές ακριβείας μπορούν να συμβάλουν στη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου που σχετίζονται με τη γεωργία. Χρησιμοποιώντας τους πόρους πιο αποτελεσματικά και υιοθετώντας πρακτικές όπως η μειωμένη κατεργασία/ ακατεργασία, οι αγρότες μπορούν να συμβάλουν στον μετριασμό της κλιματικής αλλαγής.
7. Διατήρηση της βιοποικιλότητας: Με τη μείωση της χρήσης χημικών και την ελαχιστοποίηση των επιπτώσεων της γεωργίας στους φυσικούς οικοτόπους, η γεωργία ακριβείας μπορεί να συμβάλει στη διατήρηση της βιοποικιλότητας και στη δημιουργία ενός πιο ισορροπημένου οικοσυστήματος.
8. Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων: Η γεωργία ακριβείας βασίζεται σε δεδομένα που συλλέγονται από διάφορες πηγές, όπως δορυφορικές εικόνες, αισθητήρες και μετεωρολογικές προβλέψεις. Αυτή η προσέγγιση βάσει δεδομένων επιτρέπει στους αγρότες να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις, να βελτιστοποιούν τους χρόνους φύτευσης και συγκομιδής και να ανταποκρίνονται πιο αποτελεσματικά στις μεταβαλλόμενες συνθήκες.
9. Μειωμένη σπατάλη τροφίμων: Η γεωργία ακριβείας μπορεί επίσης να επεκταθεί σε διαδικασίες μετά τη συγκομιδή, συμβάλλοντας στη μείωση της σπατάλης τροφίμων μέσω βελτιωμένων πρακτικών αποθήκευσης, μεταφοράς και διανομής, συμβάλλοντας έτσι στη βιωσιμότητα σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού τροφίμων.
10. Μακροπρόθεσμη βιωσιμότητα: Με την προώθηση πρακτικών που είναι περιβαλλοντικά υπεύθυνες και οικονομικά βιώσιμες, η γεωργία ακριβείας μπορεί να συμβάλει στη διασφάλιση της μακροπρόθεσμης βιωσιμότητας της γεωργίας, επιτρέποντας στις μελλοντικές γενιές να καλύψουν τις ανάγκες τους σε τρόφιμα και πόρους.
Συμπερασματικά, η γεωργία ακριβείας διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ενίσχυση της βιωσιμότητας της γεωργίας ελαχιστοποιώντας τη σπατάλη πόρων, μειώνοντας τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις, προάγοντας την αποτελεσματική χρήση των πόρων και υποστηρίζοντας την οικονομική βιωσιμότητα. Ευθυγραμμίζεται με τον ευρύτερο στόχο της επίτευξης ισορροπίας μεταξύ της γεωργικής παραγωγής, της διατήρησης του περιβάλλοντος και της οικονομικής ευημερίας.
Ερώτηση: Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον ψεκασμό των καλλιεργειών
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει και να βελτιστοποιήσει σημαντικά τις πρακτικές ψεκασμού των καλλιεργειών στη γεωργία. Ακολουθούν ορισμένες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στον ψεκασμό των καλλιεργειών:
1. Γεωργία ακριβείας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει διάφορες πηγές δεδομένων, όπως δορυφορικές εικόνες, έρευνες με drone και αισθητήρες στο έδαφος για να δημιουργήσει ακριβείς χάρτες της υγείας των καλλιεργειών, εντοπίζοντας περιοχές που απαιτούν παρεμβάσεις. Αυτό επιτρέπει στοχευμένους και αποτελεσματικούς ψεκασμούς, μειώνοντας την ποσότητα φυτοφαρμάκων και λιπασμάτων που χρησιμοποιούνται, ενώ μεγιστοποιούν την αποτελεσματικότητά τους.
2. Αυτοματοποιημένα Drones και Ρομπότ: Τα drones εξοπλισμένα με αλγόριθμους ΤΝ μπορούν αυτόνομα να κινούνται σε χωράφια, εντοπίζοντας και ψεκάζοντας περιοχές που χρειάζονται επέμβαση. Αυτά τα drones μπορούν να λειτουργούν όλο το εικοσιτετράωρο, καλύπτοντας μεγάλες περιοχές γρήγορα και με ακρίβεια. Τα ρομπότ εδάφους μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για ψεκασμό, ειδικά σε πιο δύσκολα εδάφη.
3. Συστήματα απεικόνισης: Τα συστήματα «όρασης» που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναγνωρίσουν ζιζάνια, παράσιτα και ασθένειες σε πραγματικό χρόνο. Αυτά τα δεδομένα βοηθούν στον προσδιορισμό των ακριβών περιοχών που χρειάζονται ψεκασμό, ελαχιστοποιώντας τα απόβλητα και τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις.
4. Ενσωμάτωση αισθητήρα: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενσωματώσει δεδομένα από διάφορους αισθητήρες, όπως οι καιρικές συνθήκες, τα επίπεδα υγρασίας του εδάφους και οι δείκτες υγείας των καλλιεργειών. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για την προσαρμογή των παραμέτρων ψεκασμού σε πραγματικό χρόνο, διασφαλίζοντας ότι ο ψεκασμός γίνεται υπό τις καταλληλότερες συνθήκες.
5. Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης: Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα για τη κατάσταση των καλλιεργειών, τις καιρικές συνθήκες και τις προσβολές από παράσιτα, τα μοντέλα μάθησης των μηχανών (machine learning) μπορούν να προβλέψουν πότε και πού είναι πιθανό να εμφανιστούν παράσιτα και ασθένειες. Αυτή η προληπτική προσέγγιση επιτρέπει προληπτικά μέτρα, μειώνοντας την ανάγκη για υπερβολικό ψεκασμό.
6. Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων: Τα συστήματα υποστήριξης αποφάσεων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν τους αγρότες να κάνουν ενημερωμένες επιλογές για το πότε και πού θα ψεκάσουν. Αυτά τα συστήματα λαμβάνουν υπόψη πολλαπλές μεταβλητές και παρέχουν συστάσεις για τις πιο αποτελεσματικές και φιλικές προς το περιβάλλον στρατηγικές ψεκασμού.
7. Εφαρμογή μεταβλητών δόσεων: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προσαρμόσουν τον ψεκασμό με βάση τις ειδικές ανάγκες διαφορετικών περιοχών σε ένα χωράφι. Αυτό διασφαλίζει ότι οι καλλιέργειες λαμβάνουν τη σωστή δόση, ελαχιστοποιώντας τη σπατάλη και το κόστος.
8. Ανάλυση δεδομένων και βελτιστοποίηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί και να αναλύσει τεράστιες ποσότητες δεδομένων που συλλέγονται από αισθητήρες, drones, δορυφόρους και άλλες πηγές. Αυτή η ανάλυση μπορεί να οδηγήσει σε πληροφορίες που βελτιστοποιούν τα χρονοδιαγράμματα ψεκασμού, μειώνουν τη χρήση πόρων και βελτιώνουν τη συνολική απόδοση των καλλιεργειών.
9. Μειωμένες επιπτώσεις στο περιβάλλον: Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για να στοχεύσετε με ακρίβεια περιοχές που χρειάζονται προστασία, οι αγρότες μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τη χρήση φυτοφαρμάκων και λιπασμάτων, μειώνοντας τις πιθανές αρνητικές επιπτώσεις στο περιβάλλον και στους μη στοχευμένους οργανισμούς.
10. Κανονιστική συμμόρφωση: Τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν τους αγρότες να συμμορφώνονται με τους κανονισμούς που σχετίζονται με την εφαρμογή φυτοφαρμάκων. Παρέχοντας ακριβή δεδομένα και τεκμηρίωση, αυτά τα συστήματα διασφαλίζουν ότι ο ψεκασμός γίνεται εντός κανονιστικών και ηθικών ορίων.
Συμπέρασμα: Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε πρακτικές ψεκασμού καλλιεργειών έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στη γεωργία καθιστώντας την πιο αποτελεσματική, βιώσιμη και παραγωγική. Ωστόσο, είναι σημαντικό να ληφθούν υπόψη παράγοντες όπως το απόρρητο των δεδομένων, η τεχνολογική προσβασιμότητα και η ανάγκη για κατάλληλη εκπαίδευση και τεχνογνωσία για να διασφαλιστεί η επιτυχής εφαρμογή αυτών των τεχνολογιών.
Όπως γίνεται φανερό το λογισμικό έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει κείμενα με γενικές πληροφορίες που μπορούν να δώσουν μια εικόνα του θέματος. Είναι καλά γενικά εισαγωγικά κείμενα που χρειάζονται εμβάθυνση με ειδικές πληροφορίες που δεν μπορεί να κάνει το λογισμικό. Είναι πιθανό στο μέλλον να βελτιωθεί και να μπορεί να παράγει πολύ καλύτερα και με εμβάθυνση κείμενα. Για την ώρα μάλλον δεν κινδυνεύουν πολλές δουλειές.