AI-værprognoser kan hjelpe bønder med å bekjempe klimarisiko, men bringer også med seg nye bekymringer

AI endrer landbruket ved å hjelpe bønder med å forutsi været, håndtere avlinger og effektivisere operasjoner, men høye kostnader, sosiale ulikheter og miljørisikoer betyr at det også medfører alvorlige utfordringer

Hver beslutning bønder tar om beplantning innebærer flere risikoer, som blir mer alvorlige som følge av klimaendringer, som bemerket i en ny analyse av The Conversation (TC).

Værforhold står som en stor risikofaktor, og skader både jordbruksproduksjon og bønders økonomiske stabilitet. TC gir eksempler på hvordan en forsinket monsunsesong tvinger sørasiaske risbønder til enten å starte på nytt med nye plantinger eller endre sin jordbruksproduksjon, noe som resulterer i tapt tid og inntekt.

Dette betyr at tilgang til pålitelige og rettidige værvarsler kan hjelpe bønder med å optimalisere sine planteskjemaer og gjødselbruk. Imidlertid argumenterer TC for at mange land med lav og middels inntekt møter betydelige utfordringer med å få tilgang til pålitelige prognoser, siden teknologien har en tendens til å være veldig dyr.

En ny bølge av AI-drevne værvarslingmodeller har potensial til å endre denne forskjellen. AI-modeller kan levere nøyaktige, lokaliserte spådommer til en brøkdel av den beregningsmessige kostnaden for konvensjonelle fysikkbaserte modeller.

AI lar nasjonale meteorologiske byråer i utviklingsland gi bønder rettidig, lokalisert informasjon om endringer i nedbørsmønstre.

I motsetning til tradisjonelle modeller, som krever dyre superdatamaskiner og fokuserer på tempererte regioner, kan AI-modeller kjøres på bærbare datamaskiner og gir prognoser globalt.

TC rapporterer at nye systemer som Pangu-Weather og GraphCast demonstrerer tilsvarende eller overlegen ytelse sammenlignet med ledende fysikkbaserte modeller for temperaturprognoser. Når de først er trent, produserer AI-modeller resultater innen minutter i stedet for timer, noe som gjør at bønder kan ta raske, informerte beslutninger.

Utfordringen er å tilpasse prognoser til virkelige behov. «For å utnytte hele dens potensiale, må AI-prognoser kobles til menneskene hvis beslutninger de er ment å veilede,» bemerker TC.

Organisasjoner som AIM for Scale, sammen med internasjonale enheter, trener brukere og skaper jordbruksbeslutningsfokuserte prognoser for regjeringer. I India hjalp nøyaktige monsunprognoser bønder med å velge optimale plantestrategier, noe som forbedret investeringer og reduserte risiko.

AI værvarsling er nå på et kritisk stadium, og med riktig støtte kan lav- og mellominntektsland gi bønder viktig og rettidig informasjon.

AI-teknologi driver også betydelige endringer utover værprediksjon. Tavant implementerer AI-løsninger som forbedrer gårdshåndtering, forsyningskjeder og salgsoperasjoner.

Dens AI Agent-akseleratorer, utviklet med Microsoft Copilot Studio, inkluderer ‘Sales Assistant’, som lar bønder kjøpe frø, gjødsel og andre forsyninger via e-post eller meldinger, og ‘Virtual Agronomist’, som gir AI-basert sanntidsveiledning om avlinger.

Fremvoksende verktøy som MITs robotiske pollinatorer og University of Sydneys SwagBot komplementerer disse løsningene, og illustrerer en bærekraftig, høyteknologisk landbruksfremtid.

Nylig forskning identifiserer tre store AI-relaterte problemer: prediktiv dissonans mellom modeller, teknoindeksjon som fører til forsinkelser i beslutningstaking, og beredskapsunderskudd på grunn av utilstrekkelig forberedelse for AI-forstyrrelser. Overdreven avhengighet kan føre til dårlig ledelse, inkludert overdreven bruk av gjødsel, som skader jordens helse og langsiktig produktivitet.

En annen vitenskapelig gjennomgang rapporterte at høye kostnader hindrer små gårder fra å få tilgang til AI, automasjon truer jobber, og at bedrifters kontroll over data kan skape ulikheter. I tillegg peker forskerne på at AI sosialt sett kan forsterke digitale skiller, opprettholde fordommer og erodere tradisjonelle landbrukspraksiser.

Videre påpeker forskningen at etiske bekymringer inkluderer miljøskader og dyrevelferd, mens komplekse algoritmer gjør transparens vanskelig.

For å håndtere disse risikoene kreves rettferdig tilgang, digital opplæring, reduksjon av fordommer, databehandling og etiske retningslinjer for bærekraftig AI-adopsjon.