Prof. dr hab. Joanna Puławska z Instytutu Ogrodnictwa – Państwowego Instytutu Badawczego prognozuje, że sztuczna inteligencja (AI) w ciągu dekady znajdzie szerokie zastosowanie w zakresie ochrony roślin, w tym upraw warzyw, owoców oraz zbóż. Według niej możliwości oferowane przez AI pozwolą m.in. na znaczącą redukcję stosowania pestycydów, co będzie kluczowe w kontekście Europejskiego Zielonego Ładu. Zwróciła jednak uwagę, że konieczne jest finansowanie takich badań.
Europejski Zielony Ład to plan UE mający na celu m.in. osiągnięcie zerowej emisji gazów cieplarnianych netto do 2050 r. Częścią planu jest „Strategia od pola do stołu”, która zakłada redukcję zużycia chemicznych pestycydów w UE o 50 proc. do 2030 r.
Prof. Puławska wyjaśniła, że sztuczna inteligencja jest elementem rozwiązań z zakresu tzw. rolnictwa precyzyjnego. Zauważyła, że rolnictwo precyzyjne ma już zastosowanie w praktyce, m.in. do precyzyjnego siewu ze zmienną gęstością, badania zasobności gleb i ich nawożenia czy systemów nawadniania pól, które są połączeniem m.in. czujników wilgotności i automatycznych zaworów wody. „Prowadzone są badania w zakresie zwalczania chwastów, gdzie istnieją takie maszyny, dzięki którym można ograniczyć stosowanie środków do zwalczania chwastów nawet o 80-90 proc.” – stwierdziła. Wskazała jednak, że jeżeli chodzi o ochronę roślin przed chorobami i szkodnikami, „to w praktyce zastosowanie rolnictwa precyzyjnego i sztucznej inteligencji jest jeszcze w powijakach”.
Prof. Puławska zwróciła uwagę, że w Stanach Zjednoczonych w zakresie ochrony roślin są już komercyjnie dostępne maszyny, które laserowo zwalczają chwasty. Taka maszyna rozróżnia chwasty od rośliny uprawianej, np. na podstawie odcieni zieloności liści czy kształtu, po czym eliminuje je laserowo. Ekspertka podkreśliła, że koszt takiego rozwiązania to ponad milion dolarów.
„W Unii Europejskiej działa projekt We Laser. Jego celem jest opracowanie takiej maszyny, która wykorzystując między innymi sztuczną inteligencję sama rozpoznawałaby chwasty i niszczyła je laserowo, ale to jest jeszcze faza badań” – powiedziała prof. Puławska.
W jej ocenie, to co w rolnictwie miałoby istotne znaczenie w zakresie ochrony roślin przed agrofagami (szkodnikami roślin – PAP), to połączenie automatycznego monitoringu upraw oraz automatyzacji podejmowania decyzji przy wykonywaniu zabiegów ochronnych. Jak stwierdziła, podstawą jest pozycjonowanie satelitarne, które umożliwia określenie lokalizacji danych zagrożeń na polu lub w sadzie oraz sensory wykrywające szkodniki lub choroby, takie jak kamery np. hiperspektralne (kamery wykonujące zdjęcia w szerokim spektrum światła, również poza światłem widzialnym).
Specjalistka zaznaczyła, iż tak pozyskane dane muszą być odpowiednio przetworzone przez system. „I tu jest już miejsce dla sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia maszynowego, w którym sztuczne sieci neuronowe, czyli algorytmy w działaniu przypominające ludzki mózg, uczą się korelacji np. poszczególnych markerów spektralnych z występowaniem określonego zagrożenia” – przekazała.
Ekspertka wyjaśniła, że w momencie kiedy np. kamera pozyska zdjęcia z pola, wówczas sztuczna inteligencja będzie mogła je przetworzyć na informację dla rolnika, dotyczącą pojawienia się chorób lub szkodników w danym miejscu pola lub sadu.
Prof. Puławska podkreśliła, że rolnictwo precyzyjne wymaga połączenia wielu elementów, m.in. satelitów, bezzałogowych statków powietrznych czyli tzw. dronów lub autonomicznych ciągników, kamer, odpowiednio szybkich algorytmów i innych elementów z zakresu Internetu Rzeczy jak np. automatycznych pułapek na szkodniki, stacji meteorologicznych i systemów predykcji występowania agrofagów. Działając w korelacji z opryskiwaczami z możliwością zmiennej aplikacji środków ochrony roślin, zarówno pod kątem ilości jak i doboru miejsca, gdzie konieczne jest dozowanie pestycydu, ma to skutkować w odciążeniu rolnika od pracy i redukcji zużycia pestycydów. Ekspertka zaznaczyła jednak, że taki system wymaga najpierw odpowiedniego treningu, by prawidłowo rozpoznawać dane jednostki chorobowe.
Specjalistka zauważyła, że zależnie od strefy klimatycznej występują częściowo inne zagrożenia dla roślin. Wskazała, że ten sam gatunek roślin uprawianych w Polsce, może być atakowany przez inne patogeny lub szkodniki np. na południu Europy. Oznacza to, iż sztuczna inteligencja będzie wymagała douczenia i/lub walidacji w danym regionie. „Nie da się bezpośrednio przenieść np. z Chin takiego systemu, który będzie u nas działał bez problemów” – przekazała.
Prof. Puławska podkreśliła jednak, iż jest to możliwe do zrealizowania i nie będzie wymagało tworzenia od nowa całego systemu AI. Dodała, że rozwiązania takie są prostsze w przypadku maszyn niszczących chwasty, gdzie sztuczna inteligencja jest uczona rozróżniania danej rośliny uprawnej i likwidowania wszystkich innych na polu.
PAP
