1 godzina temu
W erze cyfrowej transformacji sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz ważniejszą rolę w różnych sektorach gospodarki, w tym w rolnictwie. Wiele nowoczesnych gospodarstw rolnych zaczyna korzystać z technologii opartych na AI, aby zwiększyć efektywność produkcji, lepiej zarządzać zasobami oraz ograniczyć negatywne skutki dla środowiska.
Zgodnie z definicją przyjętą przez Radę Europejską, jedną z instytucji Unii Europejskiej, sztuczna inteligencja (AI) to „wykorzystywanie technologii cyfrowych do tworzenia systemów, które mogą wykonywać zadania zwykle wymagające interwencji człowieka”.
Celem sztucznej inteligencji jest więc naśladowanie lub odwzorowywanie procesów myślowych ludzkiego umysłu. Działanie systemów AI można przedstawić w czterech podstawowych etapach:
- Analiza dużych zbiorów danych wejściowych,
- Rozpoznawanie wzorców przy użyciu algorytmów,
- Wykonywanie określonych zadań,
- Ciągłe uczenie się i doskonalenie wyników działania.
Sztuczna inteligencja stała się niezwykle skutecznym narzędziem wspierającym nowoczesne rolnictwo, umożliwiając precyzyjne zarządzanie uprawami. Dzięki analizie ogromnych zbiorów danych, AI wspomaga podejmowanie trafnych decyzji dotyczących siewu, nawożenia czy momentu zbiorów. Algorytmy uczenia maszynowego przetwarzają informacje pochodzące z czujników glebowych, zdjęć satelitarnych i dronów, dostarczając rolnikom szczegółowych map pól uwzględniających stan gleby, poziom wilgotności oraz kondycję roślin.
Na tej podstawie możliwe jest wdrażanie tzw. rolnictwa precyzyjnego, w którym każdy obszar pola otrzymuje dokładnie taką ilość wody, nawozów czy środków ochrony roślin, jakiej rzeczywiście potrzebuje. Takie podejście nie tylko zwiększa wydajność plonów, ale także pozwala ograniczyć koszty produkcji oraz zmniejszyć negatywny wpływ na środowisko naturalne.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w rolnictwie
| 1. Poprawa jakości produkcji rolnej | ||||||||||||||||||||||||||
| AI umożliwia rolnikom monitorowanie parametrów wzrostu roślin w czasie rzeczywistym. Analizując dane z czujników, algorytmy potrafią wykrywać choćby niewielkie odchylenia od optymalnych warunków, co pozwala na szybką reakcję i zapobieganie spadkowi jakości upraw. | ||||||||||||||||||||||||||
| dobór odmian roślin najlepiej dopasowanych do warunków glebowych i klimatycznych, | procesy sortowania i przechowywania plonów, | śledzenie pochodzenia produktów i transparentność łańcucha dostaw. | ||||||||||||||||||||||||
| 2. Analiza gleby i nawożenia z wykorzystaniem AI | ||||||||||||||||||||||||||
| Zaawansowane systemy AI przetwarzają dane z próbek gleby, czujników naziemnych i zdjęć satelitarnych, dostarczając szczegółowych informacji o: | ||||||||||||||||||||||||||
| zawartości składników odżywczych, | poziomie pH i zagęszczeniu gleby, | wilgotności i materii organicznej. | ||||||||||||||||||||||||
| Na tej podstawie tworzone są mapy zasobności glebowej i plany precyzyjnego nawożenia, co pozwala zwiększyć efektywność upraw, ograniczyć straty nawozów oraz zminimalizować wpływ na środowisko | ||||||||||||||||||||||||||
| 3. Monitorowanie upraw dzięki AI | ||||||||||||||||||||||||||
| Dane pochodzą z wielu źródeł, takich jak czujniki, kamery hiperspektralne, drony i zdjęcia satelitarne. Dzięki temu rolnicy mogą podejmować szybkie i trafne decyzje, zmniejszając ryzyko strat. Systemy oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają: | ||||||||||||||||||||||||||
| wczesne wykrywanie chorób i szkodników, | ocenę stanu nawodnienia i dojrzałości roślin, | planowanie terminów zbiorów, | tworzenie map produktywności pól. | |||||||||||||||||||||||
| 4. Wspomaganie hodowli nowych odmian roślin | ||||||||||||||||||||||||||
| AI przyspiesza proces tworzenia nowych odmian dzięki analizie danych genomicznych i fenotypowych, efektów krzyżowań oraz warunków środowiskowych. Pozwala to m.in.: | ||||||||||||||||||||||||||
| identyfikować geny odpowiedzialne za odporność na choroby, suszę czy zasolenie, | przewidywać skutki selekcji, | dostosowywać odmiany do lokalnych warunków. | ||||||||||||||||||||||||
| 5. Prognozowanie plonów | ||||||||||||||||||||||||||
| Algorytmy AI analizują dane historyczne, aktualne warunki pogodowe, jakość gleby i stan upraw, aby precyzyjnie przewidywać wielkość plonów. Takie prognozy: | ||||||||||||||||||||||||||
| ułatwiają planowanie sprzedaży i logistyki, | wspierają decyzje ekonomiczne, | minimalizują straty spowodowane zaskakującymi warunkami pogodowymi. | ||||||||||||||||||||||||
| 6. Inteligentne szklarnie sterowane przez AI | ||||||||||||||||||||||||||
| W nowoczesnych szklarniach AI zarządza warunkami wzrostu roślin w czasie rzeczywistym, kontrolując: | ||||||||||||||||||||||||||
| temperaturę i wilgotność, | natężenie i barwę światła LED, | poziom CO₂ i wentylację, | dawki składników odżywczych w systemach hydroponicznych. | |||||||||||||||||||||||
| Algorytmy uczenia maszynowego analizują wpływ różnych parametrów na wzrost roślin i z czasem optymalizują warunki w celu maksymalizacji plonów przy minimalnym zużyciu energii Efekt? Wyższa wydajność, niższe zużycie energii i wody oraz optymalne warunki dla każdej rośliny. | ||||||||||||||||||||||||||
| 7. Automatyzacja zadań w gospodarstwie rolnym | ||||||||||||||||||||||||||
| Automatyzacja procesów rolniczych to jeden z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki AI możliwe staje się przejęcie przez maszyny wielu powtarzalnych, czasochłonnych i pracochłonnych zadań, co znacząco zwiększa efektywność gospodarstw. Automatyzacja zwiększa wydajność i redukuje zapotrzebowanie na pracowników sezonowych. | ||||||||||||||||||||||||||
| Autonomiczne maszyny | Sortowanie i pakowanie plonów | Precyzyjne nawadnianie | Roboty do usuwania chwastów | Drony monitorujące pola | ||||||||||||||||||||||
| 8. Zarządzanie gospodarstwem rolnym | ||||||||||||||||||||||||||
| Systemy wspomagania decyzji integrujące dane z wielu źródeł (pogoda, ceny rynkowe, stan upraw) wspierają rolników w: | ||||||||||||||||||||||||||
| planowaniu zasiewów i płodozmianu, | organizacji prac polowych, | zarządzaniu zapasami i kosztami, | podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. | |||||||||||||||||||||||
| Nowoczesne platformy zarządzania gospodarstwem wykorzystujące AI oferują intuicyjne interfejsy i mobilny dostęp, umożliwiając rolnikom kontrolowanie swojego biznesu z dowolnego miejsca i w dowolnym czasie. To znacząco ułatwia codzienną pracę i pozwala skupić się na strategicznych aspektach prowadzenia gospodarstwa. | ||||||||||||||||||||||||||
| 9. Zarządzanie zużyciem wody | ||||||||||||||||||||||||||
| W obliczu globalnych zmian klimatycznych i coraz częstszych problemów z dostępnością wody, optymalizacja nawadniania staje się kluczowym wyzwaniem dla współczesnego rolnictwa. AI umożliwia precyzyjne zarządzanie nawadnianiem poprzez: | ||||||||||||||||||||||||||
| analizę wilgotności gleby, | uwzględnianie prognoz pogody, | wykrywanie nieszczelności w systemach irygacyjnych, | automatyczne dopasowanie ilości wody do potrzeb różnych fragmentów pola. | |||||||||||||||||||||||
| To pozwala zaoszczędzić choćby 30–50% wody – bez strat w plonach. | ||||||||||||||||||||||||||
| 10. Optymalizacja łańcucha dostaw produktów rolnych | ||||||||||||||||||||||||||
| AI wspiera logistykę i sprzedaż, umożliwiając: | ||||||||||||||||||||||||||
| prognozowanie popytu, | planowanie tras transportu, | kontrolę warunków przechowywania, | śledzenie pochodzenia produktów, | ograniczenie strat i marnowania żywności. | ||||||||||||||||||||||
| 11. Ochrona roślin dzięki AI | ||||||||||||||||||||||||||
| Systemy oparte na wizji komputerowej i uczeniu głębokim rozpoznają pierwsze objawy chorób lub szkodników na zdjęciach roślin. AI: | ||||||||||||||||||||||||||
| rekomenduje najlepsze środki i terminy zabiegów, | umożliwia stosowanie ochrony punktowo, tylko tam, gdzie jest potrzebna, | wspiera zintegrowaną ochronę roślin, ograniczając zużycie chemii. | ||||||||||||||||||||||||
| Dzięki tym rozwiązaniom możliwe jest nie tylko skuteczniejsze zwalczanie chorób i szkodników, ale również ograniczenie ilości stosowanych środków chemicznych, co ma pozytywny wpływ na środowisko i jakość produktów. | ||||||||||||||||||||||||||
Wyzwania sztucznej inteligencji w rolnictwie
Mimo licznych korzyści, implementacja rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI) w rolnictwie wiąże się z szeregiem wyzwań technologicznych i organizacyjnych. Do najważniejszych należą:
- ograniczony dostęp do szybkiego Internetu na obszarach wiejskich,
- wysokie koszty początkowe wdrożenia systemów AI,
- potrzeba integracji różnych technologii i systemów danych,
- konieczność przeszkolenia rolników w zakresie obsługi nowych technologii,
- obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa gromadzonych danych.
Najważniejszym wyzwaniem jest konieczność dostosowania rozwiązań AI do specyfiki różnych typów gospodarstw – od małych, rodzinnych gospodarstw po wielkoobszarowe przedsiębiorstwa rolnicze. Technologie, które sprawdzają się w dużych gospodarstwach, mogą okazać się zbyt kosztowne lub zbyt skomplikowane dla mniejszych producentów.
Pomimo tych trudności, tempo wdrażania AI w rolnictwie stale rośnie. Wraz z rozwojem technologii oraz spadkiem cen sprzętu i oprogramowania, rozwiązania te stają się coraz bardziej dostępne dla szerokiego grona rolników. Kluczowym wyzwaniem pozostaje jednak implementacja AI na dużą skalę. Szczególnie w przypadku małych gospodarstw rolnych barierą mogą być wysokie koszty inwestycyjne związane zarówno z wdrożeniem, jak i utrzymaniem takich systemów.
Jednym z istotnych wyzwań związanych z wykorzystaniem systemów opartych na sztucznej inteligencji w rolnictwie jest ryzyko poważnych przestojów w pracy w przypadku awarii oprogramowania. Choć zautomatyzowane rozwiązania mogą znacząco zwiększyć wydajność produkcji rolnej, każda awaria systemu może prowadzić do zakłóceń, które mają realny wpływ na ciągłość i efektywność działań operacyjnych w gospodarstwie.
W związku z tym szczególne znaczenie zyskuje prowadzenie szkoleń dla rolników w zakresie praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w produkcji rolnej. Wiedza i umiejętności użytkowników w obszarze obsługi oraz reagowania na problemy techniczne mogą zminimalizować ryzyko przestojów i zwiększyć bezpieczeństwo technologiczne gospodarstw.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja już dziś stanowi jeden z kluczowych elementów współczesnego rolnictwa. Umożliwia nie tylko zwiększenie efektywności produkcji, ale także poprawę jakości plonów, dobrostanu zwierząt oraz optymalizację zarządzania zasobami. Potencjał technologiczny w tym sektorze jest ogromny, jednak aby w pełni go wykorzystać, konieczne są odpowiednie inwestycje – zarówno w infrastrukturę i narzędzia, jak i w edukację rolników.
Bez wątpienia w nadchodzących latach możemy spodziewać się dalszego rozwoju technologii wspierających rolnictwo. najważniejsze będzie jednak ich odpowiedzialne i przemyślane wdrażanie, tak aby mogły być dostępne dla gospodarstw różnej wielkości i wspierały wszystkich producentów rolnych – niezależnie od skali działalności. Występować będzie jeszcze głębsza integracja technologii sztucznej inteligencji z codziennymi praktykami rolniczymi. Przełoży się to na dalszy wzrost wydajności, precyzji oraz zrównoważenia produkcji. Gospodarstwa, które już dziś inwestują w rozwiązania AI, zyskują nie tylko przewagę konkurencyjną, ale także lepsze przygotowanie na wyzwania przyszłości rolnictwa.
Kacper Mytko, CDR Oddział w Poznaniu
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji w rolnictwie, Ubezpieczenia w Rolnictwie – Materiały i Studia, 1(83)/2025, s. 251–263, Maciej Podstawka, magister stosunków międzynarodowych i zarządzania na Uniwersytecie Warszawskim
- Integracja sztucznej inteligencji z innymi technologiami rolniczymi, Dr hab. inż. prof. Adam Ekielski, SGGW, Katedra Inżynierii Produkcji
- https://dlaroslin.pl/content/982-sztuczna-inteligencja-w-rolnictwie-jak-ai-optymalizuje-uprawy
