AI Vejrudsigter Kan Hjælpe Landmænd Med at Bekæmpe Klimarisici, Men Medfører Nye Bekymringer

AI ændrer landbruget ved at hjælpe landmænd med at forudsige vejret, håndtere afgrøder og effektivisere driften, men høje omkostninger, sociale uligheder og miljømæssige risici betyder, at det også medfører alvorlige udfordringer

Hver plantebeslutning, som landmænd træffer, indebærer flere risici, der bliver mere alvorlige som følge af klimaforandringer, som det er bemærket i en ny analyse af The Conversation (TC).

Vejret står som en større risikofaktor, der skader både landbrugsproduktionen og landmændenes økonomiske stabilitet. TC giver eksempler på, hvordan en forsinket monsunsæson tvinger sydasiatiske risbønder til enten at starte forfra med nye beplantninger eller ændre deres landbrugsproduktion, hvilket resulterer i tabt tid og indkomst.

Dette betyder, at adgang til pålidelige og rettidige vejrprognoser kan hjælpe landmænd med at optimere deres planteskemaer og gødningsforbrug. Dog argumenterer TC for, at mange lav- og mellemindkomstlande står over for betydelige udfordringer med at få adgang til pålidelige prognoser, da teknologien ofte er meget dyr.

En ny bølge af AI-drevne vejrprognosemodeller har potentialet til at ændre denne kløft. AI-modeller kan levere nøjagtige, lokaliserede forudsigelser til en brøkdel af de beregningsomkostninger, der er forbundet med konventionelle fysik-baserede modeller.

AI giver nationale meteorologiske agenturer i udviklingslande mulighed for at give landmænd rettidig, lokaliseret information om ændrende nedbørsmønstre.

I modsætning til traditionelle modeller, som kræver dyre supercomputere og fokuserer på tempererede regioner, kan AI-modeller køre på bærbare computere og levere prognoser globalt.

TC rapporterer, at nye systemer som Pangu-Weather og GraphCast viser tilsvarende eller overlegen præstation i forhold til førende fysikbaserede modeller for temperaturprognoser. Når de er trænet, producerer AI-modeller resultater inden for minutter i stedet for timer, hvilket gør det muligt for landmænd at træffe hurtige, velinformerede beslutninger.

Udfordringen er at tilpasse prognoser til virkelige behov. “For at udnytte sit fulde potentiale skal AI-prognoser være forbundet med de mennesker, hvis beslutninger de er beregnet til at lede,” bemærker TC.

Organisationer som AIM for Scale, sammen med internationale enheder, træner brugere og skaber landbrugsbeslutningsfokuserede prognoser for regeringer. I Indien har præcise monsunprognoser hjulpet landmænd med at vælge optimale plantestrategier, hvilket forbedrer investeringer og reducerer risiko.

AI-vejrprognoser er nu på et kritisk stadie, og med den rette støtte kan lav- og mellemindkomstlande give landmænd essentiel rettidig information.

AI-teknologi driver også betydelige ændringer ud over vejrprognoser. Tavant implementerer AI-løsninger, der forbedrer gårdstyring, forsyningskæder og salgsoperationer.

Dens AI Agent accelerators, udviklet med Microsoft Copilot Studio, inkluderer ‘Sales Assistant’, som giver landmænd mulighed for at købe frø, gødning og andre forsyninger via e-mail eller beskeder, og ‘Virtual Agronomist’, der giver AI-baseret realtids afgrødevejledning.

Fremvoksende værktøjer som MIT’s robotiske bestøvere og University of Sydney’s SwagBot supplerer disse løsninger, hvilket illustrerer en bæredygtig, højteknologisk landbrugsfremtid.

Ny forskning identificerer tre store AI-relaterede problemer: forudsigelses-diskrepans mellem modeller, teknologi-ubeslutsomhed, der forårsager beslutningsforsinkelser, og beredskabsunderskud fra utilstrækkelig forberedelse til AI-forstyrrelser. Overforbrug kan føre til dårlig ledelse, inklusive overdreven brug af gødning, hvilket skader jordens sundhed og langsigtede produktivitet.

En anden videnskabelig gennemgang rapporterede, at høje omkostninger forhindrer små gårde i at få adgang til AI, automation truer job, og virksomheders kontrol med data kan skabe uligheder. Desuden peger forskerne på, at AI socialt set kan forstærke digitale kløfter, fastholde fordomme og erodere traditionelle landbrugspraksisser.

Endvidere påpeger forskningen, at etiske bekymringer inkluderer miljøskader og dyrevelfærd, mens komplekse algoritmer gør gennemsigtighed vanskelig.

For at adressere disse risici kræves der retfærdig adgang, digital træning, reduktion af bias, databeskyttelse og etiske retningslinjer for bæredygtig AI-adoption.