Η γεωργία είναι ένα από τα παλαιότερα και βέβαια πιο σημαντικά επαγγέλματα στον κόσμο. Εδώ και χιλιετίες, από τη δημιουργία των πρώτων κοινοτήτων ο άνθρωπος έμαθε να καλλιεργεί τη γη και στη διαδρομή με την είσοδο εργαλείων και εν συνεχεία τεχνολογιών να αυξάνει την απόδοση της. Με τον παγκόσμιο πληθυσμό να αυξάνεται, πιέζοντας τον ελεύθερο για καλλιέργειες χώρο, ο άνθρωπος έπρεπε συνεχώς να γίνεται πιο δημιουργικός και αποτελεσματικός για τον τρόπο και τύπο καλλιέργειας, χρησιμοποιώντας λιγότερη γη και να έχει μεγαλύτερη παραγωγή.
Στις μέρες μας η γεωργία έχει εξελιχθεί σε μια βιομηχανία αξίας 5 τρισεκατομμυρίων δολαρίων, εξέλιξη όμως που έγινε σε βάρος του περιβάλλοντος, καθώς ο κλάδος θεωρείται ταυτόχρονα και ένας από τους μεγαλύτερους ρυπαντές του. Οι σύγχρονοι τρόποι γεωργίας απαιτούν μείωση των φυτοφαρμάκων και λιπασμάτων, λιγότερες απορροές νερού και η ψηφιακή τεχνολογία είναι εδώ για να βοηθήσει σ’ αυτή την αλλαγή.
Η «ψηφιακή γεωργία», όπως συνηθίζουμε να αποκαλούμε την καλλιέργεια με τη χρήση σύγχρονων ψηφιακών λύσεων στρέφεται και σε τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, η οποία μπορεί να βοηθήσει τον παραγωγή στην παραγωγή πιο υγιεινών καλλιεργειών, στον έλεγχο των παράσιτων, στην παρακολούθηση του εδάφους, στις συνθήκες ανάπτυξης, στην οργάνωση της παραγωγής. Σε εργασίες δηλαδή που αφορούν ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού των τροφίμων.
Τα αγροκτήματα παράγουν καθημερινά εκατοντάδες ή ακόμα και χιλιάδες σημεία δεδομένων στο έδαφος. Με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης, οι αγρότες μπορούν τώρα να αναλύσουν μια ποικιλία παραμέτρων (κρίσιμων για την αγροτική παραγωγή) σε πραγματικό χρόνο. Καιρικές συνθήκες, θερμοκρασία, χρήση νερού ή συνθήκες εδάφους συλλέγονται από το αγρόκτημα και με τη χρήση εργαλείων ΑΙ ο αγρότης μπορεί να βελτιστοποιήσει το σχεδιασμό για να έχει μεγαλύτερες αποδόσεις καθορίζοντας τις επιλογές καλλιέργειας, τις καλύτερες επιλογές υβριδικών σπόρων και τη βέλτιστη χρήση πόρων. Αντίστοιχα, συστήματα AI μπορούν να συμβάλλουν στη βελτίωση της ποιότητας και της ακρίβειας της συγκομιδής, βοηθώντας π.χ. στην ανίχνευση ασθενειών στα φυτά, στα παράσιτα, με την αγρότη να είναι θέση να εφαρμόσει τακτικές θεραπείας στα ακριβή σημεία που το χρειάζεται το αγρόκτημα και όχι στο σύνολό του, μειώνοντας έτσι τη χρήση ζιζανιοκτόνων που επιβαρύνουν το περιβάλλον.
Επίσης, εργαλεία ΑΙ χρησιμοποιούνται για να δημιουργήσουν εποχιακά μοντέλα πρόβλεψης, προβλέποντας επερχόμενα καιρικά φαινόμενα και βοηθώντας τις αποφάσεις των αγροτών, ενώ αλγόριθμοι ΑΙ και machine learning επίσης μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην ανάλυση δεδομένων, από φωτογραφίες που λαμβάνουν από drone για να εντοπιστούν προβληματικές περιοχές.
Όμως, καθώς όλο και λιγότεροι άνθρωποι δείχνουν πρόθυμοι να ακολουθήσουν το γεωργικό επάγγελμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει και στην εργασιακή πρόκληση και στην έλλειψη εργατικού δυναμικού που παρατηρείται. Έτσι, βλέπουμε τα τελευταία χρόνια όλο και περισσότερα ρομπότ να χρησιμοποιούνται σε διάφορα στάδια παραγωγής, όπως η συγκομιδή της καλλιέργειας ή η σπορά, πραγματοποιώντας τη συγκεκριμένη εργασία με μεγαλύτερη ταχύτητα και ακρίβεια από το ανθρώπινο χέρι. Την ίδια στιγμή, οι παραγωγοί μπορούν να έχουν ένα «εργατικό δυναμικό» που μπορεί να λειτουργεί για το σύνολο του 24ώρου.
Με δεδομένο ότι βρισκόμαστε σε μια περίοδο που η ανθρωπότητα καλείται να βρει λύση στην τροφή του παγκόσμιου πληθυσμού (που αυξάνεται πολύ πιο γρήγορα από κάθε άλλη στιγμή στο παρελθόν) και ταυτόχρονα είναι ζητούμενο να επέλθει η ισορροπία στο περιβάλλον η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει ένα κρίσιμο ρόλο σε γεωργικές παραγωγές όλων των μεγεθών.
