„Productivitatea culturilor este inegală. De exemplu, producțiile de porumb din SUA depășesc adesea 10 tone/ha. Aceste randamente ridicate se datorează mecanizării, varietăților de semințe îmbunătățite, irigațiilor și utilizării eficiente a resurselor, facilitate tot mai mult de tehnologiile agricole de precizie. În schimb, în multe părți ale Africii subsahariene, randamentele rămân la aproximativ 2-3 tone/ha. Acest lucru reflectă constrângeri precum accesul limitat la resurse, dependența de agricultura pluvială (ne irigată, LP) și infrastructura și sprijinul instituțional slabe”, au declarat Abiodun Olusola Omotayo și Abib Babatunde Omotoso într-un articol publicat de The Conversation.
Micii fermieri reprezintă aproximativ 80 % din populația rurală din țările în curs de dezvoltare. Aceștia se confruntă adesea cu randamente scăzute din cauza accesului limitat la inputuri agricole de bază, cum ar fi semințe îmbunătățite, îngrășăminte și produse agrochimice (pesticide). Este mai puțin probabil să utilizeze irigațiile și mecanizarea agricolă. De asemenea, acestea sunt foarte vulnerabile la șocurile climatice.
În ultimii ani, utilizarea instrumentelor de inteligență artificială (AI) a demonstrat capacitatea de a îmbunătăți eficiența cost-beneficiu și de a asigura monitorizarea în timp real a sănătății plantelor și animalelor. Aplicațiile inteligente pentru agricultori contribuie la conservarea solului și a resurselor de apă și la reducerea pierderilor după recoltare, în special în sistemele agricole avansate din punct de vedere tehnologic din SUA, China și Europa.
„Avem mai mult de 15 ani de cercetare în economie aplicată, dezvoltare, economia resurselor și economia agricolă, inclusiv adoptarea tehnologiei și sistemele agricole durabile. În studiul nostru recent, am comparat adoptarea inteligenței artificiale în agricultură în țările dezvoltate și în curs de dezvoltare. Am examinat modul în care inteligența artificială este utilizată și aplicată în diferite regiuni. Au fost analizate date din economii avansate din punct de vedere tehnologic, precum Europa, SUA, Australia și Japonia, precum și studii din Africa, Asia de Sud, America Latină și alte regiuni cu venituri mici și medii. Principala noastră concluzie este că IA are un potențial semnificativ de a îmbunătăți productivitatea și durabilitatea agriculturii. Cu toate acestea, acest potențial depinde de politici favorabile, infrastructură solidă și acces echitabil. Fără acestea, tehnologia poate exacerba inegalitățile existente, în loc să le reducă”, afirmă autorii lucrării.
Principalele obstacole în calea aplicării eficiente a IA în țările în curs de dezvoltare
Adoptarea IA rămâne limitată în țările în curs de dezvoltare, unde producția de alimente se axează în mare parte pe micii fermieri. Factorii limitativi includ:
- Decalajul digital. Cea mai mare barieră. Fermierii nu dispun adesea de o conexiune stabilă la internet, de dispozitive accesibile sau de cunoștințe digitale suficiente.
- Electricitatea. Lipsa energiei electrice împiedică adoptarea și utilizarea eficientă a IA în agricultură prin perturbarea instrumentelor digitale și a infrastructurii necesare pentru colectarea, prelucrarea și transmiterea datelor.
- Costuri. Costul ridicat al instrumentelor de inteligență artificială și alfabetizarea digitală insuficientă pentru utilizarea eficientă a acestor instrumente.
- Acces limitat la credite. Din cauza lipsei de capacitate financiară, agricultorilor le este dificil să investească în tehnologii digitale. Aceștia nu își pot permite costurile inițiale de achiziție, instalare, întreținere continuă și abonamente necesare pentru utilizarea eficientă a instrumentelor AI.
Cercetătorii au identificat, de asemenea, doi factori care împiedică adoptarea IA în Africa și în alte țări în curs de dezvoltare.
În primul rând, multe modele de inteligență artificială agricolă sunt inadecvate pentru contextele țărilor în curs de dezvoltare. Instrumentele formate pe baza datelor din sistemele agricole industrializate au adesea rezultate slabe în condițiile locale. Acest lucru conduce la recomandări tendențioase sau inexacte și crește riscurile pentru agricultorii vulnerabili. De exemplu, un model de predicție a randamentului sau de detectare a dăunătorilor bazat pe inteligența artificială și format pe ferme mari de monocultură din SUA sau Țările de Jos poate produce recomandări nesigure atunci când este aplicat în Africa.
În al doilea rând, există probleme etice asociate cu utilizarea inteligenței artificiale, în special lipsa de claritate cu privire la proprietatea și confidențialitatea datelor. Slaba guvernanță a datelor este mai pronunțată în regiunile în curs de dezvoltare. Agricultorii au adesea un control redus asupra modului în care datele lor sunt colectate, utilizate sau monetizate.
Potrivit experților menționați, prioritatea este consolidarea elementelor de bază: electricitate fiabilă, acces la internet, acces la finanțare, acces la formare. Și instrumente digitale la prețuri accesibile.
The post Inteligența artificială ar putea exacerba inegalitatea în economiile agricole ale lumii appeared first on logos-pres.md.