EU je, dakako, prepoznao važnost i potencijal digitalnih tehnologija za pomoć u rješavanju važnih i hitnih gospodarskih, socijalnih, klimatskih i ekoloških izazova s kojima se suočava poljoprivredno-prehrambeni sektor i ruralna područja EU. Ove godine deklaraciju su potpisale sljedeće države članice EU: Austrija, Belgija, Češka, Njemačka, Estonija, Irska, Grčka, Španjolska, Francuska , Italija, Cipar, Latvija, Litva, Luksemburg, Mađarska, Nizozemska, Poljska, Portugal, Rumunjska, Slovenija, Slovačka, Finska, Švedska, pa čak i Velika Britanija.

Zbog čega se takvo ponašanje može smatrati skandaloznim, i zbog čega imamo pravo reagirati na takve i slične propuste? Prije svega zbog toga što je prema Eurostatovoj urbano-ruralnoj tipologiji, 79,1 posto hrvatske kopnene površine klasificirano kao pretežno ruralno, 19,8% kao mješovito, a samo je 1,1% područja klasificirano kao pretežno urbano područje, kategorizirano prema NUTS 3 razini regije. Prema istom izvoru, 2012. godine u Hrvatskoj je 56,7% stanovništva živjelo u pretežno ruralnim područjima, što je opet znatno više od prosjeka EU-27, koji iznosi 22,3%. Potpisivanje navedenih i sličnih deklaracija na području ICT za Hrvatsku iznimno je važno zbog toga što upravo one otklanjaju prepreke razvoju i nude više prilika za domaću znanstvenu zajednicu, tvrtke i stanovništvo, te općenito unaprjeđuju povezivanje Hrvatske s drugim europskim državama na zakonit, siguran i povoljan način. Kod ovog konkretnog propusta potrebno je napomenuti da nema dvojbi oko potrebe razvoja poljoprivrednih i ruralnih područja koja su dominantna u RH.

Prema metodologiji Eurostata, gotovo 80% hrvatskog kopnenog područja klasificirano je kao pretežno ruralno, što je znatno više od prosjeka EU-27, gdje je prosjek 51,3%. Također, digitalizaciju agronomije treba promatrati i sa stajališta potentne gospodarske grane koju je u Hrvatskoj moguće razviti. Činjenicu da se europsko gospodarstvo zasniva na malim i srednjim poduzećima (MSP), od kojih samo 7% prodaje svoje robe i usluge izvan granica država u kojima su registrirana, svakako je potrebno promijeniti zbog potencijalnog europskog tržišta koje obuhvaća više od 500 milijuna ljudi.

Vizija AI u poljoprivredi

Poljoprivrednici koriste robote, zemaljske bežične senzore i bespilotne letjelice kako bi djelotvornije procjenjivali uvjete rasta svojih nasada. Očekuje se da će do 2050. godine tipično poljoprivredno gospodarstvo generirati prosječno 4,1 milijun (izvornih) podataka svaki dan, koje će, osim za vlastite potrebe, moći i kapitalizirati (derivirani podaci).

Umjetna inteligencija i strojno učenje tumače skupljane podatke poljoprivrednicima, pomažući im pritom da neprestano unaprjeđuju uvjete za proizvodnju kako bi povećali prinose. Poljoprivrednici mogu koristiti AI kako bi odredili optimalni datum sijanja usjeva, precizno alocirali resurse kao što su voda i gnojivo, identificirali bolesti usjeva radi pravodobnog tretmana nasada te otkrili i uništili korov. Strojno učenje ove aktivnosti čini učinkovitijima i pametnijima u sve dužem razdoblju. Također, umjetna inteligencija danas pomaže poljoprivrednicima da adekvatno predviđaju svoje poslovanje, koristeći povijesne podatke o količinama proizvodnje, vremenskoj prognozi, genetski modificiranim informacijama o sjemenu, kako bi poljoprivrednici predvidjeli cijenu roba i adekvatno procijenili količine sjemena koje treba posijati.

Umjetna inteligencija stoga je, ne samo alat za tipične ICT usluge, nego i precizna poljoprivredna tehnologija koja povećava i proširuje duboko znanje poljoprivrednika o zemlji koju obrađuju, čineći pri tome proizvodnju održivijom. Prosječni podaci govore o tome kako umjetna inteligencija može povećati produktivnost farme 45 posto, uz istovremene uštede potrošnje vode od 35 posto. Međutim, kako bi se umjetna inteligencija u agronomiji adekvatno iskoristila, potreban je ravnomjeran razvoj pristupnih mreža koje će ga omogućiti. Drugim riječima, to znači da je prijeko potrebna izgradnja fizičke i tehnološke infrastrukture na ruralnim poljoprivrednim prostorima, ako govorimo u kontekstu Hrvatske, poput Slavonije, kako bi se poljoprivredna proizvodnja mogla unaprijediti za gotovo 50%.

Članice EU udružuju snage za razvoj europske poljoprivrede i ruralnih područja

Na ovogodišnjem Digital Dayu, 24 europske države, očito prepoznavši važnost unaprjeđenja agronomije za svoje građane i svoje ekonomije, potpisale su Deklaraciju o suradnji na temu “Pametna i održiva digitalna budućnost za europsku poljoprivredu i ruralna područja”, koja će potaknuti niz mjera kao potporu uspješnoj digitalizaciji poljoprivrede i ruralnih područja u Europi. Ta inicijativa pokrenuta je jer je EU prepoznao potencijal digitalnih tehnologija za pomoć u rješavanju važnih i hitnih gospodarskih, socijalnih, klimatskih i ekoloških izazova s kojima se suočava poljoprivredno-prehrambeni sektor kao ruralna područja Europske unije.

Države članice dogovorile su se da će blisko surađivati kako bi ojačale potporu istraživanjima u područjima kao što su pametna poljoprivreda i sljedivost hrane (sljedivost je mogućnost praćenja povijesti, primjene ili lokacije nečega što promatramo, u ovom slučaju procesa proizvodnje hrane do njenog plasmana). Namjera im je također da se uspostavi inovacijska infrastruktura za pametan europski poljoprivredno-prehrambeni sektor te da se stvori europski podatkovni prostor za pametnu poljoprivredno-prehrambenu primjenu. Pozdravljajući potpisivanje ove inicijative, potpredsjednik za jedinstveno digitalno tržište Andrus Ansip, povjerenica za digitalnu ekonomiju i društvo Mariya Gabriel- i Phil Hogan, povjerenik za poljoprivredu i ruralni razvoj, izjavili: su “Europska poljoprivreda i ruralna područja moraju potpuno iskoristiti trajnu digitalnu transformaciju naših gospodarstava i društava. Države članice prepoznaju važnost i hitnost zajedničkog rada kako bi se poboljšala konkurentnost poljoprivrednog sektora i dobrobit građana koji žive u ruralnim područjima. Današnje opredjeljenje država članica za suradnju na aktivnostima koje će donijeti ovu transformaciju izvrsna je vijest. Komisija će podržati i olakšati takve aktivnosti.” To samo znači da će EU financijski podržati prekogranične projekte u poljoprivredi te kako će u sljedećem investicijskom razdoblju biti alocirano više financijskih instrumenata i sredstava za znanstvenu zajednicu, za tvrtke (MSP) koje rade na razvoju HW i SW, i same poljoprivrednike.

Kako se digitalizira poljoprivreda u EU

Europski poljoprivredni sektor, kao jedan od vodećih svjetskih proizvođača sigurne i kvalitetne hrane (koji istodobno osigurava milijune radnih mjesta za europske građane) suočava se s brojnim izazovima. Uočeno je da najnovije digitalne tehnologije, poput umjetne inteligencije (AI), robotike, blockchaina, računalstva visokih performansi (HPC), IoT-a i 5G imaju potencijal povećati učinkovitost poljoprivrednih gospodarstava, uz istodobno poboljšanje ekonomske i ekološke održivosti. Povećana upotreba digitalnih tehnologija također će imati pozitivan učinak na kvalitetu života u ruralnim područjima, i može privući mlađe generacije da se okrenu poljoprivrednoj proizvodnji i životu u ruralnim sredinama.

Zbog čega je Nizozemska digitalizirala svoju agronomiju i što je Sweeper?

Kao zemlja koja je površinom gotovo 30 puta manja od Sjedinjenih Američkih Država, Nizozemska je drugi najveći svjetski izvoznik hrane, odmah iza Sjedinjenih Američkih Država. Upravo je Nizozemska devedesetih godina prošlog stoljeća pokrenula procese digitalizacije i robotizacije u agronomiji te se danas često spominje kako ova mala zemlja hrani svijet. Roboti koji su osmišljeni prije dvadesetak godina, i koji su se dosad koristili na europskim oranicama, imali su vrlo jednostavne funkcionalnosti koje bi zamjenjivale naporan ljudski rad. Takvi strojevi mogli su skidati voće i povrće sa stabala, uklanjati korov ili sortirati uskladišteno voće i povrće u zimskim mjesecima.

Danas ICT stručnjaci, uz pomoć umjetne inteligencije i strojnog učenja, osmišljavaju inovativne i fleksibilne robotske sustave koji trebaju naučiti, ne samo specifične zadatke kao do sada, nego bi trebali biti u stanju jednostavno naučiti nove operacije i ponašanja iz demonstracija ili izravno od ljudi. To znači da bi budući roboti mogli imati neki oblik svijesti i sposobnost donošenja autonomnih odluka o tome kako da u određenom trenutku postupe kada naiđu na prepreku, ili odluče je li neki plod zreo za berbu. Čini se da Nizozemska i dalje prednjači u istraživanjima na tom području. Centar nizozemskog poljoprivrednog čuda nalazi se na sveučilištu Wageningen University and Researsch (WUR) koje se, prema navodima National Geographica, smatra vodećom svjetskom institucijom u području poljoprivrednih istraživanja. WUR je smješten u nizozemskom Food Valleyju (koja je ime dobila prema uzoru na kalifornijsku Silicijsku dolinu). Upravo je WUR stvorio preduvjete za uvođenje autonomnih traktora, dronova, pametnih vrtova i oranica, i pametnih plastenika u digitalizaciji nizozemske poljoprivrede.

Nizozemska je prošle godine pokrenula projekt Sweeper za preciznu obradu zemlje, koji je usmjeren na rješavanje problema s kojima se poljoprivrednici najčešće suočavaju. Ovaj projekt EU sufinancira (u okviru CORDIS-a) s 4 milijuna eura, a nizozemska vlada odlučila je sufinancirati 10% svih troškova razvoja prototipa iz državnog proračuna. Sweeper robot s integriranim AI-jem usko je specijaliziran za branje paprika, osmišljen tako da uspješno zaobilazi prepreke te da određuje poziciju i zrelost ploda. Sweeper za raspoznavanje plodova i udaljenosti ploda od mehaničke ruke koristi dvije vrste kamera, takozvane RGB (Red-Green-Blue) i TOF kamere (za usporedbu s drugim metodama 3D laserskog skeniranja za snimanje 3D slika, TOF kamere rade vrlo brzo, snimajući do 160 slika u sekundi). Robot je opremljen prilagođenim LED žaruljama visokog intenziteta za suzbijanje učinaka promjene svjetlosnih uvjeta, koje omogućuju stalno osvjetljavanje slika danju i noću, kao i tijekom oblačnih ili sunčanih dana.

Svjetlosni snop

Treperenje LED žarulja umjesto osvjetljavanja permanentnim svjetlom omogućuju generiranje mnogo jačeg svjetlosnog snopa, što sprečava pregrijavanje i koristiti mnogo manje energije. Osim toga, mehanička ruka robota koja služi za branje plodova, dovoljno je fleksibilna da uspješno funkcionira u dinamičnim uvjetima, a da pritom ne ošteti osjetljiv plod te ga “ubere” za 12 sekundi. Glavni cilj projekta Sweeper je staviti na tržište prvu generaciju robota za berbu u staklenicima. Roboti s tom funkcionalnošću zasad ne postoje te bi uspjeh ovog projekta EU na neki način osigurao vodeću ulogu u poljoprivrednoj robotici. Cilj je stvoriti robot koji može raditi 20 sati dnevno uz jedno punjenje baterija. Očekuje se kako će Sweeper robot biti nadograđen s još nekoliko funkcionalnosti, i dostupan tržištu za tri godine te da će stajati između 75.000 i 100.000 eura, uz sedmogodišnji povrat investicije.

Dostupnost kvalificirane radne snage koja prihvaća ponavljajuće zadatke u otežanim klimatskim uvjetima modernih staklenika brzo se smanjuje. U projektu EU-FP7 CROPS provedeno je opsežno istraživanje o poljoprivrednoj robotici te je zaključeno kako je robot za berbu paprike na europskim prostorima zahtjev visokog prioriteta. Projekt uključuje šest partnera iz četiri različite zemlje (Nizozemska, Belgija, Švedska i Izrael). Konzorcij se sastoji od temeljnih i primijenjenih istraživačkih organizacija, integratora sustava i modernog uzgajivača paprike. U konzorciju je dostupan širok raspon disciplina, uključujući: hortikulturu, hortikulturni inženjering, strojni (računalni) vid, senzore, robotiku, kontrolu, inteligentne sustave, umjetnu inteligenciju, integraciju sustava i upravljanje staklenicima. Jedan od vodećih ljudi WUR-a Ernest Van der Endem ovaj izazov ovako sagledava: “U sljedeća četiri desetljeća bit ćemo prisiljeni proizvesti više hrane nego što su je svi farmeri svijeta proizveli u posljednjih 8.000 godina. Naime, 2050. godine zemlja bi trebala imati deset milijardi stanovnika, za razliku od sadašnjih 7,5 milijardi. Ako se ne postigne dramatičan porast prinosa, glad će ponovno postati glavna opasnost za cijelo čovječanstvo”.

Za nizozemske poljoprivrednike, motivirane idejom da svaki kilometar raspoložive površine iskoriste za uzgoj hrane, dronovi i traktori bez vozača dio su standardne opreme za rad u poljoprivredi. Osim toga, vlasnici staklenika koriste digitalne tehnologije kako bi u svakom trenutku mogli raspolagati relevantnim podacima o svakoj pojedinoj biljci u stakleniku (kojih Nizozemska ima u površini 50% većoj od površine Manhattana, i kojima se upravlja preko smartfona), kemijskim reakcijama koje se odvijaju u tlu, vlažnosti podloge, količini hranjivih tvari za rast biljaka, do informacija o veličini svakog ploda koji je u procesu proizvodnje. Cilj nizozemske poljoprivredne politike nisu samo visoki prinosi (na maloj površini), nego i trajno održiv model proizvodnje hrane. Osim što izvoze ogromnu količinu hrane, Nizozemci izvoze i znanje. WUR-ovi programi za proizvodnju hrane primjenjuju se u nizu velikih svjetskih zemalja u kojima je masovna proizvodnja hrane najpotrebnija, poput Kine i Etiopije.

Projekt Humane AI

Projekt Humane ili Humani AI, pokrenut je u travnju ove godine u Berlinu, i prvi je projekt inicijative da se AI usmjeri na čovjeka. Cilj ovog projekta jest osmisliti i implementirati sustave inteligencije koji poboljšavaju ljudske sposobnosti i osnažuju i pojedince i društvo u cjelini kako bi ljudi razvili AI koji se proteže, umjesto da zamjenjuje ljudsku inteligenciju. Komisija EU zaključila je kako se AI revolucija ne može ostvariti samo zakonodavstvom ili političkim direktivama te umjesto toga, smatraju kako su potrebna temeljno nova rješenja za temeljne istraživačke probleme u AI-ju i interakciji između čovjeka i tehnologije, posebno kako bi se ljudima pomoglo razumjeti aktivnosti koje preporučuju ili izvode AI sustavi. Izazovi s kojima se projekt Humane AI suočava tiče se učenja složenih modela, izgradnje učinkovitih i potpuno objašnjivih sustava strojnog učenja, prilagođavanja AI sustava dinamičnim, otvorenim okruženjima stvarnog svijeta (posebice robotima i autonomnim sustavima općenito), postizanja dubinskog razumijevanja ljudi i složenih društvenih konteksta i omogućavanja samorefleksije unutar AI sustava. Naglasak je na umjetnu inteligenciju usmjerenu na čovjeka, s jakim naglaskom na etiku i opće ljudske vrijednosti koje se ugrađuju u AI, te prikladno razmatranje povezanih pravnih i socijalnih pitanja. Projekt Humane AI trebao bi mobilizirati istraživačku zajednicu daleko izvan izravnog financiranja projekta, i stvoriti jedinstveni inovacijski ekosustav koji nudi značajan povrat ulaganja.

Smatra se da će ovaj projekt u značajnoj mjeri rezultirati značajnim poremećajima u područjima socioekonomskog utjecaja, uključujući industriju 4.0, zdravlje i dobrobit, mobilnost, obrazovanje, politiku i financije. Projekt je usmjeren na postizanje napora potrebnih kako bi se Europi pomoglo u postizanju promjena u primjeni umjetne inteligencije u cijelom gospodarstvu (pa tako i agronomiji). Projektni konzorcij, s 35 partnera iz 17 zemalja, uključujući četiri predstavnika jake industrije, definirat će detalje svih stajališta potrebnih za prihvaćanje i razumijevanje umjetne inteligencije te će mobilizirati širu znanstvenu, industrijsku, političku i javnu potporu ovoj ideji.

Na projektu sudjeluju članovi sljedećih subjekata: Deutsches Forschungszentrum Fur Künstliche Intelligenz Gmbh (DE), Aalto Korkeakoulusaatio Sr (FI), Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (DE), Athina-Erevnitiko Kentro Kainotomias Stis Technologies Tis Pliroforias, Pikoinonion Kai Tis Gnosis (EL), Kozep-Europai Egyetem (HU), Consiglio Nazionale Delle Ricerche (IT), Agencia Estatal Consejo Superior De Investigaciones Cientificas (ES), Eidgenoessische Technische Hochschule Zürich (CH), Fondazione Bruno Kessler (IT), German Entrepreneurship Gmbh (DE), Inesc Tec – Instituto De Engenharia De Sistemas E Computadores, Tecnologia E Ciencia (PT), Ing Groep Nv (NL), Institut National De Recherche Eninformatique Et Automatique (FR), Institut Jozef Stefan (SI), Knowledge 4 All Foundation (UK), Ludwig-Maximilians-Universität München (DE), Max-Planck-Gesellschaft Zur Forderung Der Wissenschaften Ev (DE), Philips Electronics Nederland B.V. (NL), Stichting Vu (NL), Thales Services Sas (FR), Technische Universität Berlin (DE), Technische Universiteit Delft (NL), Technische Universität Kaiserslautern (DE), Technische Universität Wien (AT), Københavns Universitet (DK), Universiteit Leiden (NL), Umea Universitet (SE), Universita Di Pisa (IT), University College London (UK), Uniwersytet Warszawski (PL), The University Of Sussex (UK), Universidad Pompeu Fabra (ES), Volkswagen Ag (DE), University College Cork (IE), Sorbonne Université (FR).

Kako Amerika koristi AI u poljoprivredi

Prema navodima američke Agencije za zaštitu okoliša (EPA), poljoprivredna industrija pridonosi gotovo 330 milijardi dolara godišnjeg prihoda američkom gospodarstvu. Kako se klima mijenja i populacija raste, AI postaje tehnološka inovacija koja poboljšava i štiti prinos usjeva u SAD-u. Evo nekoliko glavnih načina kako AI pridonosi poljoprivrednoj industriji koja je za čovjeka jedna od fizički najzahtjevnijih gospodarskih grana.

Robotika – AI tvrtke usredotočuju se na razvoj autonomnih robota koji se lako mogu nositi s više poljoprivrednih zadataka. Ti roboti su sposobni za žetvu usjeva mnogo bržim tempom i većim volumenom nego ljudski radnici i dosadašnji strojevi za žetvu. Roboti su osmišljeni kako bi pomogli u branju i pakiranju usjeva, a istodobno suzbijali i druge izazove u poljoprivrednoj ljudskoj radnoj snazi. Osim toga, poljoprivredni roboti imaju sposobnost zaštite usjeva od štetnih korova, koji mogu biti otporni na herbicidne kemikalije koje su namijenjene njihovom uklanjanju.

Uvid u zdravlje usjeva/tla – Mnoge farme iskorištavaju tehnologiju bespilotnih letjelica kako bi osigurale visokokvalitetno snimanje koje pomaže u praćenju usjeva tijekom skeniranja i analize polja, kako bi se prikupili potrebni poljoprivredni podaci. Ta tehnologija snimanja također može pomoći u identifikaciji usjeva i njihovom napretku, uključujući njihovo zdravlje i vrijeme žetve. Primjerice, snimke koje skupljaju bespilotne letjelice omogućuju poljoprivrednicima da odrede koliko su zreli njihovi usjevi, i ako i kada će biti spremni za žetvu. Osim toga, tehnologija snimanja može pomoći u cjelokupnom upravljanju terenom, pružajući procjene u stvarnom vremenu, koje identificiraju gdje specifični usjevi zahtijevaju navodnjavanje, prihranjivanje tla ili primjenu pesticida. Strojno učenje također se koristi za analizu zdravlja usjeva ili tla. Inovativne AI i tvrtke za strojno učenje razvile su tehnologije koje koriste strojno učenje kako bi poljoprivrednicima i radnicima pružile uvid o snazi i slabosti njihova tla, što je razvijeno s namjerom da se spriječe i eliminiraju loši usjevi, te da se poveća potencijal za rast zdravih usjeva.

Precizan uzgoj – za precizan uzgoj koristi se AI kako bi pomogao u razumijevanju prikupljenih podataka i pružanju smjernica za adekvatnim upravljanjem vode i hranjivim tvarima, optimalnom vremenu sadnje i žetve, kao i kada je pravo vrijeme za plodored (pravilna izmjena usjeva, prostorna i vremenska, na proizvodnim površinama. Ratarske i povrtlarske kulture ne bi se smjele neprestano uzgajati na istoj površini, jer se u tlu nagomilavaju štetne tvari, uzročnici biljnih bolesti, štetnici i korovi, a hranjiva iz tla troše se jednostrano i nepravilno). Ti procesi čine poljoprivredu učinkovitijom, a čak mogu pomoći u predviđanju ROI-ja na specifičnim usjevima na temelju njihovih troškova i marže unutar tržišta. Amerikanci drže da AI neće eliminirati radna mjesta ljudskih poljoprivrednika, ali će sigurno poboljšati njihove radne procese i osigurati im učinkovitije načine za proizvodnju, žetvu i prodaju poljoprivrednih proizvoda.

Smisao AI-ja u agronomiji

Danas poljoprivrednici, potaknuti zahtjevom da s manjih površina prehrane veći broj ljudi, pazeći na utjecaj industrijskog uzgoja na okoliš, ponovno koriste nove tehnologije za preoblikovanje proizvodnje. Novi su izvori obradivog zemljišta ograničeni, količine svježe vode se smanjuju, klimatske promjene utječu na poljoprivredne resurse, i evidentno je da poljoprivredna proizvodnja u budućnosti sama za sebe neće dati dovoljno prinosa. Vlade trebaju brzo riješiti ta pitanja, jer će svjetska populacija rasti sa 7,6 na 9,8 milijardi do 2050. godine.

Paradoksalna je činjenica da danas proizvodimo hrane za 20 milijardi ljudi, a još uvijek prevelik broj ljudi u svijetu gladuje. Evidentno je da količina proizvedene hrane nije uzrok gladi u svijetu te kako smo sposobni proizvesti višestruke količine hrane da bi se prehranilo svjetsko stanovništvo, ali isto tako je činjenica da se suvremenom tehnologijom u znatnoj mjeri može utjecati na uspješnost proizvodnje hrane u područjima gdje ona nedostaje. Dobra vijest je to da smo danas usred druge “Zelene revolucije”, koja je dio četvrte industrijske revolucije te kako će bogatiju žetvu omogućiti tehnološke inovacije, vođene Big Datom, Internetom stvari (IoT), umjetnom inteligencijom (AI) i strojnim učenjem. Umjetna inteligencija danas se pojavljuje na različitim mjestima, i kako će vrijeme prolaziti, s njom ćemo se susretati sve više, jer se brzo probija u mnogim područjima, i time još više dobiva na popularnosti.

Od njene primjene za različite internetske usluge do automobilske industrije, čini se da je jedna od najzanimljivijih primjena AI-ja ona u poljoprivredi. Pravodobna i adekvatna primjena umjetne inteligencije mjera je razvoja održive agronomije. Zbog toga, države koje posljednjih dvadesetak godina razvijaju robotiku u poljoprivredi i značajni su izvoznici poljoprivrednih proizvoda, pravi su putokaz i za razvoj Hrvatske.

NAPOMENA: Ovaj tekst je izvorno objavljen u časopisu Mreža.