Hiába figyelné mesterséges intelligencia a szegedi földeket, ha a gazdák még nem állnak rá készen

Hiába fejlődnek egyre gyorsabban a mesterséges intelligenciára épülő mezőgazdasági technológiák, a hazai gazdálkodás egyik legnagyobb kihívása nem maga a technológia, hanem annak a használata – mondta a Szegedernek Varga Péter Miklós, a Magyar Precíziós Gazdálkodási Egyesület általános alelnöke, aki szerint a magyar mezőgazdaság jelentős része nehezen alkalmazkodik a digitális megoldásokhoz.

Jó példa erre a Szegedi Tudományegyetem mesterséges intelligencián alapuló növényfigyelő rendszerének használata. Az új fejlesztéssel már a látható tünetek megjelenése előtt lehetséges felismerni a növényeket érő stresszhatásokat, így a gazdálkodók időben értesülhetnek például a víz- vagy tápanyaghiányról, és még a terméskiesés előtt beavatkozhatnak.

Nem a technológia jelenti a legnagyobb akadályt

Az alelnök ezzel kapcsolatban elmondta, hogy minden olyan fejlesztés fontos előrelépés, ami segíthet a mezőgazdaságnak alkalmazkodni a klímaváltozás és a változó piaci környezet jelentette kihívásokhoz. Az új fejlesztések sikerét viszont sokkal inkább a felhasználók nyitottsága és digitális felkészültsége határozza majd meg, mint maga a mesterséges intelligencia.

Ennek jó példája az elektronikus gazdálkodási napló (egn), amelyben a termelőknek digitálisan kell rögzíteniük a növényvédelmi kezeléseket, a tápanyag-utánpótlást és más agrotechnikai műveleteket. Bár a rendszer évek óta a gazdálkodás része, sok termelőnek még mindig gondot okoz az adatbevitel.

„Összesen hét adatról beszélünk, amelyeket egy permetezés után kell rögzíteni” – mondta, majd hozzátette, hogy ha már egy ilyen egyszerű adminisztrációs feladat nehézséget jelent sok gazdálkodónak, akkor kérdéses, milyen gyorsan tudnak majd elterjedni a mesterséges intelligenciára épülő döntéstámogató rendszerek.

A szakember szerint éppen ezért nem újabb különálló alkalmazásokra lenne szükség, hanem olyan megoldásokra, amelyek a gazdák által már ismert rendszerekbe épülnek be. Ha például a felület az adatok rögzítése után azonnal javaslatokat vagy figyelmeztetéseket adna, akkor jóval nagyobb eséllyel használnák minden nap.

A digitalizáció terjedését az is lassítja, hogy sok gazdálkodó továbbra is inkább a saját tapasztalataira vagy más termelők tanácsaira hagyatkozik, nem az adatvezérelt döntésekre. Ez persze nem minden gazdálkodóra igaz, ha lassan is, de egyre többen nyitnak a precíziós technológiák és a digitális megoldások felé.

Nem csak a nagygazdaságok profitálhatnak belőle

Varga arra is kitért, hogy egy ilyen rendszer bevezetése önmagában nem feltétlenül jelent akkora beruházást, mint azt sokan gondolják. Az alapját jelentő szenzorok, külső adatbázisok és egyéb szolgáltatások költsége jellemzően pár tíz- vagy százezer forintos nagyságrendű. Bár egy teljes precíziós gazdálkodási rendszer kiépítése ennél jóval nagyobb, akár százmillió forintos beruházást is igényelhet, egy mesterséges intelligenciára épülő döntéstámogató megoldás ennél lényegesen kisebb ráfordítással is használhatóvá válhat.

A szakember ezért nem tartja ezeket a technológiákat kizárólag a nagy gazdaságok eszközének. Egy kisebb termelő számára is megtérülhet egy ilyen rendszer, ha időben felismer egy növénybetegséget vagy más olyan problémát, amely később jelentős terméskiesést okozna.

„Nem látok méretfüggő, kultúrafüggő vagy ágazatfüggő korlátot” – mondta, majd arról beszélt, hogy a kisebb gazdaságokban keletkező adatoknak is komoly értékük lehet, ugyanis egy helyben korán azonosított növénybetegség vagy kártevő megjelenése más termelők számára is hasznos információ lehet, így a digitális adatgyűjtés nemcsak az adott gazdaságot, hanem tágabb értelemben az egész ágazatot is segítheti.

Az adat lesz az új műtrágya?

Varga szerint az SZTE fejlesztésének sikerét végső soron nem az dönti majd el, hogy mennyire pontos a mesterséges intelligencia, hanem az, hogy képes-e valódi segítséget nyújtani a gazdálkodók mindennapi munkájában. Ehhez azonban megfelelő mennyiségű és minőségű adatra is szükség van. A szakember szerint a gazdálkodóknak ezért már most érdemes minél több információt rögzíteniük a földjeikről, még akkor is, ha egyelőre nem látják pontosan, hogyan hasznosulnak majd ezek az adatok.

A mezőgazdaságban régóta alapelv, hogy minden rendelkezésre álló információt érdemes megőrizni. Az időjárásról, a talaj állapotáról vagy a növények fejlődéséről készült feljegyzések ma még kevésnek tűnhetnek, néhány év múlva azonban olyan MI-modellek épülhetnek rájuk, amelyek ezekből hasznos következtetéseket tudnak levonni.

A szakember szerint azok a gazdálkodók, akik csak évekkel később kezdenek digitális adatokat gyűjteni, menthetetlenül lemaradnak, hiszen ha valaki öt év múlva vezet be egy mesterséges intelligenciára épülő rendszert, az addig elveszített adatok már nem pótolhatók, így a rendszernek sem lesz mire építenie. Minél hosszabb idősor áll rendelkezésre, annál pontosabb előrejelzéseket készíthet egy mesterséges intelligencia.

Varga szerint ezért a jövőben az adatgyűjtés legalább akkora versenyelőnyt jelenthet, mint maga a technológia. A mesterséges intelligencia ugyanis nem önmagában teremt értéket, hanem azokon az információkon keresztül, amelyeket a gazdálkodók hosszú éveken át következetesen rögzítenek.

Az MI-t is be kell ültetni az iskolapadba

Bár a mesterséges intelligencia egyre több feladatot képes támogatni a mezőgazdaságban, Varga szerint még messze vagyunk attól, hogy önállóan döntsön a gazdálkodók helyett. „Tíz évvel ezelőtt még azt gondoltam, hogy mára elég lesz egy piros vagy egy zöld gombot megnyomni” – idézte fel, majd hozzátette, hogy a valóság ennél jóval összetettebbnek bizonyult.

A szakember szerint az MI képes elemezni az adatokat, és javaslatokat is tud tenni, ezek értelmezése és ellenőrzése azonban továbbra is a felhasználó feladata. Ezt az orvostudomány fejlődéséhez hasonlította: ahogy az orvosoknak is meg kellett tanulniuk használni az új diagnosztikai eszközöket, úgy a gazdálkodóknak is meg kell érteniük, hogyan működnek a mesterséges intelligenciára épülő rendszerek. Csak így tudják megítélni, hogy egy-egy ajánlás milyen adatokra épül, és mennyire megbízható.

„Az MI-t is be kellene ültetni egy iskolapadba, és vizsgáztatni kellene” – fogalmazott arra utalva, hogy a mesterséges intelligenciára épülő szolgáltatásokat szakmailag is folyamatosan ellenőrizni kellene, hasonlóan ahhoz, ahogyan más mezőgazdasági szakmai rendszereket is vizsgálnak.

A szakember ugyanakkor úgy látja, hogy a következő évtizedben a mesterséges intelligenciára épülő növényfigyelő rendszerek és a precíziós gazdálkodási megoldások a mezőgazdaság mindennapi eszköztárának részévé válhatnak. Mint mondta, már ma is működnek olyan „hands-free” gazdaságok, ahol az algoritmusok végzik a feladatokat, az ezek során keletkező adatok pedig folyamatosan javítják a rendszerek teljesítményét.

Varga szerint azokban a gazdaságokban, ahol hosszú időn keresztül következetesen gyűjtik az adatokat, idővel akár az is elképzelhető, hogy a mesterséges intelligencia kisebb hibával hoz meg bizonyos döntéseket, mint az ember. Ehhez azonban évek alatt felépített, megbízható adatbázisra és folyamatos szakmai kontrollra van szükség.

A szerző a Szegeder újságírója. A cikk a Szegeder és a Telex együttműködésének keretében jelenik meg a Telexen is.