การพยากรณ์สภาพอากาศด้วย AI อาจช่วยเกษตรกรต่อสู้กับความเสี่ยงจากภูมิอากาศ แต่ก็นำปัญหาใหม่มาด้วย

AI กำลังเปลี่ยนแปลงการเกษตรโดยช่วยให้เกษตรกรทำนายสภาพอากาศ, จัดการแปลงพืช, และประยุกต์การดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็มีความท้าทายอย่างหนักเต็มเปี่ยมที่มาพร้อมกับมัน ทั้งค่าใช้จ่ายที่สูง, ความไม่เท่าเทียมทางสังคม, และความเสี่ยงทางสิ่งแวดล้อม

ทุกการตัดสินใจในการปลูกพืชของเกษตรกรมักมีความเสี่ยงหลายประการเกี่ยวข้อง ซึ่งกำลังกลายเป็นสิ่งที่รุนแรงขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ตามที่ได้ระบุไว้ในการวิเคราะห์ใหม่ๆจาก The Conversation (TC).

อากาศเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญ ทำให้การผลิตทางการเกษตรและความมั่นคงทางการเงินของเกษตรกรได้รับความเสียหาย TC ให้ตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีที่ฤดูฝนที่มาช้ากว่าปกติทำให้เกษตรกรปลูกข้าวในภูมิภาคเอเชียใต้ต้องเริ่มต้นใหม่ด้วยการปลูกใหม่หรือเปลี่ยนแปลงการผลิตทางการเกษตร ส่งผลให้เสียเวลาและรายได้

นั่นหมายความว่า การเข้าถึงข้อมูลพยากรณ์อากาศที่เชื่อถือได้และทันเวลาสามารถช่วยให้เกษตรกรปรับแผนการปลูกและการใช้ปุ๋ยได้ดียิ่งขึ้น แต่ TC อ้างว่า ประเทศที่มีรายได้ต่ำและปานกลางหลายประเทศ ยังคงประสบความยากลำบากในการเข้าถึงข้อมูลพยากรณ์ที่เชื่อถือได้ เนื่องจากเทคโนโลยีนั้นมักจะมีราคาสูง

คลื่นใหม่ของโมเดลการพยากรณ์อากาศที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงความแตกต่างนี้ AI สามารถให้การพยากรณ์ที่แม่นยำและเฉพาะที่ ด้วยค่าใช้จ่ายทางการคำนวณที่น้อยกว่าโมเดลทางฟิสิกส์แบบดั้งเดิมอย่างมาก

AI ช่วยให้หน่วยงานอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติในประเทศกำลังพัฒนาสามารถให้ข้อมูลที่ทันสมัยและเฉพาะที่เกี่ยวกับรูปแบบการเปลี่ยนแปลงของฝนแก่เกษตรกรได้

ไม่เหมือนกับโมเดลแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีราคาแพงและเน้นที่ภูมิภาคอบอุ่น โมเดล AI สามารถทำงานบนแล็ปท็อปและให้พยากรณ์ทั่วโลกได้

รายงานของ TC กล่าวว่าระบบใหม่ ๆ อย่าง Pangu-Weather และ GraphCast แสดงผลประสิทธิภาพที่เทียบเท่าหรือดีกว่าโมเดลที่ขึ้นอยู่กับฟิสิกส์ชั้นนำสำหรับการพยากรณ์อุณหภูมิ หลังจากที่ได้รับการฝึกฝนแล้ว โมเดล AI จะสร้างผลลัพธ์ภายในนาทีแทนชั่วโมง ทำให้เกษตรกรสามารถตัดสินใจอย่างรวดเร็วและมีข้อมูลเพียงพอ

ความท้าทายคือการปรับการพยากรณ์ให้ตรงกับความต้องการในโลกจริง “การพยากรณ์ AI จะสามารถเปิดตัวได้เต็มที่ ต้องเชื่อมต่อกับผู้ที่ต้องการใช้เพื่อให้คำแนะนำในการตัดสินใจ” ที่ TC ระบุไว้

องค์กรที่เช่น AIM for Scale ร่วมกับองค์กรระหว่างประเทศ จัดการฝึกผู้ใช้และสร้างการพยากรณ์ที่มุ่งเน้นเฉพาะการตัดสินใจทางการเกษตรสำหรับรัฐบาล ในอินเดีย การพยากรณ์ฤดูฝนที่แม่นยำได้ช่วยเกษตรกรในการเลือกแผนการปลูกที่เหมาะสม ส่งผลให้การลงทุนดีขึ้นและลดความเสี่ยง

การทำนายอากาศด้วย AI อยู่ในช่วงสำคัญที่สุดในตอนนี้ และด้วยการสนับสนุนที่เหมาะสม ประเทศที่มีรายได้ต่ำและปานกลางสามารถให้ข้อมูลที่จำเป็นและตรงเวลากับเกษตรกรได้

เทคโนโลยี AI ยังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่เกินกว่าการทำนายอากาศ Tavant นำเสนอ โซลูชัน AI ที่เพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการฟาร์ม ระบบจัดจำหน่าย และการดำเนินการขาย

ตัวเร่งการทำงานของ AI Agent ที่พัฒนาโดย Microsoft Copilot Studio ประกอบด้วย ‘Sales Assistant’ ซึ่งช่วยให้เกษตรกรสามารถซื้อเมล็ดพันธุ์, ปุ๋ย, และวัสดุอื่น ๆ ผ่านทางอีเมลหรือข้อความ และ ‘Virtual Agronomist’ ที่ให้คำแนะนำถึงพืชผลแบบเรียลไทม์โดยอาศัย AI

เครื่องมือที่กำลังฟื้นฟูเช่น นักวิทยาศาสตร์ของ MIT ที่สร้างผึ้งโรบอทที่ช่วยบำรุงแบบอัจฉริยะ และ SwagBot ของมหาวิทยาลัยซิดนีย์ ที่เป็นโรบอทที่สามารถควบคุมการเลี้ยงโค ทั้งสองเครื่องมือนี้เสริมเข้ากับโซลูชันที่มีอยู่และแสดงให้เห็นภาพแนวทางการเกษตรที่ยั่งยืนและทันสมัย.

การวิจัยล่าสุด ได้ระบุปัญหาสามประการที่เกี่ยวข้องกับ AI คือ: ความไม่สอดคล้องในการทำนายระหว่างโมเดล, ความลังเลทางเทคโนโลยีทำให้การตัดสินใจล่าช้า, และ การขาดแคลนในความพร้อมจากการไม่ได้เตรียมความพร้อมอย่างเพียงพอสำหรับการรบกวนของ AI การพึ่งพามากเกินไปสามารถนำไปสู่การจัดการที่ไม่ดี รวมถึงการใช้ปุ๋ยเกินหนี้ซึ่งทำให้สุขภาพดินและผลผลิตระยะยาวเสียหาย

อีกรีวิวทางวิทยาศาสตร์ รายงานว่า ค่าใช้จ่ายสูงทำให้ฟาร์มขนาดเล็กไม่สามารถใช้ AI ได้, โดยอัตโนมัติข่มขู่อาชีพและการควบคุมข้อมูลของบริษัทสามารถสร้างความไม่เท่าเทียม. นอกจากนี้, นักวิจัยยังชี้แจงว่า ในมิติทางสังคม, AI สามารถทำให้การแบ่งแยกดิจิตอลลึกซึ้งลง, ทำให้ความเอนเอียงยั่งยืน, และทำลายวิธีการทำฟาร์มแบบดั้งเดิม

นอกจากนี้ การวิจัยยังชี้ให้เห็นว่า ปัญหาทางจริยธรรมรวมถึงการทำลายสิ่งแวดล้อมและการปกป้องสัตว์ ในขณะที่อัลกอริทึมที่ซับซ้อนทำให้การทำให้ข้อมูลเป็นที่เปิดเผยนั้นยากขึ้น

การจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ต้องการการเข้าถึงที่ยุติธรรม การฝึกอบรมด้านดิจิทัล การบรรเทาความเอนเอียง การจัดการข้อมูล และแนวทางทางจริยธรรมสำหรับการนำ AI มาใช้ในแบบที่ยั่งยืน.