AI-väderprognoser kan hjälpa bönder att bekämpa klimatrisker, men leder också till nya bekymmer

AI förändrar jordbruket genom att hjälpa bönder att förutse väder, sköta grödor och effektivisera verksamheten, men höga kostnader, sociala ojämlikheter och miljörisker innebär att det också medföljer allvarliga utmaningar

Varje planteringsbeslut som lantbrukare fattar innebär flera risker, vilka blir allt svårare till följd av klimatförändringar, som påpekas i en ny analys av The Conversation (TC).

Vädret framstår som en stor riskfaktor, som skadar både jordbruksproduktionen och lantbrukarnas ekonomiska stabilitet. TC ger exempel på hur en försenad monsunsäsong tvingar risbönder i Sydasien att antingen börja om med nya planteringar eller ändra sin jordbruksproduktion, vilket resulterar i förlorad tid och inkomst.

Detta innebär att tillgång till tillförlitliga och aktuella väderprognoser kan hjälpa bönder att optimera sina planteringsscheman och gödselanvändning. Men TC menar att många länder med låg och medelhög inkomst står inför betydande utmaningar när det gäller att få tillgång till tillförlitliga prognoser, eftersom tekniken tenderar att vara mycket dyr.

En ny våg av AI-drivna väderprognosmodeller har potential att ändra denna klyfta. AI-modeller kan leverera exakta, lokaliserade prognoser till en bråkdel av den beräkningskostnad som konventionella fysikbaserade modeller innebär.

AI gör det möjligt för nationella meteorologiska byråer i utvecklingsländer att tillhandahålla bönderna aktuell, lokaliserad information om förändrade nederbördsmönster.

Till skillnad från traditionella modeller, som kräver dyra superdatorer och fokuserar på tempererade regioner, kan AI-modeller köras på bärbara datorer och ge prognoser globalt.

TC rapporterar att nya system som Pangu-Weather och GraphCast visar likvärdig eller överlägsen prestanda jämfört med ledande fysikbaserade modeller för temperaturprognoser. När de väl är tränade producerar AI-modeller resultat inom minuter snarare än timmar, vilket möjliggör för bönder att fatta snabba, informerade beslut.

Utmaningen ligger i att anpassa prognoser till verkliga behov. ”För att utnyttja dess fulla potential måste AI-prognostisering kopplas till de personer vars beslut det är tänkt att vägleda”, noterar TC.

Organisationer som AIM for Scale, tillsammans med internationella enheter, utbildar användare och skapar jordbruksinriktade beslutsprognoser för regeringar. I Indien hjälpte exakta monsunprognoser bönder att välja optimala plantstrategier, vilket förbättrade investeringar och minskade risker.

AI-väderprognoser befinner sig nu på ett kritiskt stadium, och med lämpligt stöd kan länder med låg- och medelinkomst ge bönder viktig aktuell information.

AI-teknik driver också betydande förändringar bortom väderprognoser. Tavant implementerar AI-lösningar som förbättrar jordbrukshantering, leveranskedjor och försäljningsoperationer.

Dess AI-agentacceleratorer, utvecklade med Microsoft Copilot Studio, inkluderar ‘Säljassistent’, som låter bönder köpa frön, gödselmedel och andra förnödenheter via e-post eller meddelanden, och ‘Virtuell Agronom’, som ger AI-baserad realtidsrådgivning för grödor.

Framväxande verktyg som MIT:s robotiska pollinatorer och University of Sydneys SwagBot kompletterar dessa lösningar, vilket illustrerar en hållbar, högteknologisk framtid för jordbruket.

Nylig forskning identifierar tre stora AI-relaterade problem: prediktiv dissonans mellan modeller, teknoindecisiveness som orsakar beslutsfördröjningar och beredskapsunderskott från otillräcklig förberedelse för AI-störningar. Överdriven tillit kan leda till dålig ledning, inklusive överdriven användning av gödsel, vilket skadar jordhälsan och långsiktig produktivitet.

Ytterligare en vetenskaplig översikt rapporterade att höga kostnader hindrar små gårdar från att få tillgång till AI, automation hotar jobb, och företagskontroll över data kan skapa ojämlikheter. Dessutom påpekar forskarna att socialt sett kan AI fördjupa digitala klyftor, förstärka bias och erodera traditionella jordbrukspraxis.

Dessutom påpekar forskningen att etiska frågor inkluderar miljöskador och djurs välfärd, medan komplexa algoritmer gör transparens svår.

För att hantera dessa risker krävs rättvis tillgång, digital utbildning, minskning av bias, datastyrning och etiska riktlinjer för hållbar AI-adoption.