AI Hava Tahminleri Çiftçilere İklim Riskleriyle Mücadelede Yardımcı Olabilir, Ancak Yeni Endişeler Getirebilir

AI, çiftçilere hava durumunu tahmin etme, ürün yönetme ve operasyonları düzenleme konusunda yardımcı olmak suretiyle tarımı değiştiriyor. Ancak yüksek maliyetler, sosyal eşitsizlikler ve çevresel riskler, bunun ciddi zorluklarla da geldiği anlamına geliyor

Çiftçilerin her ekim kararı, çoklu riskleri içerir ve bu riskler, The Conversation (TC) tarafından yapılan yeni bir analizde belirtildiği gibi, iklim değişikliği sonucunda daha da ağırlaşıyor.

Hava durumu, hem tarımsal üretimi hem de çiftçilerin finansal istikrarını etkileyen önemli bir risk faktörü olarak karşımıza çıkmaktadır. TC, geciken muson mevsiminin, Güney Asya pirinç çiftçilerini ya yeni ekimlerle başlamaya ya da tarımsal üretimlerini değiştirmeye zorladığı örnekleri veriyor. Bu durum zaman ve gelir kaybına neden olmaktadır.

Bu, güvenilir ve zamanında hava tahminlerine erişimin, çiftçilerin ekim programlarını ve gübre kullanımlarını optimize etmelerine yardımcı olabileceği anlamına gelir. Ancak, TC, teknolojinin genellikle çok pahalı olması nedeniyle birçok düşük ve orta gelirli ülkenin güvenilir tahminlere erişim konusunda önemli zorluklarla karşı karşıya olduğunu ifade eder.

Yeni bir dalgası olan AI destekli hava tahmini modellerinin bu ayrımı değiştirme potansiyeli var. AI modelleri, geleneksel fizik tabanlı modellerin hesaplamalı maliyetinin çok daha altında, doğru ve yerelleştirilmiş tahminler sunabilir.

AI, gelişmekte olan ülkelerdeki ulusal meteoroloji ajanslarının çiftçilere değişen yağış desenleri hakkında zamanında, yerelleştirilmiş bilgiler sağlamasına olanak tanır.

Geleneksel modellerin aksine, pahalı süper bilgisayarlar gerektiren ve ılıman bölgelere odaklanan yapılardansa, AI modelleri laptoplarda çalışabilir ve küresel tahminler sağlayabilir.

TC, Pangu-Weather ve GraphCast gibi yeni sistemlerin, sıcaklık tahminleri için önde gelen fizik tabanlı modellere eşdeğer ya da üstün performans gösterdiğini bildiriyor. Bir kere eğitildikten sonra, AI modelleri sonuçları saatler yerine dakikalar içinde üretir, böylece çiftçilerin hızlı ve bilinçli kararlar almasını sağlar.

Meydan okuma, tahminleri gerçek dünya ihtiyaçlarına göre uyarlamaktır. “Tam potansiyelini açığa çıkarmak için, AI tahmini, rehberlik etmek üzere olduğu kişilere bağlanmalıdır,” diye belirtiyor TC.

AIM for Scale gibi organizasyonlar, uluslararası kuruluşlarla birlikte, kullanıcıları eğitir ve hükümetler için tarımsal karar odaklı tahminler oluşturur. Hindistan’da, doğru muson tahminleri çiftçilere en uygun ekim stratejilerini seçmekte yardımcı oldu, yatırımları iyileştirdi ve riski azalttı.

Yapay zeka hava tahmini artık kritik bir aşamada ve uygun desteğiyle, düşük ve orta gelirli ülkeler çiftçilere hayati zamanında bilgi sağlayabilir.

Yapay zeka teknolojisi, hava tahmininin ötesinde önemli değişiklikler de getiriyor. Tavant, çiftlik yönetimini, tedarik zincirlerini ve satış operasyonlarını geliştiren yapay zeka çözümleri uyguluyor.

Microsoft Copilot Studio ile geliştirilen AI Agent hızlandırıcılarına ‘Satış Asistanı’, çiftçilerin tohum, gübre ve diğer malzemeleri e-posta veya mesajlaşma yoluyla satın almasına olanak sağlayan ve AI tabanlı gerçek zamanlı ürün rehberliği sağlayan ‘Sanal Agronomist’ dahildir.

MIT’nin robotik polinatörler gibi ortaya çıkan araçlar ve Sydney Üniversitesi’nin SwagBot gibi çözümleri tamamlar ve sürdürülebilir, yüksek teknolojik bir tarım geleceğini gösterir.

Son araştırmalar, üç önemli AI ile ilgili sorunu belirler: modeller arasındaki tahmini uyumsuzluklar, teknolojik kararsızlıkların karar vermeyi geciktirmesi ve AI aksaklıkları için yeterli hazırlığın olmamasından kaynaklanan hazırlık eksikliği. Aşırı güven, toprak sağlığına ve uzun vadeli verimliliğe zarar veren aşırı gübre kullanımı da dahil olmak üzere kötü yönetimlere yol açabilir.

Bir başka bilimsel inceleme de, yüksek maliyetlerin küçük çiftliklerin AI’ye erişimini engellediğini, otomasyonun işleri tehdit ettiğini ve verilerin şirket kontrolünün eşitsizlikler yaratabileceğini belirtti. Ayrıca, araştırmacılar sosyal olarak AI’nin dijital bölünmeyi derinleştirebileceğini, önyargıları devam ettirebileceğini ve geleneksel tarım uygulamalarını aşındırabileceğini belirtiyor.

Ayrıca, araştırma, etik endişelerin çevresel hasar ve hayvan haklarını içerirken, karmaşık algoritmaların şeffaflığı zorlaştırdığını belirtiyor.

Bu riskleri ele almak, adil erişim, dijital eğitim, önyargı azaltma, veri yönetimi ve sürdürülebilir AI benimsenmesi için etik kurallar gerektirir.