„Ekolodzy go nienawidzą! Jednym sposobem odkrył, jak sztuczna inteligencja może pomóc w ratowaniu upraw przed zmianami klimatu – i… manipulować rynkami rolnymi? Zobacz sam…”

Wstęp

Zmiany klimatyczne coraz silniej wpływają na rolnictwo. Susze, powodzie, przymrozki w maju – to nie tylko problemy ekologiczne, ale też ogromne wyzwania gospodarcze. W tym kontekście sztuczna inteligencja (SI) może okazać się zarówno ratunkiem, jak i potencjalnym zagrożeniem.

W pierwszej części artykułu przyjrzymy się problemom związanym z wykorzystaniem AI w dziedzinie ekologii. Zostaną poruszone takie tematy jak: przewidywaniem skutków zmian klimatycznych, wspieraniem rolników w podejmowaniu decyzji. W drugiej części poruszymy temat dotyczący wykorzystania AI do manipulacji rynkami rolnymi. 

AI w prognozowaniu skutków zmian klimatycznych

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w analizie dużych zbiorów danych, co teoretycznie ma pozwalać na prognozowanie skutków zmian klimatycznych dla rolnictwa. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego możliwe jest analizowanie długoterminowych trendów pogodowych i ich wpływu na plony. W internecie zaczynają pojawiać się artykuły, które mają przekonać rolników do zastosowania technologii SI w ich pracy. Artykuły, które przeanalizowano w celu stworzenia niniejszego porównania, skupiają się jednak bardziej na optymalizacji produkcji, wplatając tylko w treść prognozowanie skutków zmian klimatycznych, nie wchodząc w szczegóły. Najciekawsze i najbardziej pomocne z opisywanych są modele, które optymalizują linię produkcyjną. Wśród nich można wyróżnić kilka grup.

 

 

Modele predykcyjne

Modele predykcyjne oparte na SI wykorzystują dane satelitarne, pomiary meteorologiczne i dane historyczne dotyczące plonów, aby prognozować przyszłe zmiany w produkcji rolnej. Przykładowo, systemy SI mogą analizować, jak wzrost temperatury wpłynie na wydajność upraw pszenicy, kukurydzy czy ryżu w różnych regionach świata. Tego rodzaju prognozy pomagają rolnikom w podejmowaniu decyzji dotyczących doboru upraw, terminów siewu czy strategii nawadniania. W jednym z przeanalizowanych artykułów autorzy zaproponowali modele, które na podstawie parametrów danego miejsca określa co najlepiej uprawiać na danym terenie. Modele jednak nie uwzględniają możliwej zmiany parametrów w czasie.

Celem badania było opracowanie skutecznych modeli uczenia maszynowego do klasyfikacji typów upraw rolnych na podstawie danych zdalnych, takich jak obrazy satelitarne, dane meteorologiczne oraz cechy środowiskowe. Problem ten ma kluczowe znaczenie w rolnictwie precyzyjnym, gdzie szybka i dokładna identyfikacja rodzaju uprawy wspiera zarządzanie produkcją rolną i monitorowanie zmian w czasie.

W ramach eksperymentu porównano skuteczność sześciu modeli: AdaBoost, Gradient Boosting, LightGBM, Random Forest, XGBoost oraz Stacked TBEL. Oceny dokonano na podstawie czterech miar: dokładności (Accuracy), precyzji, czułości (Recall) oraz F1-score, obliczanych jako średnie makro. Najlepsze rezultaty osiągnęły modele XGBoost i Random Forest, uzyskując dokładność na poziomie 0.9932 oraz najwyższe wartości pozostałych metryk (np. F1-score: 0.9934 i 0.9926). Świadczy to o ich wysokiej skuteczności w przewidywaniu różnych typów upraw. Model AdaBoost osiągnął istotnie niższe wyniki, co wskazuje na jego ograniczoną przydatność w tym zastosowaniu. Uzyskane rezultaty potwierdzają, że zaawansowane algorytmy ensemble oferują istotną przewagę w zadaniach klasyfikacyjnych związanych z monitoringiem rolniczym.

Analiza ryzyka ekstremalnych zjawisk pogodowych

Sztuczna inteligencja umożliwia również identyfikację obszarów szczególnie narażonych na ekstremalne zjawiska pogodowe, takie jak huragany, burze czy przymrozki. Modele SI mogą wykrywać wzorce klimatyczne i ostrzegać rolników z odpowiednim wyprzedzeniem, co pozwala im lepiej przygotować się na nadchodzące zagrożenia. Jednakże ktoś mógłby również zaproponować zastosowanie tego typu sztucznej inteligencji bezpośrednio do wykrywania tego rodzaju ekstremalnych zjawisk, takie podejście jest jednak problematyczne. Wynika to z charakteru zjawisk ekstremalnych, oraz z tego, że ludzkość niszcząc naturę na tak ogromną skalę, wkracza na nieznane wody. Autor książki „Chaos Kings” porównał to do wielkiego rzutu kością, od którego wyniku może zależeć zagłada cywilizacji. Z kolei w cyklu „Incerto” N.N. Taleba można odnaleźć krytykę prób modelowania zjawisk ekstremalnych, w przypadku których błąd w modelu jest często zbyt kosztowny.

 

SI w adaptacji rolnictwa do zmian klimatycznych

W celu zminimalizowania negatywnych skutków zmian klimatycznych, rolnicy muszą wdrażać strategie adaptacyjne. Sztuczna inteligencja może pomóc w tym procesie, oferując inteligentne systemy zarządzania uprawami, monitorowanie gleby i optymalizację zużycia wody.

 

Inteligentne systemy nawadniania

Jednym z najważniejszych wyzwań związanych ze zmianami klimatu jest zarządzanie zasobami wodnymi. W wielu regionach rolnicy borykają się z niedoborem wody, co wymusza stosowanie bardziej efektywnych metod nawadniania. Systemy oparte na SI mogą monitorować wilgotność gleby w czasie rzeczywistym i dostosowywać harmonogramy podlewania w sposób optymalny, minimalizując straty wody i maksymalizując efektywność nawadniania.

 

Precyzyjne rolnictwo

Sztuczna inteligencja wspiera również rozwój precyzyjnego rolnictwa, które polega na dostosowywaniu działań rolniczych do lokalnych warunków glebowych i klimatycznych. Dzięki analizie danych z dronów, satelitów i czujników glebowych, SI może wskazywać optymalne dawki nawozów i pestycydów, co pozwala na zmniejszenie kosztów produkcji i ograniczenie negatywnego wpływu na środowisko.

 

Nowe odmiany upraw odpornych na zmiany klimatu

Kolejnym istotnym aspektem jest wykorzystanie SI w badaniach nad nowymi odmianami roślin, odpornymi na suszę, upały czy choroby. Algorytmy SI mogą analizować ogromne ilości danych genetycznych i pomagać w selekcji najbardziej odpornych odmian, co przyspiesza proces uprawy roślin dostosowanych do zmieniającego się klimatu. Należy jednak pamiętać, że bezpośrednia ingerencja w DNA może powodować w przyszłości dużo negatywnych skutków, których efekt będzie gorszy niż przy braku zastosowania podobnych środków.

 

 

Możliwości manipulacji rynkami rolnymi przez SI

Choć sztuczna inteligencja przynosi wiele korzyści dla rolnictwa, istnieją również zagrożenia związane z jej wykorzystaniem. Jednym z kluczowych problemów jest możliwość manipulacji rynkami rolnymi poprzez analizę i wykorzystywanie danych rynkowych do celów spekulacyjnych.

 

Algorytmy giełdowe i spekulacja cenami

Na rynkach rolnych coraz częściej stosuje się algorytmy oparte na SI do analizy trendów cenowych i przewidywania zmian w podaży i popycie. Chociaż tego rodzaju narzędzia mogą pomóc rolnikom i inwestorom w podejmowaniu lepszych decyzji, istnieje ryzyko, że duże korporacje lub fundusze inwestycyjne mogą wykorzystywać SI do manipulowania cenami produktów rolnych. Bardzo problematyczna może być ślepa wiara w opisane zasoby, których precyzja jest niewielka dla rynku o tak ogromnych wahaniach cen i plonów jak rynek rolny. Dużo bardziej niebezpieczne jest zagrożenie ze strony osób lub instytucji posiadających kapitał, który mógłby zatrząść światowym bezpieczeństwem żywnościowym, poprzez próbę skupienia towaru i wymuszenia ogromnego wzrostu jego ceny. Tego rodzaju wydarzenia miały miejsce, chociażby w latach 30 XX wieku.

Algorytmy mogą analizować dane dotyczące zbiorów, zmian klimatycznych oraz popytu i generować automatyczne transakcje na rynkach kontraktów terminowych, co w skrajnych przypadkach może prowadzić do gwałtownych wahań cen. Takie działania mogą negatywnie wpłynąć na rolników, zwłaszcza tych prowadzących małe i średnie gospodarstwa, którzy nie mają dostępu do zaawansowanych narzędzi analitycznych.

Dezinformacja i asymetria informacji

Kolejnym zagrożeniem jest możliwość wykorzystania SI do generowania i rozpowszechniania fałszywych informacji na temat podaży i popytu na produkty rolne. Algorytmy mogą być wykorzystywane do manipulowania danymi dotyczącymi prognoz plonów, co może wpływać na decyzje rynkowe i destabilizować globalne łańcuchy dostaw żywności.

Automatyzacja decyzji a marginalizacja rolników

Wprowadzenie zaawansowanych algorytmów do zarządzania rynkami rolnymi może również prowadzić do marginalizacji małych producentów, którzy obecnie również są już zmarginalizowani. Jeśli ceny produktów rolnych będą kształtowane głównie przez decyzje podejmowane przez algorytmy wielkich korporacji, tradycyjni rolnicy mogą stracić kontrolę nad mechanizmami rynkowymi. Problem istnieje również obecnie, jednakże w innej postaci, dużo zasobów nabywanych jest przez ogromne podmioty, których upadek lub niewypłacalność mógłby dużo bardziej wstrząsnąć producentami, którymi są rolnicy.

 

 

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w rolnictwie, pomagając w prognozowaniu skutków zmian klimatycznych i wdrażaniu strategii adaptacyjnych. Inteligentne systemy nawadniania, precyzyjne rolnictwo i analiza danych klimatycznych pozwalają rolnikom lepiej przygotować się na wyzwania związane z ekstremalnymi warunkami pogodowymi.

 

 

Jednak wraz z rozwojem technologii pojawiają się również zagrożenia związane z manipulacją rynkami rolnymi za pomocą SI. Algorytmy mogą być wykorzystywane do spekulacji cenami, asymetrii informacji czy dezinformacji, co może prowadzić do destabilizacji rynków i marginalizacji mniejszych producentów.

W celu zapewnienia równoważnego rozwoju rolnictwa, konieczne jest wdrażanie regulacji i etycznych standardów dotyczących wykorzystania SI. Odpowiednie nadzorowanie i kontrola technologii mogą sprawić, że sztuczna inteligencja stanie się narzędziem wspierającym rolników, a nie mechanizmem prowadzącym do koncentracji władzy na rynku.

Źródła

1. Taleb, N. N. (2018). Incerto (Deluxe Edition): Fooled by Randomness, The Black Swan, The Bed of Procrustes, Antifragile, Skin in the Game. Random House.
   
2. Patterson, S. (2023). Chaos Kings: How Wall Street Traders Make Billions in the New Age of Crisis. Scribner.
   
3. Lefèvre, E. (1923). Reminiscences of a Stock Operator.
   
4. Agrodoradca24.pl. (2024). Wykorzystanie sztucznej inteligencji w gospodarstwie: szanse i zagrożenia. https://agrodoradca24.pl/ekologiczny-styl-zycia/wykorzystanie-sztucznej-inteligencji-w-gospodarstwie-szanse-i-zagrozenia-6966.html (data wejścia: 25.03.2025)
5. CORDIS. (2023). Sztuczna inteligencja usprawnia europejskie rolnictwo precyzyjne. https://cordis.europa.eu/article/id/454267-improving-europe-s-precision-agriculture-with-ai/pl (data wejścia: 30.03.2025)
6. MDPI. (2022). Precision Fertilization and Irrigation: Progress and Applications. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772662223001510
   (data wejścia: 31.03.2025)
7. ScienceDirect. (2024). Precision Fertilization: A Critical Review Analysis on Sensing Technologies and Decision Support Systems. https://www.mdpi.com/2624-7402/4/3/41 (data wejścia: 31.03.2025)