Wprowadzenie robotyki i sztucznej inteligencji do rolnictwa zmienia oblicze tej tradycyjnej branży. Autonomiczne maszyny coraz częściej przejmują obowiązki związane z sadzeniem, zbiorami i pielęgnacją roślin, co niesie za sobą poważne skutki społeczne. Jak wpłynie to na rynek pracy i przyszłość rolnictwa?

Świnka w koszyku (źródło: https://www.freepik.com/)

AI w rolnictwie 

Jeszcze do niedawna rolnictwo kojarzyło się głównie z ciężką, fizyczną pracą – ręcznym sadzeniem, podlewaniem, nawożeniem. Dziś jednak technologia coraz śmielej wkracza na pola uprawne, do sadów i szklarni. Sztuczna inteligencja (AI) i robotyka stają się nowym fundamentem rolnictwa przyszłości, które nie tylko zwiększa wydajność, ale też pozwala lepiej zarządzać zasobami i ograniczać straty.

Dlaczego to takie ważne? Bo dzięki AI wiele procesów można zautomatyzować – szybciej, taniej i precyzyjniej. Co więcej, inteligentne systemy nie tylko wykonują zadania, ale też analizują ogromne ilości danych i podejmują decyzje praktycznie bez udziału człowieka. A to zmienia zasady gry.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom, gdzie technologia już dziś wspiera rolników na całym świecie:

Autonomiczne maszyny rolnicze

Jeszcze kilka dekad temu maszyny rolnicze były symbolem modernizacji – koń zastąpiony przez traktor był pierwszym krokiem w stronę wydajniejszego rolnictwa. Dziś stoimy u progu kolejnej rewolucji – traktory, kombajny i opryskiwacze uczą się pracować same. Bez kierowców, bez zmęczenia i – coraz częściej – bez błędów.

Autonomiczne maszyny rolnicze dzięki technologii GPS, czujnikom, kamerom i sztucznej inteligencji potrafią poruszać się po polu, wykonywać zadania i unikać przeszkód bez udziału człowieka. Ich mózgiem są komputery pokładowe, a oczami – zestaw kamer i radarów. Traktor, który rano sam wyjeżdża z garażu i wykonuje orkę pola, omijając zwierzęta, które przypadkiem wbiegły mu pod koła, a potem wraca do ładowania, to w wielu miejscach już rzeczywistość.

Co potrafią takie maszyny?

• Orka i siew – precyzyjne utrzymanie głębokości, równych linii i minimalne straty materiału.
• Opryskiwanie roślin – selektywne rozpoznawanie chwastów i aplikacja środka tylko tam, gdzie trzeba.
• Zbiory – wykrywanie dojrzałych owoców lub warzyw i zbieranie ich bez uszkodzeń.
• Monitorowanie pola – regularne „patrole” z kamerą i analizą stanu gleby i roślinności.

 Autonomiczny ciągnik (źródło: https://agromania.pl)

Precyzyjne rolnictwo i inteligentne szklarnie

Jeszcze niedawno rolnictwo opierało się głównie na intuicji, doświadczeniu i… patrzeniu w niebo. Dziś do gry wkraczają czujniki, drony, sztuczna inteligencja i satelity. I choć brzmi to jak scenariusz z filmu science fiction, to właśnie tak wygląda precyzyjne rolnictwo – nowoczesna forma uprawy, w której każdy metr kwadratowy pola traktowany jest indywidualnie.

Rolnictwo precyzyjne polega na zbieraniu i analizie danych o glebie, roślinach, pogodzie i maszynach, by optymalizować każdą decyzję na polu. Dzięki temu decyzje podejmowane są nie na podstawie ogólnych zasad, ale konkretnych danych, pochodzących z czujników w glebie, dronów i satelit oraz systemów GPS. Przykładowo, drony z kamerami multispektralnymi pomagają monitorować stan upraw, analizować wilgotność gleby i wykrywać choroby roślin. Umożliwiają też precyzyjne nawożenie i opryskiwanie pól. Zamiast siać i nawozić „na oko”, rolnik dokładnie wie, ile nawozu, gdzie go użyć, kiedy podlewać, a nawet gdzie spodziewać się niższego plonu. 

Na razie precyzyjne rolnictwo bywa kosztowne w wejściu – potrzebne są urządzenia, oprogramowanie, czas na naukę. Ale zwrot z inwestycji jest coraz szybszy. A co ważniejsze – w dobie zmian klimatycznych i rosnącego zapotrzebowania na żywność, lepsze zarządzanie każdym hektarem może być kluczowe dla przyszłości rolnictwa.

Jednym z najbardziej widocznych zastosowań są tzw. „smart greenhouses” – inteligentne szklarnie. Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji z czujnikami (IoT), systemy mogą na bieżąco monitorować warunki wewnątrz szklarni – poziom wilgotności, temperaturę, nasłonecznienie czy stan gleby. Co się dzieje dalej? Algorytmy analizują te dane i automatycznie dostosowują parametry, by stworzyć roślinom idealne warunki do wzrostu. Bez zbędnej ingerencji człowieka.

To samo dzieje się na otwartych polach – inteligentne systemy irygacyjne potrafią ocenić, ile wody potrzebują rośliny w danym momencie, uwzględniając zarówno stan gleby, jak i prognozę pogody. Takie podejście pozwala nie tylko oszczędzać wodę, ale też zwiększyć plony.

AI nie tylko zarządza podlewaniem, ale też dba o same instalacje. Systemy mogą wykrywać nieszczelności w rurach czy awarie na podstawie danych z czujników i automatycznie powiadomić właściciela gospodarstwa. Efekt? Mniejsze straty i lepsza kontrola nad całym systemem.

 

Przykład „smart greenhouse” (źródło: https://www.researchgate.net/)

 

Hodowla zwierząt

Choć mogłoby się wydawać, że wykrywanie problemów zdrowotnych u zwierząt gospodarskich jest łatwiejsze niż u roślin, w rzeczywistości jest to wyjątkowo trudne. Na szczęście AI również tutaj znajduje zastosowanie. Przykładowo, wykorzystuje się drony, kamery i systemy komputerowe rozpoznawania obrazu do zdalnego monitorowania bydła. Ta technologia pozwala wykrywać nietypowe zachowania, rozpoznawać poród i analizować wpływ diety oraz środowiska na zdrowie zwierząt.

Nowoczesna hodowla zwierząt coraz częściej sięga po AI do zwiększenia wydajności, poprawy dobrostanu oraz ograniczenia strat. W miarę jak rośnie globalny popyt na produkty pochodzenia zwierzęcego, rośnie też potrzeba efektywnego zarządzania produkcją. Czujniki, kamery, mikrofony i urządzenia noszone przez zwierzęta generują ogromne ilości danych, które przetwarzane przez algorytmy AI pozwalają m.in. na:

• Wczesne wykrywanie chorób, np. zapalenia dróg oddechowych u świń;
• Monitorowanie dobrostanu w czasie rzeczywistym;
• Optymalizację żywienia (tzw. „precyzyjne karmienie”);
• Dobór zwierząt do hodowli na podstawie cech genetycznych i behawioralnych.

Choć niektóre z tych technologii dopiero raczkują, inne – jak automatyczne systemy udoju, rozpoznawanie rui u krów czy monitorowanie aktywności – są już powszechnie stosowane. Przyszłość hodowli to coraz większa automatyzacja, precyzja i inteligentne podejście do zarządzania – a wszystko to z korzyścią dla zwierząt, rolników i środowiska.

Zarządzanie hodowlą zwierząt (źródło: Tomas Norton)

Bezpieczeństwo gospodarstw

AI wspiera też bezpieczeństwo gospodarstw. Dzięki połączeniu z systemami monitoringu wideo, algorytmy uczenia maszynowego mogą wykrywać nieautoryzowany dostęp – zarówno ludzi, jak i zwierząt. Niektóre systemy potrafią nawet rozróżnić pracownika od intruza. To szczególnie istotne w rolnictwie, gdzie trudno mieć oczy wszędzie – a zarówno złodzieje, jak i dzikie zwierzęta potrafią wyrządzić spore szkody. 

Ciekawym zastosowaniem AI są również inteligentne obroże GPS, które wyznaczają niewidzialne granice pastwisk. Zamiast tradycyjnych ogrodzeń, zwierzęta noszą obroże zasilane energią słoneczną, które śledzą ich położenie. W momencie, gdy zwierzę zbliży się do granicy, otrzymuje sygnał dźwiękowy, a jeśli go zignoruje — delikatny impuls elektryczny. Taka technologia nie tylko redukuje koszty budowy fizycznych ogrodzeń, ale także pozwala elastycznie zarządzać przestrzenią wypasu.

Inteligentne obroże (źródło: https://am.gallagher.com/)

Bariery oraz etyczne i społeczne wyzwania

Wprowadzenie robotyki i sztucznej inteligencji (AI) do rolnictwa niesie za sobą istotne konsekwencje społeczne, zwłaszcza w kontekście zastępowania ludzkiej siły roboczej przez autonomiczne maszyny do sadzenia, zbiorów i pielęgnacji roślin. Kluczowe jest znalezienie równowagi między postępem technologicznym a ochroną miejsc pracy oraz zapewnieniem sprawiedliwego dostępu do nowych technologii dla wszystkich producentów rolnych.

Pozytywne aspekty:

• Zwiększenie efektywności i precyzji: Autonomiczne maszyny mogą znacząco podnieść wydajność pracy, wykonując zadania z większą dokładnością i w krótszym czasie niż ludzie. Dzięki zaawansowanym systemom GPS, czujnikom i algorytmom AI, są w stanie precyzyjnie realizować takie operacje jak orka, sadzenie czy zbiory.
• Zmniejszenie kosztów pracy: Automatyzacja pozwala na redukcję wydatków związanych z zatrudnieniem pracowników sezonowych, co może być korzystne dla rentowności gospodarstw rolnych.
• Poprawa bezpieczeństwa pracy: Eliminacja konieczności wykonywania przez ludzi niebezpiecznych lub monotonnych zadań może przyczynić się do zmniejszenia liczby wypadków przy pracy oraz poprawy ogólnych warunków pracy w rolnictwie.

Negatywne aspekty:

• Utrata miejsc pracy: Zastępowanie ludzi przez maszyny może prowadzić do redukcji zatrudnienia w sektorze rolniczym, co szczególnie dotknie społeczności wiejskie, gdzie rolnictwo stanowi główne źródło dochodu.
• Wzrost nierówności społeczno-ekonomicznych: Dostęp do nowoczesnych technologii może być ograniczony dla mniejszych gospodarstw z powodu wysokich kosztów inwestycji, co może pogłębiać różnice między dużymi a małymi producentami rolnymi.
• Potrzeba przekwalifikowania: Zmiany technologiczne wymagają od pracowników nabycia nowych umiejętności związanych z obsługą i konserwacją zaawansowanych maszyn, co może być wyzwaniem dla osób o niższym poziomie wykształcenia.

Sztuczna inteligencja (AI) w rolnictwie niesie za sobą zarówno obietnice zwiększenia efektywności, jak i wyzwania społeczne oraz etyczne. Zgodnie z raportem Parlamentu Europejskiego z 2023 roku , kluczowe kwestie obejmują:​

1. Własność i dostęp do danych: AI w rolnictwie generuje ogromne ilości danych. Istotne jest, aby rolnicy mieli jasność co do tego, kto posiada te dane i jak są one wykorzystywane. Brak przejrzystości może prowadzić do nierówności między dostawcami technologii a użytkownikami końcowymi.​
2. Ryzyko dominacji dużych korporacji: Duże firmy technologiczne mogą zyskać dominującą pozycję na rynku AI w rolnictwie, co może ograniczać konkurencję i innowacyjność. Istnieje ryzyko, że rolnicy staną się zależni od jednego dostawcy technologii, co może prowadzić do tzw. efektu „lock-in”.​
3. Automatyzacja a zatrudnienie: Wprowadzenie autonomicznych maszyn i systemów może prowadzić do redukcji miejsc pracy w sektorze rolniczym. Należy rozważyć, jak zminimalizować negatywne skutki dla społeczności wiejskich i zapewnić odpowiednie wsparcie dla pracowników dotkniętych zmianami.​
4. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Gromadzenie i analiza danych rolniczych rodzi pytania o prywatność i bezpieczeństwo. Należy zapewnić, że dane są chronione przed nieautoryzowanym dostępem i wykorzystywane zgodnie z prawem.​
5. Przejrzystość algorytmów: Decyzje podejmowane przez systemy AI powinny być zrozumiałe dla użytkowników. „Czarne skrzynki” w AI mogą budzić nieufność; dlatego ważne jest, aby algorytmy były transparentne i weryfikowalne.​
6. Dostępność technologii: Istnieje ryzyko, że mniejsze gospodarstwa nie będą miały dostępu do zaawansowanych technologii AI z powodu wysokich kosztów lub braku infrastruktury. Może to pogłębiać nierówności w sektorze rolniczym.​

Aby skutecznie wdrożyć AI w rolnictwie, konieczne jest uwzględnienie powyższych aspektów i opracowanie odpowiednich regulacji oraz wsparcia dla wszystkich zainteresowanych stron.​

Ciekawostka

AI oraz robotyka wypierają z rynku nie tylko zawody, które naturalnie kojarzymy z automatyzacją, jak kierowcy czy pracownicy produkcji. Czasem ich wpływ sięga znacznie dalej – nawet do świata influencerów. 

Istnieją twórcy internetowi, którzy swoją popularność zbudowali na, mn.in. przeglądaniu ziemniaków. Nagrywają, jak sortują bulwy i pokazują te najbardziej nietypowe – np. takie, które układają się w napis „LOVE” albo przypominają serce. Jednak dzięki zastosowaniu AI i robotów w sortowniach, te „brzydkie” czy zabawne ziemniaki są coraz szybciej eliminowane z linii produkcyjnych. W efekcie – mniej brzydkich ziemniaków trafia do ludzi, a tym samym pozostaje mniej materiału na filmiki.

Influencerzy w rolnictwie

Literatura

• EPRS_STU(2023)734711_EN.pdf
• Autonomiczne maszyny – wzrost bezpieczeństwa czy zwiększenie ryzyka?
• Wpływ sztucznej inteligencji na rynek pracy – E-COMMERCE MANAGER
• Autonomiczne roboty w rolnictwie – przyszłość sektora AGRO
• AI in Agriculture and Farming: Revolutionizing Crop Growth – Intellias