A mezőgazdaság a digitális forradalom küszöbén áll – vagy már át is lépett rajta. A mesterséges intelligencia (MI) és a robotika rohamos fejlődése az agráriumot is elérte, és radikálisan átalakítja az eddigi termelési modelleket. A Crops szakfolyóiratban megjelent új tanulmány részletes áttekintést nyújt arról, hogyan alakította az MI és a robotika az agrárkutatás és gazdálkodás világát 2015 és 2025 között, több mint 10 000 tudományos publikáció alapján. A témáról egyébként a jövő évi PREGA Konferencián is szó lesz.
A tanulmány szerint a gazdaságok világszerte adatvezérelt rendszerekké alakulnak, ahol a döntések valós idejű szenzoradatokra, drónképekre és gépi tanulási modellekre épülnek. Az MI megjelenése a földeken nemcsak a termelékenység növelését célozza, hanem választ kíván adni a klímaváltozás, a munkaerőhiány és az élelmezésbiztonság kihívásaira is.
Gépi tanulás a gyakorlatban – CNN, RNN és transzformátorok a szántóföldön
Az elemzés szerint a mezőgazdasági MI-megoldások túlnyomó többsége felügyelt tanuláson alapul, ami a modellek 60–88 százalékát teszi ki. A leggyakrabban alkalmazott algoritmusok a mélytanulásra épülnek – konvolúciós (CNN), rekurzív (RNN) és transzformátor architektúrák dominálják a növénymegfigyelést, betegségdetektálást és hozambecslést.
A drónok e technológiai forradalom zászlóvivőivé váltak: a mezőgazdasági robotikai kutatások 40–60 százaléka kapcsolódik a pilóta nélküli légi járművekhez. Segítségükkel térképezhető a talaj, optimalizálható az öntözés és célzottan permetezhetők a növények – mindezt olyan léptékben és részletességgel, ami a korábbi földi eszközökkel lehetetlen lett volna.
Fotó: Shutterstock
Autonóm rendszerek és technológiai egyenlőtlenségek
Miközben a földi robotok – például a vetésre, betakarításra és talajmintavételre szolgáló eszközök – lassabban terjednek, jelentőségük folyamatosan nő. A vizsgált rendszerek 65 százaléka már teljesen autonóm módon működik, képes tanulni, alkalmazkodni és beavatkozás nélkül döntéseket hozni.
A földrajzi eloszlás azonban rendkívül egyenlőtlen: Kína, India és az Egyesült Államok vezetik a kutatást, míg a szubszaharai Afrika, Délkelet-Ázsia és Latin-Amerika jelentősen le van maradva. Ennek oka a technológiai infrastruktúra és befektetések hiánya, amely mélyíti az agrárdigitalizáció globális szakadékát.
Innováció és hiányosságok
A kutatók négy fő klasztert azonosítottak, amelyek meghatározzák a terület fejlődését: számítógépes látás és mélytanulás, intelligens gazdálkodás IoT-integrációval, távérzékelés hozambecsléssel és gépi tanulás alapú precíziós gazdálkodás.
Ennek ellenére számos komoly hiányosság is feltárásra került: a modellek mindössze 30 százaléka esett át valós terepi tesztelésen, és alig 3 százalékuk alkalmazott magyarázható MI-keretrendszert (XAI), ami az átláthatóság és a felhasználói bizalom szempontjából kritikus.
Az energiaigényes algoritmusok, a szabványosított adatkezelés hiánya és a platformok közötti együttműködés gyengesége szintén akadályozzák a technológiák széles körű alkalmazását, különösen az alacsony erőforrású környezetekben.
Etikai és társadalmi dilemmák az MI-vezérelt gazdálkodásban
A technológiai előrelépés mellett egyre nagyobb figyelem irányul az etikai és társadalmi következményekre. Az automatizálás kiszoríthatja a munkaerőt, főként azokban a régiókban, ahol a mezőgazdaság még mindig a fő megélhetési forrás. Emellett az adatvédelem, a technológiai hozzáférés és a döntéshozatali átláthatóság kérdései is kiemelt fontosságúak.
A kutatás szerint a fejlődő országokban gyakran hiányzik az MI felelős alkalmazásához szükséges szakpolitikai és digitális háttér, ami azt kockáztatja, hogy a kisgazdák kimaradnak a digitális átalakulásból.
Mi lehet a jövő útja? Stratégiai ajánlások a kutatóktól
A tanulmány egy sor javaslatot tesz a technológiai és társadalmi egyensúly megteremtésére:
- Olyan MI-modellek fejlesztése, amelyek különböző agroökológiai környezetekben is működőképesek.
- Magyarázható mesterséges intelligencia (pl. SHAP, LIME) alkalmazása az algoritmusok átláthatóságának növelése érdekében.
- Energiahatékony tanulási módszerek (pl. föderatív tanulás) előtérbe helyezése.
- Rajrobotika és megerősítéses tanulás alkalmazása nagyüzemi gazdálkodásban.
- Klímabarát MI-fejlesztések támogatása a fenntartható talaj-, víz- és szén-dioxid-gazdálkodás érdekében.
A kutatók egyúttal nemzetközi együttműködésre is buzdítanak, nyílt hozzáférésű adatplatformok létrehozásával, hogy gyorsítsák az innovációt és biztosítsák az etikus technológiahasználatot.
Forrás: devdiscourse.com
Indexkép: Shutterstock
JÖN! JÖN! JÖN!
PREGA 2026 Precíziós Gazdálkodási Konferencia & Kiállítás
"Minden forint számít!"
2026.02.10-11.
Four Points by Sheraton Kecskemét Hotel & Conference Center
Hamarosan jelentkezünk a részletekkel, addig is regisztrálj elő ITT, 5% kedvezményt kapsz a később meghatározandó részvételi díjból!
_fill_540x300_0.jpg)
