A két napos konferencia több előadása is az AI mezőgazdasági felhasználásával foglalkozott. Ezek közül szemezgettünk.
Élelmiszer-termelés a 21. században
Hollósi Dávid, az MBH Bank Agrárcentrum Agrár- és Élelmiszeripari Üzletágának ügyvezető igazgatója előadását egy anekdotával indította: a technológia az 1980-as években már „az év embere” volt, és ma ugyanezt a helyzetet az AI-val vizsgáljuk — a technológia főszereplő lehet, ám a felelősség emberi. A konferencia fókusza ezért nemcsak az autonóm gépeken vagy az AI‑alkalmazásokon van, hanem az adatminőség, a begyűjtés és az etikus hasznosítás kérdésén: az agrárium óriási adathalmazokkal dolgozik, de az eredmény a gazdák és a döntéshozók felelősségén múlik.
Gazdasági szempontból a mezőgazdaság perifériáról stratégiai ágazattá lépett: a világ népessége növekszik, a fogyasztás minőségi eltolódása miatt a jövő élelmiszerigénye a becslések szerint jelentősen emelkedik (a következő évtizedekben akár ~70%-os keresletnövekedés). Ugyanakkor a klímaválság, a területvesztés, a munkaerőhiány és az EU‑támogatások csökkenése hatalmas nyomást helyez az ágazatra — ezért elengedhetetlen a hatékonyság, a precíziós gazdálkodás, a nyomonkövethetőség, az üvegházi és körforgásos megoldások, illetve a zéró kibocsátás céljainak integrálása a stratégiába, hogy növeljük a hektáronkénti hozzáadott értéket és versenyképesek maradjunk.
Tudomány az Ai gyakorlati alkalmazása mögött
A prgram kerekasztal-beszélgetéssel folytatódott, melynek résztvevői Dr. Alexy Márta (habilitált egyetemi docens, Óbudai Egyetem, Neumann János Informatikai Kar), Fodor Nándor (intézet igazgató, HUN-REN Agrártudományi Kutatóközpont Mezőgazdasági Intézet), Dr. Hollós Roland (tudományos munkatárs, AI nagykövet, HUN-REN ATK) és Varga Péter Miklós (főtitkár, Cibus Hungaricus Alapítvány, CMC) voltak. A beszélgetést Horváth Janka, az Agroinform videós riportere moderálta.
A kerekasztal résztvevői a mezőgazdasági AI bevezetés tudományos és üzleti oldalát vizsgálták. A beszélgetésből kiderült, a fókusz a működő, üzembiztos megoldásokon van: precíziós állattartás, folyamatalapú modellezés és a digitális agrárstratégia köré szerveződő fejlesztések mind azt szolgálják, hogy a termelés hatékonyabb és klímaadaptív legyen.
Fotó: Agroinform.hu
Kihívások a terepen
A vita lényeges pontjai valós, gyakorlati problémákra mutattak rá: rossz adatminőség, sérülékeny hardver, bonyolult adatpipeline‑ok és az adattisztítás aránytalanul nagy időigénye. Konkrét példák — kamerák belegubancolódó pókhálója, korrózió, offline SD‑kártyák, por, páralecsapódás és ammónia — jól érzékeltetik, hogy miért kell strapabíró eszközökre, helyi feldolgozásra és gondos pipeline‑tervezésre fókuszálni. Ugyanakkor nélkülözhetetlenek a szabványok, a transzparens modellek és független tesztpályák, mert az ellenőrizetlen, „ingyenes” tanácsadó megoldások súlyos gazdasági kockázatot jelentenek a gazdák számára.
Üzleti következmények és kilátások
Ha rendszerszinten javul az adatelőállítás, a tesztelés és a szabályozás, az AI jelentős üzleti értéket teremthet: automatizált monitoring, döntéstámogatás és a nemesítés felgyorsítása a genomika bevonásával. A panel ezért hangsúlyozta az interdiszciplináris képzést, az intézményi tesztinfrastruktúra kiépítését és a piaci szereplők minősítését — csak így válhatnak a fejlesztések pilotból ágazati, gazdasági értéket teremtő megoldássá, miközben kezelik a kockázatokat és a felelősség kérdését.
Egy startuptól a globális cégekig – szántóföldtől az algoritmusig
Maróti Miklós, az AgroVIR ügyvezetője a mezőgazdaság előtt álló alapvető kihívásról beszélt: az események felgyorsultak, így a gazdálkodóknak rövidebb idő alatt kell dönteniük, és egy rossz lépés ma már a termelés kiesését is eredményezheti, nem csupán profitveszteséget. A válasz a digitális eszközök integrációjában keresendő: automatizáció, precíziós megoldások és adatalapú döntéshozatal metszete határozza meg a jövő nyertes technológiáit.
Nemzetközi színtéren a túlzó befektetési hullám és az értékelési buborék visszapattanása látható – számos, nagy becsben tartott startup piaci visszaesésen ment keresztül, ami konszolidációhoz vezetett. Ez a konszolidáció hosszú távon kedvez a termelőknek:
kevesebb zaj, kevesebb irracionális ígéret, és nagyobb eséllyel maradnak talpon azok a megoldások, amelyek ténylegesen hozzáadott értéket nyújtanak.
Magyarországon a 2019-ben megfogalmazott digitális agrárstratégia ambiciózus volt, de a 2024-es ÁSZ-jelentés végrehajtási hiányosságokat tárt fel, ami versenyhátrányt jelenthet a hazai termelőknek. Problémák mutatkoznak az adathozzáférésben, a gyakorlati megvalósításban és az intézményi koherenciában; pénz, ember és adat ugyan rendelkezésre állnak, de nem találkoznak. Az AgroVIR készségesen vállalja a gyakorlati megoldások kidolgozását – organikus növekedéssel, pályázati támogatásokkal és banki finanszírozással támogatva a termelők digitális átállását.
Precíziós gazdálkodás: adatok, elfogadás és reális elvárások az AI-val kapcsolatban
Egy élénk szakmai kerekasztalon a precíziós mezőgazdaság vezetői arra hívták fel a figyelmet, hogy a mesterséges intelligencia értéke nem önmagában a robotizált gépekben rejlik, hanem abban az információban, amelyből használható következtetések vonhatók le. Magyarországon az adatgyűjtés felfutóban van, sokszor szabályozási kötelezettség vagy pályázati ösztönzés vezérli, ugyanakkor az adatok megbízhatósága továbbra is komoly kérdés – a hibás adatok torz eredményeket szülhetnek.
Az előadók kiemelték: az AI bevezetése rétegenként, szolgáltató-koncentráltan működik a leghatékonyabban. A javasolt út a kis, mérhető pilotok indítása, szolgáltatói közvetítéssel, egyértelmű visszacsatolási mechanizmusokkal és üzleti KPI-kkal.
Különösen értékes lehet az AI a kockázatkezelésben, döntéstámogatásban és a folyamatok automatizálásában, ahol objektív megtakarítások és eredmények mérhetők.
Zárásként a résztvevők óvva intettek a túlzott hype-tól és a piacra sürgetett, nem tesztelt megoldásoktól. A valódi versenyképességi előny akkor jön létre, ha a technológia mögött jó minőségű adatok, szakmai validáció és a gazdálkodók valós igényeit értő szolgáltatók állnak — lépésről lépésre, reális elvárásokkal.
A kerakasztal résztvevői voltak: Dr. Mesterházi Péter Ákos (agrárinnovációs üzletág szolgáltatási vezető, Széchenyi Egyetem Albert Kázmér Mosonmagyaróvári Kar, címzetes egyetemi docens, Magyar Precíziós Gazdálkodási Egyesület elnökségi tag, AXIÁL Kft.), Dr. Milics Gábor (elnök, Magyar Precíziós Gazdálkodási Egyesület), Nagy Csaba (marketing és kommunikációs vezető, KWS Magyarország Kft.
AI agronómus?
Vancsó Ambrus (Co-founder & CEO, Proofminder) bemutatta a budapesti gépi látásra épülő startupot, amely a hagyományos, tábla‑szintű műholdas megközelítéstől a növényekhez közeli, magas felbontású adatokig viszi el a precíziós gazdálkodást. Kockázati tőkét és regionális támogatást is bevonva a cég költséghatékony kamerák, drónok és kisebb robotok kombinálásával szállít tőszintű hozambecslést, gyom‑ és szennyeződés‑detektálást, valamint adatfájlokat, amelyek közvetlenül betölthetők permetezőkbe és robotokba.
Üzletileg a hangsúly a beilleszthetőségen és a mérhető megtérülésen van: a megoldás éles, többkontinensszerű üzemeltetési referenciákkal rendelkezik, és célja, hogy költséghatékonyan automatizálja az adatgyűjtést és a beavatkozásokat. A hangsúly a pontosságon, a szabályozási megfelelésen és az egyszerű használhatóságon van, hogy a technológia a nagygazdaságoknál és szolgáltatóknál is gyorsan elterjedhessen.
