GettyImages © WINEXA
2025 . gada 27 . martā vairāk nekā 200 eksperti sanāca uz Komisijas darbsemināru , kas bija veltīts ietekmīgiem uz mākslīgo intelektu balstītiem risinājumiem lauksaimniecībā. Galvenais mērķis bija apzināt gan jau izveidotās, gan jaunās MI tehnoloģijas, kas risina nozarei specifiskas vajadzības, kā arī trūkumus pašreizējā tirgū.
Dalībnieki, tostarp nozares līderi, nozaru pārstāvji, jaunuzņēmumi, zinātnieki un politikas veidotāji, arī pētīja galvenās problēmas un veicinošos faktorus, kas ir būtiski MI efektīvai integrēšanai lauksaimniecības nozarē. Šajā darbseminārā gūtās atziņas tieši veicinās Komisijas pašreizējās iniciatīvas, jo īpaši attiecībā uz MI piemērošanu.
Izpilddirektori iepazīstināja ar saviem jaunajiem MI izmantošanas gadījumiem, uzsverot tādus būtiskus aspektus kā datu prasības, modeļu mērogojamība un sociālekonomiskā un vidiskā ietekme. Eksperti, tostarp ražošanas, lauksaimniecības, kooperatīvu un Eiropas digitālās inovācijas centru pārstāvji, dalījās atziņās un praktiskajā pieredzē par to, kā pilnībā atraisīt MI potenciālu.
Mākslīgais intelekts jau uzlabo nozares konkurētspēju un vidisko sniegumu, vienlaikus arī samazinot administratīvo slogu. Jo īpaši mākslīgā intelekta lietojumi precīzajā lauksaimniecībā un lēmumu pieņemšanas atbalsta sistēmās aktīvi pārveido lauksaimniecisko ražošanu. Piemēram, uz droniem balstītas precīzās lauksaimniecības metodes var nodrošināt mērķtiecīgus risinājumus konkrētām lauksaimniecības problēmām. Daudzgadu un daudzslāņu lauka potenciālās kartes, kas iegūtas no attālās izpētes, topogrāfijas un augsnes datiem, piedāvā visaptverošu stratēģiju. Abām pieejām ir potenciāls samazināt lauksaimnieciskās ražošanas resursus, piemēram, herbicīdus, par aptuveni 30 %. Tomēr ieinteresētās personas lauksaimniecības vērtību ķēdē citos reģionos, šķiet, ir attīstītākas. Turklāt MI balstītus risinājumus pārsvarā izmanto lielākas lauku saimniecības vai lielāki uzņēmumi piegādes ķēdē.
Tika konstatēts ievērojams neizmantots potenciāls mākslīgā intelekta lietojumiem riska pārvaldībā, digitālo dvīņu izstrādē un ģeneratīvā mākslīgā intelekta (GenAI) izmantošanā, lai samazinātu administratīvo slogu, uzlabotu lauksaimnieku izglītību un uzlabotu konsultāciju pakalpojumus.
Problēmas, kas šajā nozarē konstatētas attiecībā uz mākslīgo intelektu, ietver tiesību aktu izskatīšanu ES un valstu līmenī, galalietotāju ierobežotās spējas efektīvi pieņemt uz mākslīgo intelektu balstītus risinājumus un piekļuves nodrošināšanu pietiekamiem datiem gan kvalitātes, gan kvantitātes ziņā. Piemēram, tika pierādīts, ka konsekventu datu formātu trūkums visās ES dalībvalstīs palielina izmaksas pakalpojumu sniedzējiem, kas nodrošina uz datiem balstītus risinājumus. Tika arī apspriests, ka uz mākslīgo intelektu balstīta lauksaimniecības jomas modeļa ieviešana varētu ievērojami samazināt saskarņu izstrādes centienus no 1687 cilvēkgadiem līdz tikai 46 cilvēkmēnešiem.
Uzticēšanās radās kā būtisks faktors lauksaimniecības MI jomā, aptverot gan uzticēšanos MI sistēmām, gan gatavību kopīgot datus, kas ir būtiski MI attīstībai. Šajā kontekstā tika uzsvērts arī regulējuma potenciāls tādu apstākļu radīšanā, kas veicina drošu MI lietojumu uzticamu tirgu.
Lai paātrinātu uz MI balstītu risinājumu izstrādi un pieņemšanu, tika ierosinātas konkrētas darbības, piemēram, sadarbspējas uzlabošana starp ģeotelpiskajām datu kopām, lai samazinātu uz MI balstītu pakalpojumu ražošanas izmaksas, digitālās lauku saimniecības ID izveide un kopējās Eiropas lauksaimniecības datu telpas īstenošana.
Turpmākie pasākumi
Drīzumā tiks publicēts darbsemināra ziņojums. Pasākuma rezultāti tiks ņemti vērā, izstrādājot “Mākslīgā intelekta izmantošanas stratēģiju”, kas gaidāma 2025. gadā.
Plašāka informācija pieejama turpmāk norādītajos dokumentos.