A következő zöld forradalom a szerverszobában történhet, írja Adrew Ng neves MI-kutató egyik heti hírlevelében annak kapcsán, hogy a Microsoft elindított egy nyílt forráskódú kísérleti projektet a mezőgazdasági termelés zöldítésére.

Az egyre jobban kezd átmenni a köztudatba, hogy az élelmiszer-termelés ökológiai lábnyoma óriási. "Alapvetően megváltoztatja a táj képét és ökológiai szerkezetét, ezzel együtt az élővilág összetételét, illetve rengeteg szén-dioxid felszabadulásával is jár. Ennek ellenére a mezőgazdaság átalakítása, ha lehet, még sokkal nehezebb, mint az ipari reformok, hiszen az élelmiszer-termelés fontossága szinte érinthetetlenné teszi sok ember szemében, a jelenlegi nagyüzemi mezőgazdaság szereplői pedig legtöbbször egyértelműen konkurensként tekintenek az ökológusokra" – olvasható az MTA oldalán egy a témátval foglalkozó interjú bevezetőjében.

Az adatvezérelt termelést segíti

A Microsoft projektje elsősorban úgy tudja segíteni a környezettudatos termelést, hogy a lehető legjobban optimalizálja a természeti erőforrások felhasználását. És mivel mással tenné, ha nem mesterséges intelligencia segítségével. A Project FarmVibes egy MI-alapú "szerszámkészlet".

Három fő eleme van. A AsyncFusion drón- és műholdfelvételeket elemez, talajszenzorok adatait értékeli ki, és ezek alapján javaslatot tesz például az egyes területeken a vetés időpontjának a meghatározására. A DeepMC egy olyan neurális hálózat, amely a helyi talaj és időjárás-szenzorok (hőmérséklet, napsütés, szél, csapadék stb.) és a meteorológiai szolgálatok adatainak együttes elemzésével kb. 120 órára előre ad becslést arra, hogy egy adott területen hogyan alakul a hőmérséklet, a csapadék és a talajnedvesség. Ez segíthet felkészülni az időjárás szélsőséges változásaira. A harmadik elem az előző két összetevő "keze alá" dolgozik: kiszűri a műholdképeken a felhőket.

Mint Andrew Ng felhívja a figyelmet, nem csak a Microsoft dolgozik ilyen rendszereken. A Linux Foundation tavaly indította el az AgStack kezdeményezést, amelyhez egyetemek és nonprofit szervezetek mellett például az IBM is betársult. A cél a nyílt forráskódú mezőgazdasági MI-projektek szakmai támogatása kódokkal, adatokkal, keretrendszerekkel.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) 2015-2020 között futtatott egy projektet, az Open Agriculture-t. Ebben olyan modelleket építettek, amelyek pontos becsléseket adtak a növények növekedésére különböző környezeti feltételek mellett. Erre addig csak a kísérletek voltak alkalmasak, amelyeknek a lefutása legalább egy vegetációs ciklus.

De miért is open source?

Manapság a precíziós mezőgazdaság komply térfoglalását láthatjuk. Ám ez sok esetben kimerül a munkaerőhiányt pótolni képes autonóm gépek, robotok fejlesztésében. De az már most látszik, ha fenntarthatóbbá akarjuk tenni a mezőgazdaságot, sokkal mélyebben bele kell nyúlni a rendszerbe a technológiával. Olyan módszerek kellenek, amelyek maximálisan figyelembe tudják venni az helyi, egyedi talajviszonyokat, mikroklímát, a klímaváltozás látható és még rejtett hatásait stb.

És éppen ezért fontos a nyílt forráskód, véli Adrew Ng: a kulcsrakész rendszerek kevésbé tudják figyelembe venni ezeket a helyi sajátosságokat, a nyílt forráskódú rendszerek viszont hatékonyan és olcsón bővíthetők ezzel a helyi tudással. De az MI-szakértő szerint van még egy előnye a nyílt forráskódnak: gazdálkodók híresek arról, hogy az eszközeiket szeretik saját kezűleg javítani, frissíteni. És ha a szükség úgy hozza, akár hekkerkednek is egy kicsit. Akik már most belevágnának, a GitHubról iziben tölthetik le a szükséges forrásokat.