.
Kitap çelik tonoz (1954) Isaac Asimov’un hikayesi, insanların şehirlere sığındığı ve tüm tarım işlerinden robotların sorumlu olduğu bir gelecekte gelişiyor. Henüz sınırlanmış değiliz ve görünüşe göre agorafobi seviyemiz bu maksimumlardan çok uzak. Ancak, tarımsal işlerin tamamen otomatikleştirilmesi için tüm teknolojik unsurlara sahip olduğumuz zaman çok uzak değil. Bir domates veya marul, sürecin herhangi bir anında el değmeden soframıza ulaşacaktır.
Genel yaşlanmadaki artışa (kırsal alanlarda daha belirgin) ek olarak kırsal nüfustaki azalma, artan miktarlarda ihtiyaç duyacağımız gıdayı yetiştirmek için bu alanlarda yeterli insan olmayacağına işaret ediyor. Alternatif, daha az insan tarafından işletilen tarımın otomasyonu ile el ele geliyor. Nasıl ki son 50 yılda fabrikalar nasıl otomatikleştirildiyse, Asimov’un romanında olduğu gibi robotların tarlaları ele geçirme zamanı gelmiştir.
Otonom tarım: traktörün ötesinde
Onlar sadece traktör değil, otonom tarım, birden fazla süreçte insan müdahalesi olmadan çalışmak için teknolojiyi kullanıyor: neyi ekeceğine, nereye ekeceğine, ne zaman yapacağına, nasıl yetiştireceğine, ne zaman hasat edeceğine vb.
Bir örnek verelim: Piyasadaki domates fiyatlarını analiz eden, bu bilginin sunulduğu farklı forumlarda bu ürünün gelişimini izleyen bir sistem düşünelim. Tarladaki sensörler ve uzaktan algılama (uydular ve dronlar) aracılığıyla sistem, yetiştirilen ürünlerin olgunlaşma derecesini değerlendirebilir.
Buna paralel olarak, birkaç hafta önce bir enfeksiyon için tedavi edildikten sonra tüketime uygun olup olmadıklarını belirlemek için (insanlar için yazılmış) gıda sağlığına ilişkin düzenlemeleri analiz etti. Öte yandan sistem, sıcaklıkların ve yağışların gelişimini öğrenmek için hava durumu tahmin hizmetlerine erişmiştir. Bitkilerin ve arazilerin sahip olduğu dijital ikizlere dayanarak, ürünün durumunun evrimini simüle eder ve robotik sistemlere talimat vermek için en uygun anın (çiftlik verimini en üst düzeye çıkarmak) ne zaman olduğuna karar verir. hasat ve dağıtımına en uygun lojistik sistemle devam edecek.
Kimera mı yoksa gerçeklik mi?
Otonom tarımın başarısını üzerine inşa edeceğimiz bilimsel ve teknolojik temellere zaten sahibiz. “Parçaların” her birinin gelişme derecesi aynı değildir. Otonom traktörler, evet, ama aynı zamanda marul gibi kısa döngülü ürünlerin ve homojen hasatın otomatik ekimi; şu an için karlı olamayacak kadar yavaş hızlarda olmasına rağmen, olgunluk tanıma için yapay görüşe güvenerek biberleri toplayan robotlar; hassas haritalar aracılığıyla uygulanan mahsul veya girdi kontrol sistemleri; uygun şekilde eğitilmiş sinir ağları aracılığıyla sahip olduğumuz yabani ot problemlerini ve bunlar için en iyi tedavilerin neler olduğunu belirleyebilmek için toprağın yüzlerce (veya binlerce) görüntüsünü alarak yüksek hızda arazilerde dolaşan dörtlüler; veya tarımsal gıda fiyatlarını izleyen ve bunların gelişimini tahmin eden yapay zeka.
Gidilmesi gereken yol hala uzun ve karmaşıktır. Çabaları yönlendirmek için tüm ilerlemelerin ortak bir çerçevede entegrasyonuna ihtiyacımız var.
Shutterstock / MONOPOLY919
Çözmemiz gereken sorunlar:
Otonom tarımda bir araya gelen birçok Ar-Ge+i alanı vardır. Kapsamlı olma iddiasında bulunmadan, çok açık olmayabilecek bazılarına bakalım:
-
Doğal dili işleyin. Kurallar, yönetmelikler ve kanunlar insan diliyle yazılmıştır. (İnsanlar tarafından yapılan) düzenlemelerin geliştirilmesini (makineler tarafından yapılan) tarımsal faaliyetlerin yürütülmesiyle uyumlu hale getirmek için teknolojiye ihtiyacımız var.
-
Gerçekliğin model öğeleri. Otonom tarımın bir parçası olan fiziksel gerçekliğin bilgisayarlarda temsili olarak dijital ikizler: bitkilerin kendileri, çiftlikler ve hatta ilgili makineler. Onlarda, onların gelişimini değerlendirebilir ve uygulamaya koymadan önce eylemleri simüle edebiliriz.
-
İhtiyacımız olan gerekli ve kaliteli bilgileri bulun. Web bize pek çok bilgi sunabilir, ancak kötü tanımlanmış kaynaklarla, tutarsız bilgilerle, boşluklarla ve tarayıcıların erişemeyeceği verilerle (“Derin Web”) doludur. Kalitesini ve güvenilirliğini bulmak ve belirlemek, Ar-Ge+i için zorlu bir iştir.
-
Farklı yapı ve ayrıntı düzeyine sahip verileri entegre edin. Menşei, ölçeği, veri türü vb. ne olursa olsun verilerin bir arada bulunmasını sağlamak gerekir. Açık verilerden, coğrafi bilgi hükümlerinden veya Web’de yayınlanan kaynaklardan çıkarılan kaynakları buluruz. Ancak ortaya çıkan sorunlara yanıt vermek için hepsinin bir araya gelmesi gerekir.
-
Mevzuat, sorumluluklar, sigorta, toplum. Otonom bir sistem bir bitki sağlığı ürününü yanlış uygularsa kim suçlanacak? Çiftçi mi, teknoloji sağlayıcı mı, yasa koyucu mu? Hangi yeni sigorta modellerine ihtiyacımız olacak? Toplumumuz insan müdahalesi olmadan yetiştirilen domatesleri yemeye hazır mı? Onu bu yeni gerçeklik için nasıl eğiteceğiz? Ona güvenmesi nasıl sağlanır? Karşı karşıya kalmamız gereken zorlukları yalnızca teknoloji belirlemiyor.
İlgili aktörler (araştırmacılar, şirketler, kamu idareleri, siyasi sınıf ve toplum) arasında işbirliği sağlarsak, otonom tarımı normalleştirmek için XLVII. Robotlar tarlaları tamamen ele geçirirse, bırakın bunu etkili insan kontrolü altında yapsınlar. İşte o an.
.
