MI a mezőgazdaságban: kihívások és lehetőségek Szegeden

A Szegedi Tudományegyetem legújabb fejlesztése, egy mesterséges intelligencia (MI) alapú növényfigyelő rendszer, ígéretes megoldást kínál a gazdálkodóknak. A technológia még a látható tünetek előtt képes felismerni a növények stresszhelyzetét, például vízhiányt, így lehetővé téve a időbeni beavatkozást és a termés megmentését. Az innováció maga lenyűgöző, de a valódi kihívás, amivel a magyar mezőgazdaság szembenéz, nem a technika hiánya, hanem az emberi tényező: a digitális megoldások elfogadása és hatékony használata. Ahogy Varga Péter Miklós, a Magyar Precíziós Gazdálkodási Egyesület általános alelnöke is hangsúlyozza, a technológia sikerét végül a felhasználók nyitottsága és felkészültsége határozza meg.

Ez a paradoxon jellemző a hazai agrárium digitális átalakulásának egyik legégetőbb pontjára: miközben a világ piacain versenyképesnek kell maradnunk és a klímaváltozás újfajta kockázatokat hoz, számos gazdálkodó nehezen alkalmazkodik az adatvezérelt gazdálkodás elveihez. A probléma nem is annyira a pénzben, hanem a hozzáállásban és a tudásban gyökerezik.

Az igazi akadály: a digitális szakadék

A helyzetet jól szemlélteti az elektronikus gazdálkodási napló (EGN) példája. Ez a rendszer, ahol a növényvédelmi kezeléseket kell rögzíteni, évek óta kötelező. Mégis, ahogy Varga Péter Miklós elmondja, sok termelőnek gondot jelent mindössze hét adat begépelése egy permetezés után. „Ha már egy ilyen egyszerű adminisztrációs feladat nehézséget jelent sok gazdálkodónak, akkor kérdéses, milyen gyorsan tudnak majd elterjedni a mesterséges intelligenciára épülő döntéstámogató rendszerek” – fogalmaz a szakember.

Ez a „digitális szakadék” két oldalról is fenyegeti a versenyképességet. Egyrészt, az a szokásos gyakorlat, hogy a gazdák inkább saját tapasztalataikra vagy szomszédok tanácsára hagyatkoznak, nem pedig objektív adatok elemzésére. Másrészt, a piacon megjelenő innovatív megoldások – mint az SZTE rendszere – gyakran különálló alkalmazásokként érkeznek, ami újabb tanulási görbét jelent. Varga hangsúlyozza, hogy a sikeres átállás kulcsa az lenne, ha az MI-funkciók beépülnének a már megszokott rendszerekbe. Ha az ENG-be beírt adatok után azonnal jönne egy értelmes javaslat vagy figyelmeztetés, a használat motivációja drasztikusan megnőne.

Kisgazdaságoknak is jöhet a változás

Gyakori tévhit, hogy az ilyen precíziós technológiák csak a nagygazdaságok kiváltságai. Varga Péter Miklós leszögezi: „Nem látok méretfüggő, kultúrafüggő vagy ágazatfüggő korlátot.” Egy alapvető MI-alapú döntéstámogató rendszer kiépítése nem feltétlenül jelent százmilliós beruházást. A szükséges szenzorok és szolgáltatások költsége pár tíz- vagy százezer forintos nagyságrendű is lehet. Egy kisebb termelő számára ez akkor is megtérülhet, ha a rendszer időben riaszt egy előlövöldöző betegségről vagy vízhiányról, megelőzve ezzel egy katasztrofális terméskiesést.

Ráadásul a kisgazdaságok adatainak is óriási közösségi értéke lehet. Ha egy településen egy gazda digitális rendszere korán jelez egy kártevő megjelenését, az az információ értékes riasztó lehet a környék összes termelője számára. Így az adatgyűjtés nemcsak egyéni, hanem társadalmi hasznot is teremthet, erősítve az egész régió vagy ágazat ellenálló képességét.

Az adat: a 21. század új alapanyaga

Itt érkezünk el a digitális mezőgazdaság egyik legfontosabb üzenetéhez: a jövőben az adat legalább olyan értékes lesz, mint maga a műtrágya vagy a minőségi vetőmag. Varga egyértelmű: a mesterséges intelligencia nem önmagában teremt értéket, hanem azon a hosszú évek alatt gyűjtött, megbízható információs alapanyagon keresztül, amelyre építkezik. Az olyan látszólag apróságok, mint az időjárási feljegyzések, a talajnedvesség adatai vagy a növényfejlődés naplózása, néhány év múlva aranyat érhetnek.

„Azok a gazdálkodók, akik csak évekkel később kezdenek digitális adatokat gyűjteni, menthetetlenül lemaradnak” – figyelmeztet a szakember. Az elveszített idő és a hiányzó adatsorok nem pótolhatók. Minél korábban kezd el valaki szisztematikusan rögzíteni, annál erősebb lesz a versenyelőnye a jövőben. Ez nem csak technológiai, hanem stratégiai döntés.

Az MI-t is be kell ültetni az iskolapadba

Varga realista a mesterséges intelligencia képességeivel kapcsolatban is. Tíz évvel ezelőtti optimista várakozások ellenére az MI ma sem képes önállóan dönteni a gazda helyett. Ehelyett egy kiváló segéd, amely elemzi a hatalmas adatmennyiséget és javaslatot tesz. A javaslat értelmezése, ellenőrzése és a végső döntés azonban továbbra is az ember feladata marad.

Ehhez azonban újfajta tudásra van szükség. Ahogy az orvosoknak is meg kellett tanulniuk értelmezni az MR-felvételeket, úgy a gazdálkodóknak is meg kell érteniük az MI alapú rendszerek logikáját. Tudniuk kell, milyen adatokra épül egy ajánlás és hogyan lehet ellenőrizni annak megbízhatóságát. „Az MI-t is be kellene ültetni egy iskolapadba, és vizsgáztatni kellene” – mondja Varga, utalva arra, hogy ezeket a szolgáltatásokat is folyamatos szakmai felügyelet alá kellene helyezni.

Kilátások 2024-ben és azon túl

A szakember szerint a következő évtizedben az MI-alapú növényfigyelő rendszerek és a precíziós megoldások a mezőgazdaság mindennapjainak részévé válnak. Már léteznek olyan „kézmentes” gazdaságok, ahol az algoritmusok koordinálják a munkát. A valódi áttörés ott következik be, ahol egy hosszú időn át gyűjtött, gazdag adatbázis és az emberi szakértelem találkozik. Ilyen körülmények között az MI egy ponton képes lehet kevesebb hibát vétni bizonyos döntésekben, mint az ember.

A Szegedi Tudományegyetem fejlesztése tehát sokkal több, mint egy helyi technológiai siker. Egy tükör, amely visszatükrözi a magyar mezőgazdaság digitális átállásának valódi akadályait és lehetőségeit. A verseny a jövő mezőin már nem csupán a termények minőségéről, hanem az adatok mennyiségéről és értelmes használatáról is fog szólni. Azok a gazdálkodók, akik ma kezdik el megépíteni digitális adattárházukat és fejleszteni digitális készségeiket, azok fognak holnap is versenyképesek maradni. A technológia itt van Szegeden és máshol is. Most már csak be kell kapcsolódnunk.

• Mesterséges intelligencia alkalmazása a mezőgazdaságban
• Növényfigyelő rendszerek fejlesztése
• Digitális gazdálkodási tapasztalatok kihívásai
• Adatvezérelt döntéshozatal fontossága
• Támogató rendszerek integrálása a meglévő gyakorlatokba
• A digitális átalakulás előnyei kisgazdaságok számára