KI-Wettervorhersagen könnten Landwirten helfen, Klimarisiken zu bekämpfen, bringen aber neue Bedenken mit sich

KI verändert die Landwirtschaft, indem sie Landwirten hilft, das Wetter vorherzusagen, Ernten zu verwalten und Betriebsabläufe zu optimieren. Hohe Kosten, soziale Ungleichheiten und Umweltrisiken bedeuten jedoch, dass sie auch ernsthafte Herausforderungen mit sich bringt

Jede Entscheidung, die Landwirte in Bezug auf die Pflanzung treffen, birgt mehrere Risiken. Diese werden durch den Klimawandel immer gravierender, wie eine neue Analyse von The Conversation (TC) zeigt.

Das Wetter steht als ein großes Risikofaktor, der sowohl die landwirtschaftliche Produktion als auch die finanzielle Stabilität der Landwirte beeinträchtigt. TC gibt Beispiele dafür, wie eine verspätete Monsun-Saison südasiatische Reisbauern dazu zwingt, entweder mit neuen Pflanzungen zu beginnen oder ihre landwirtschaftliche Produktion zu ändern, was zu verlorener Zeit und Einkommen führt.

Das bedeutet, dass der Zugang zu zuverlässigen und rechtzeitigen Wettervorhersagen den Landwirten helfen kann, ihre Pflanzpläne und Düngemittelverwendung zu optimieren. Allerdings argumentiert TC, dass viele Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen erhebliche Herausforderungen beim Zugang zu zuverlässigen Vorhersagen haben, da die Technologie dazu sehr teuer ist.

Eine neue Welle von KI-gesteuerten Wettervorhersagemodellen hat das Potenzial, diese Kluft zu verändern. KI-Modelle können genaue, lokalisierte Vorhersagen zu einem Bruchteil der Rechenkosten herkömmlicher physikbasierter Modelle liefern.

KI ermöglicht es nationalen meteorologischen Behörden in Entwicklungsländern, Landwirten zeitnahe, lokalisierte Informationen über sich ändernde Regenmuster zu liefern.

Im Gegensatz zu traditionellen Modellen, die teure Supercomputer benötigen und sich auf gemäßigte Regionen konzentrieren, können AI-Modelle auf Laptops ausgeführt und weltweit Prognosen bereitgestellt werden.

TC berichtet, dass neue Systeme wie Pangu-Weather und GraphCast eine gleichwertige oder überlegene Leistung im Vergleich zu führenden physikbasierten Modellen für Temperaturprognosen zeigen. Einmal trainiert, liefern AI-Modelle Ergebnisse innerhalb von Minuten statt Stunden, was Landwirten ermöglicht, schnelle, informierte Entscheidungen zu treffen.

Die Herausforderung besteht darin, Prognosen an die realen Bedürfnisse anzupassen. „Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, muss die KI-Prognose mit den Menschen verbunden sein, deren Entscheidungen sie leiten soll“, bemerkt TC.

Organisationen wie AIM for Scale, zusammen mit internationalen Einheiten, schulen Nutzer und erstellen landwirtschaftliche Entscheidungsprognosen für Regierungen. In Indien haben genaue Monsunprognosen den Bauern geholfen, optimale Anbaustrategien auszuwählen, was die Investitionen verbessert und das Risiko reduziert hat.

Die AI-Wettervorhersage befindet sich nun in einer kritischen Phase und mit der richtigen Unterstützung können Länder mit niedrigem und mittlerem Einkommen Landwirten wichtige, zeitnahe Informationen liefern.

AI-Technologie treibt auch bedeutende Veränderungen jenseits der Wettervorhersage voran. Tavant implementiert AI-Lösungen, die das Farmmanagement verbessern, Lieferketten und Vertriebsoperationen.

Die von AI Agent entwickelten Beschleuniger wurden in Zusammenarbeit mit Microsoft Copilot Studio entwickelt und umfassen den ‚Sales Assistant‘, der es Landwirten ermöglicht, Saatgut, Düngemittel und andere Produkte per E-Mail oder Nachricht zu kaufen, sowie den ‚Virtual Agronomist‘, der eine auf AI basierende Echtzeit-Beratung für den Anbau bietet.

Aufkommende Werkzeuge wie die robotischen Bestäuber des MIT und der SwagBot der Universität Sydney ergänzen diese Lösungen und veranschaulichen eine nachhaltige, hochtechnologische Zukunft der Landwirtschaft.

Aktuelle Forschungen identifizieren drei große KI-bezogene Probleme: vorhersagbare Dissonanzen zwischen Modellen, Techno-Unentschlossenheit, die Entscheidungsverzögerungen verursacht, und Bereitschaftsdefizite aufgrund unzureichender Vorbereitung auf KI-Störungen. Eine übermäßige Abhängigkeit kann zu schlechtem Management führen, einschließlich übermäßiger Düngemittelverwendung, die die Bodengesundheit und langfristige Produktivität schädigt.

Eine weitere wissenschaftliche Überprüfung berichtete, dass hohe Kosten kleine Farmen daran hindern, auf KI zuzugreifen, Automatisierung Arbeitsplätze bedroht und die Unternehmenskontrolle über Daten Ungleichheiten schaffen kann. Darüber hinaus weisen die Forscher darauf hin, dass KI sozial gesehen digitale Kluften vertiefen, Vorurteile perpetuieren und traditionelle landwirtschaftliche Praktiken erodieren kann.

Darüber hinaus weist die Forschung darauf hin, dass ethische Bedenken Umweltschäden und Tierwohl einschließen, während komplexe Algorithmen die Transparenz erschweren.

Um diesen Risiken zu begegnen, bedarf es eines gerechten Zugangs, digitaler Schulungen, der Minderung von Vorurteilen, der Datenverwaltung und ethischer Richtlinien für eine nachhaltige Einführung von KI.