Jeszcze kilka lat temu trudno było wyobrazić sobie, że zamiast doświadczonego oka gospodarza o stanie upraw decydować będą algorytmy. Dziś sztuczna inteligencja (AI) wkracza do rolnictwa z siłą, która zmienia sposób myślenia o prowadzeniu gospodarstwa. To nie tylko trend – to odpowiedź na konkretne wyzwania: brak rąk do pracy, zmieniający się klimat i presja na produkcję w duchu zrównoważonego rozwoju.
Wykorzystanie AI pozwala lepiej zarządzać każdym metrem pola – szybciej wykrywać zagrożenia, oszczędniej nawozić, mądrzej planować działania. Rolnictwo precyzyjne, wspierane przez dane i inteligentne algorytmy, staje się codziennością również w Polsce.
Analiza danych z pól i prognozowanie plonów
Nowoczesne gospodarstwa coraz częściej korzystają z big data – danych pogodowych, glebowych, satelitarnych – by lepiej rozumieć, co dzieje się na polach. AI w agronomii potrafi łączyć te informacje i wyciągać wnioski, których człowiek gołym okiem by nie dostrzegł. Przykładowo, algorytmy analizujące dane o pogodzie, wilgotności gleby i stanie roślin mogą prognozować wielkość plonów z wysoką dokładnością, ułatwiając rolnikom planowanie zbiorów i decyzji biznesowych. Dzięki temu farmer wie zawczasu, jakich plonów może się spodziewać i może odpowiednio zareagować (np. zabezpieczyć magazyny lub kontrakty).
Jednocześnie AI monitoruje bieżący stan pól. Czujniki rozmieszczone na polach oraz dane z dronów i satelitów dostarczają informacji w czasie rzeczywistym – o tempie wzrostu roślin, poziomie wilgoci czy występowaniu stresu. Rolnik otrzymuje na smartfonie mapy i raporty, gdzie czerwonym kolorem zaznaczono areały wymagające uwagi, a zielonym – te w dobrej kondycji. Dzięki takim narzędziom można szybko wykryć problemy (np. suszę w glebie na fragmencie pola) i im zaradzić. To wszystko oznacza odejście od tradycyjnego traktowania pola jako jednolitego obszaru – zamiast tego uprawa jest zarządzana precyzyjnie, strefa po strefie, na podstawie twardych danych.
Przykłady rozwiązań (analiza danych i prognozy plonów):
- FarmLogs (USA) – platforma do monitorowania pogody, analizy gleby i prognozowania plonów. Na podstawie opadów i temperatur potrafi oszacować spodziewane zbiory w danym sezonie.
- Descartes Labs (USA) – startup analizujący codzienne zdjęcia satelitarne i za pomocą uczenia maszynowego przewidujący plony upraw takich jak kukurydza z niespotykaną dotąd dokładnością (ich model przewidywania plonów kukurydzy w USA pobił prognozy rządowe, osiągając margines błędu około 2,5%)
- Nirby (Polska) – platforma rolnictwa precyzyjnego, która wykorzystuje dane satelitarne Europejskiej Agencji Kosmicznej do tworzenia map zagęszczenia plonów. Użytkownik ma stały wgląd w aktualny stan upraw na polu i otrzymuje rekomendacje dotyczące nawożenia konkretnych działek.
- SatAgro (Polska) – polska platforma cyfrowa dla rolników, która dzięki danym satelitarnym umożliwia bieżący monitoring upraw. Użytkownik może obserwować wskaźniki wegetacji swoich pól, sprawdzać deficyt wodny gleby czy nawet oszacować plony – funkcja prognoz plonów jest dostępna w wersji beta.
Wykrywanie chorób i szkodników za pomocą AI
W dużych gospodarstwach stałe monitorowanie zdrowia roślin bywa wyzwaniem – ludzkie oko może przeoczyć wczesne objawy choroby pojawiające się na tysiącach roślin. Tutaj do akcji wkracza sztuczna inteligencja wspierana przez wizję komputerową. Kamery w smartfonach, dronach lub zamontowane na ciągnikach mogą cyklicznie skanować liście i owoce, a algorytmy analizujące obrazy potrafią rozpoznać charakterystyczne symptomy chorób czy obecność szkodników. Dzięki temu rolnik otrzymuje wczesne ostrzeżenie o infekcji lub inwazji szkodnika – często na kilka dni zanim problem stałby się widoczny gołym okiem.
. Wczesna diagnostyka pozwala podjąć działania ochronne we właściwym czasie, zanim straty staną się poważne.
Co istotne, nowoczesne systemy potrafią nie tylko zidentyfikować chorobę, ale i zasugerować, jak z nią walczyć. W dobie rolnictwa ekologicznego cenne są rekomendacje minimalizujące chemiczne opryski – np. wskazanie biologicznych metod lub optymalnego terminu zabiegu, by był najbardziej skuteczny. AI uczy się na podstawie tysięcy przypadków, dlatego z czasem coraz trafniej podpowiada, co dolega roślinom i jak je leczyć.
Przykłady rozwiązań (wykrywanie chorób i szkodników):
Plantix (global) – darmowa aplikacja mobilna pełniąca rolę „kieszonkowego lekarza roślin”. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy zdjęć – użytkownik robi zdjęcie chorej rośliny, a Plantix rozpoznaje prawdopodobną chorobę lub szkodnika oraz podaje zalecenia leczenia. Aplikacja rozpoznaje setki chorób w dziesiątkach upraw i czerpie rozwiązania z największej na świecie bazy danych o chorobach roślin. . Co ważne, proponuje zarówno konwencjonalne, jak i ekologiczne metody ochrony, często niewymagające sięgania po syntetyczne pestycydy. Dzięki Plantix rolnicy z ponad 150 krajów mogą szybko zdiagnozować problemy na polu i ograniczyć straty plonów.
PZU iAgro (Polska) – platforma stworzona przez PZU we współpracy ze startupem Agro Smart Lab. Oferuje precyzyjny system monitoringu i sygnalizacji infekcji chorobowych oraz szkodników w uprawach. . System zbiera dane ze stacji pogodowych rozstawionych na polu (m.in. temperatura, wilgotność) i na ich podstawie prognozuje ryzyko wystąpienia chorób. Rolnik otrzymuje alert, kiedy warunki sprzyjają infekcji i jaka choroba prawdopodobnie się pojawi – może wtedy wykonać zabieg ochronny dokładnie w optymalnym momencie. Takie podejście pozwala zmniejszyć straty w uprawach oraz ograniczyć zbędne opryski chemiczne, co obniża koszty i chroni środowisko.
Ribes Technologies (Polska) – startup rozwijający autonomiczne rozwiązania do ochrony plantacji owoców jagodowych (np. porzeczek, borówek). Firma stworzyła robota polowego o nazwie Isidore, wyposażonego w elektryczny napęd oraz kamery i algorytmy AI rozpoznające kondycję roślin. . Robot samodzielnie przemierza rzędy krzewów, wykrywając objawy chorób oraz obecność szkodników na liściach. Gdy identyfikuje zagrożenie, precyzyjnie aplikuje środek ochrony dokładnie w miejsce występowania patogenu. Taka inteligentna ochrona plantacji pozwala drastycznie ograniczyć zużycie chemicznych pestycydów.
Plant.id Sensor (Czechy) – przykład startupu zagranicznego z naszego regionu (uczestnik programu EIT Food Test Farms). Opracował system czujników i kamer analizujących stan upraw i identyfikujących choroby roślin za pomocą uczenia maszynowego.
Optymalizacja decyzji agronomicznych (nawożenie i nawadnianie)
Decyzje o tym kiedy i ile zastosować nawozu czy wody należą do najtrudniejszych w gospodarstwie. Nadmierne nawożenie to niepotrzebne koszty i ryzyko zanieczyszczenia środowiska, z kolei niedobór nawozu lub wody ograniczy plon. Sztuczna inteligencja przychodzi z pomocą, dostarczając narzędzi do precyzyjnego rolnictwa. Analizując dane z czujników gleby, prognozy pogody oraz zapotrzebowanie roślin, AI potrafi wskazać optymalny moment i dawkę nawadniania czy nawożenia.
Optymalizacja decyzji agronomicznych (nawożenie i nawadnianie)
Decyzje o tym kiedy i ile zastosować nawozu czy wody należą do najtrudniejszych w gospodarstwie. Nadmierne nawożenie to niepotrzebne koszty i ryzyko zanieczyszczenia środowiska, z kolei niedobór nawozu lub wody ograniczy plon. Sztuczna inteligencja przychodzi z pomocą, dostarczając narzędzi do precyzyjnego rolnictwa. Analizując dane z czujników gleby, prognozy pogody oraz zapotrzebowanie roślin, AI potrafi wskazać optymalny moment i dawkę nawadniania czy nawożenia.
W praktyce wygląda to następująco: w polu zainstalowane są czujniki wilgotności gleby i stacji pogodowe. Gdy ziemia zaczyna przesychać, system AI automatycznie uruchamia nawadnianie – ale tylko tam i wtedy, gdzie jest to potrzebne. . Podobnie z nawożeniem: czujniki wykrywają braki azotu czy potasu, a inteligentny system „zamawia” aplikację precyzyjnie odmierzonej dawki nawozu w określonych częściach pola.
AI pomaga też w planowaniu zabiegów agrotechnicznych. Przykładowo, na podstawie prognoz pogody algorytm doradzi odłożenie nawożenia azotowego o kilka dni, jeśli zbliża się ulewny deszcz (który wypłukałby nawóz w glebę). Albo zasugeruje wcześniejsze nawodnienie uprawy przed falą upałów. Rolnik otrzymuje rekomendacje na telefon – w formie powiadomień lub wykresów – i może podejmować decyzje poparte danymi, a nie tylko intuicją.
Przykłady rozwiązań
Optymalizacja nawożenia i nawadniania za pomocą sztucznej inteligencji to jeden z najbardziej namacalnych dowodów na to, że rolnictwo weszło w erę cyfrową. Doskonałym tego przykładem jest współpraca Grupy Azoty z firmą Microsoft. Tradycyjny lider branży nawozowej połączył siły z gigantem technologicznym, by zaoferować rolnikom narzędzia do precyzyjnego planowania strategii nawożenia. Platforma analizuje dane z wielu źródeł – od obrazów satelitarnych po lokalne prognozy pogody – i podpowiada, kiedy i w jakiej ilości stosować dany nawóz. Takie podejście pozwala nie tylko zwiększyć efektywność upraw, ale też zminimalizować wpływ chemii na środowisko. To nie jest już przyszłość – to realna zmiana, która dzieje się tu i teraz.
Innym przełomowym rozwiązaniem, z którym zetknąć się można zwłaszcza w krajach o rozwiniętym rolnictwie technologicznym, jest system See & Spray, opracowany pierwotnie przez startup Blue River Technology, a obecnie rozwijany pod skrzydłami John Deere. Technologia polega na tym, że opryskiwacz wyposażony w kamery i algorytmy wizyjne analizuje pole w czasie rzeczywistym i rozpoznaje chwasty. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które pokrywają cały areał substancją chemiczną, See & Spray aplikuje herbicyd tylko tam, gdzie wykryto zagrożenie. Skutek? Nawet kilkudziesięcioprocentowa redukcja zużycia środków ochrony roślin, a więc nie tylko oszczędność, ale i znaczące odciążenie środowiska.
Jeszcze innym podejściem jest zarządzanie nawadnianiem w oparciu o dane satelitarne i predykcje AI, czego przykładem może być SpaceCrop Technologies. Ten węgierski startup opracował system, który wskazuje fragmenty pola wymagające podlewania, analizując zdjęcia satelitarne i lokalne uwarunkowania. Zamiast uruchamiać nawadnianie całego pola, rolnik może precyzyjnie skierować wodę tylko tam, gdzie rzeczywiście jest potrzebna. To rozwiązanie idealne w czasach coraz częstszych susz, kiedy każdy litr wody ma swoją wagę – dosłownie i w przenośni.
Na polskim podwórku pojawiły się też bardziej eksperymentalne, ale obiecujące inicjatywy. Jedną z nich jest Hugo – projekt z Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, który łączy w sobie robota polowego z biostymulatorem roślin. Choć szczegóły technologii są jeszcze owiane tajemnicą, wiadomo, że robot Hugo ma wspierać rośliny w warunkach stresowych, np. przy obecności patogenów. Miałby nie tylko wykrywać zagrożenia, ale też aplikować naturalne środki wzmacniające dokładnie tam, gdzie są one potrzebne. Takie połączenie autonomii i precyzji to kierunek, który może szczególnie zainteresować rolników ekologicznych – tych, którzy chcą chronić rośliny, ale bez uciekania się do agresywnej chemii.
Wspólnym mianownikiem wszystkich tych rozwiązań jest nie tylko zaawansowanie technologiczne, ale też bardzo praktyczne podejście do ograniczania strat i zasobów. AI nie zastępuje rolnika – raczej pozwala mu działać mądrzej, szybciej i skuteczniej. To technologie, które nie tyle odmieniają rolnictwo, co je po prostu udoskonalają – w tempie, za którym trudno już nie nadążać.
AI a rolnictwo ekologiczne
W rolnictwie ekologicznym każde narzędzie, które pozwala oszczędzać zasoby i ograniczać chemię, jest na wagę złota. AI pomaga osiągać te cele – umożliwia dozowanie środków ochrony tylko tam, gdzie to konieczne, pozwala precyzyjnie sterować nawadnianiem i szybciej wykrywać choroby bez konieczności sięgania po ciężką chemię.
Szczególnie istotne są systemy wspierające decyzje – doradzające, kiedy zastosować naturalne preparaty, jakie warunki sprzyjają patogenom i jak przeciwdziałać ich rozwojowi przy pomocy biologicznych metod. AI daje ekologom nowe narzędzia, które jeszcze kilka lat temu były dostępne tylko dla dużych, konwencjonalnych gospodarstw.
AI w służbie ekologii oznacza:
- mniejsze zużycie środków chemicznych
- oszczędność wody i energii
- dokładniejsze obserwacje bez inwazyjnych metod
- lepsze dopasowanie zabiegów do warunków pogodowych
Podsumowanie: czas na inteligentne decyzje
Sztuczna inteligencja to nie przyszłość – to teraźniejszość rolnictwa. Jej zastosowanie już dziś pozwala zwiększać plony, ograniczać straty, chronić środowisko i oszczędzać czas. Co ważne, wiele z dostępnych rozwiązań jest przystępnych i skalowalnych – można zacząć od małych kroków, np. aplikacji analizujących zdjęcia czy czujników gleby.
Dla rolników ekologicznych AI to szansa na jeszcze skuteczniejsze prowadzenie upraw zgodnie z zasadami przyjaznymi środowisku. Dla gospodarstw konwencjonalnych – sposób na optymalizację produkcji w trudnych warunkach rynkowych i pogodowych.
Jeśli jeszcze nie korzystasz z narzędzi AI, to dobry moment, by zacząć. Rolnictwo oparte na danych i precyzji to nie rewolucja – to nowy standard, który warto wdrażać już dziś.
Cezary Majewski