В областта на селското стопанство, Изкуственият интелект предоставя подходи за управление на експертна информация и знание за природата, природните процеси и съвременните аграрни технологии с цел намирането на интелигентни решения за ефективно използване на земята като източник на здраве, храна и доходи. Това е записано в „Концепция за развитието на изкуствения интелект в България до 2030 г.“, приета от Министерски съвет на 16 декември 2020 г.
В документа се посочва още, че в животновъдството Изкуственият интелект предоставя средства за автоматизиране на мониторинга на животните и роботизиране на технологичните операции, включително интелигентно управление на отпадъците. Изкуственият интелект ще има ключово значение при решаването на важни проблеми свързани с растителна защита на земеделските култури и горския фонд, ветеринарна фармация и медицина, агроекология и токсикология, генетика и селекция на растенията и животните. Елементи на Изкуствения интелект се използват при управление на данни за климатични, метеорологични и почвени условия, за задълбочен анализ на статистическа информация за селско-стопанското производство, за обработка на изображения от дронове и комуникационни средства в реално време, при изграждане на дигитални двойници, за подпомагане автоматизирането на процеси и намаляване на човешкия труд. Изкуственият интелект съществено ще допринесе за развиване на модерно, ефективно, базирано на знание селско стопанство, с което да се повиши качеството на храната и да се опазят природните ресурси.
По отношение на интелигентното селско стопанство, в документа се посочва, че в България вече са налице необходимите условия за разработка и внедряване на сравнително мащабни приложения на Изкуствения интелект в растениевъдството и животновъдството – висока степен на свързаност, облачни структури за обмен и съхранение на данни, достъпни публични данни, квалифицирани разработчици и специалисти за поддръжка на сложни киберфизични системи. Вграждане на технологиите на Изкуствения интелект ще позволи създаването на комплексни инфраструктури, интегриращи виртуалния и физическия свят и осигуряващи поддръжка на селскостопанските дейности, като например дистанционно управление на процесите; ефективно използване и мониторинг на качеството на водните ресурси и почвата; наблюдение и контрол на растежа на земеделските култури, с цел повишаване на добива и подобряване на вкусовите качества на селскостопанската продукция; анализ на сензорни данни и публично достъпни сателитни изображения и прилагане на дигитални методи за диагностика, прогноза и управление на производството на качествена продукция без негативни ефекти върху климата и околната среда. Въвеждането на съвременни технологии, например използването на автоматика и роботи в различни процеси на растениевъдството и животновъдството, ще бъде важно практическо доказателство за ползата от автоматизация на непривлекателните дейности. В системите за интелигентно селско стопанство се интегрират различни технологии на Изкуствения интелект: машинно самообучение включително дълбоко самообучение; семантично моделиране и онтологично инженерство; интелигентни автономни агенти и мулти-агентни системи; съпътстващи технологии като Интернет на нещата и облачни структури; изграждане и поддръжка на 3D модели; анализ, интегриране и агрегиране на големи масиви от данни за прогнозиране и вземане на оперативни решения. Няколко прототипни разработки в тази област след задълбочена оценка биха могли да послужат като референтна инфраструктура, която да се адаптира и доразвива за различни региони на България в услуга на земеделските производители. Така ще се подпомогне формиране и реализация на консолидирана аграрна политика, използваща предимствата от прилагане на Изкуствения интелект в земеделието, и ще улеснят навлизането на цифровизацията и Индустрия 4.0 в селското стопанство. Освен това ще стане възможно да се планират мерки за развитие на професионални кадри по интелигентно селско стопанство.
Друга значима посока в развитието на интелигентно селско стопанство, важна само по себе си, е събиране, филтриране, калибриране, интеграция и организация на обемните масиви от данни и понятия в областта. Необходимо е описателната информация да се представя като текст, откъдето да се извличат (полу-)структурирани характеристики с цел улесняване на автоматичната интеграция с други ресурси от данни и анализ със средствата на Изкуствения интелект. Важни задачи, свързани с подготовка на данните, са:
- Да се създаде онтология с етикети (имена на понятия) на български език, която систематизира концептуални знания и данни от природните науки биология и химия за земеделските култури, вредителите, мерките за борба с вредителите и сложните връзки между тях. Този информационен ресурс ще направи възможна разработката на интелигентна система, лесно използваема от голям брой потребители в аграрната сфера. Това ще доведе до по-голяма ефективност в използването на химически и биологически средства за растителна защита и опазване на околната среда. В бъдеще системата може да се мултиплицира за растителна защита на гората (много важен природен ресурс на България) и ветеринарната фармация.
- Да се организира и формализира знанието относно стратегически за България култури и сортове – техните биологични, химични и физични характеристики; пространствени данни за климат и почви; особености на производство: от семена и посадъчен материал, през съвременни аграрни технологии, до качество, ефективност и реализация на пазара.
Необходимо е националният информационен ресурс да се подготви в стандартизиран формат, който да позволи лесно установяване на интероперабилност с международно достъпни информационни ресурси (например отворени свързани данни в областта на земеделието и науките за живота), с цел да се захранва българският облак от публични данни и да се разработват нови интелигентни аналитични методи и подходи.
Стратегическият документ „Концепция за развитието на изкуствения интелект в България до 2030 г.“ може да се изтегли ТУК.
Източник: mtitc.government.bg
