Le previsioni meteorologiche AI potrebbero aiutare gli agricoltori a combattere i rischi climatici, ma portano nuove preoccupazioni

L’IA sta cambiando l’agricoltura aiutando gli agricoltori a prevedere il tempo, gestire i raccolti e ottimizzare le operazioni, tuttavia, gli alti costi, le disuguaglianze sociali e i rischi ambientali significano che comporta anche gravi sfide

Ogni decisione di piantagione presa dagli agricoltori comporta molteplici rischi, che stanno diventando sempre più gravi a causa del cambiamento climatico, come sottolineato in una nuova analisi di The Conversation (TC).

Il clima rappresenta un fattore di rischio importante, danneggiando sia la produzione agricola che la stabilità finanziaria degli agricoltori. TC fornisce esempi di come un ritardo nella stagione dei monsoni costringa gli agricoltori di riso del Sud Asia a ricominciare da capo con nuove piantagioni o a cambiare la loro produzione agricola, con la conseguente perdita di tempo e reddito.

Ciò significa che l’accesso a previsioni meteo affidabili e tempestive può aiutare gli agricoltori a ottimizzare i loro calendari di semina e l’uso di fertilizzanti. Tuttavia, TC sostiene che molte nazioni a basso e medio reddito affrontano significative sfide nell’accesso a previsioni affidabili poiché la tecnologia tende ad essere molto costosa.

Una nuova ondata di modelli di previsione del tempo alimentati da IA ha il potenziale di cambiare questo divario. I modelli di IA possono fornire previsioni accurate e localizzate con una frazione del costo computazionale dei modelli convenzionali basati sulla fisica.

L’IA consente alle agenzie meteorologiche nazionali nei paesi in via di sviluppo di fornire agli agricoltori informazioni tempestive e localizzate sui cambiamenti nei modelli di pioggia.

A differenza dei modelli tradizionali, che richiedono supercomputer costosi e si concentrano su regioni temperate, i modelli di intelligenza artificiale possono funzionare su laptop e fornire previsioni a livello globale.

TC riporta che nuovi sistemi come Pangu-Weather e GraphCast dimostrano prestazioni equivalenti o superiori ai principali modelli basati sulla fisica per le previsioni della temperatura. Una volta addestrati, i modelli di intelligenza artificiale producono risultati in pochi minuti anziché in ore, permettendo agli agricoltori di prendere decisioni rapide ed informate.

La sfida consiste nel personalizzare le previsioni in base alle esigenze reali. “Per sfruttare appieno il suo potenziale, la previsione con l’IA deve essere collegata alle persone le cui decisioni è destinata a guidare,” nota TC.

Organizzazioni come AIM for Scale, insieme ad entità internazionali, formano gli utenti e creano previsioni focalizzate sulle decisioni agricole per i governi. In India, le previsioni accurate dei monsoni hanno aiutato gli agricoltori a scegliere le strategie di piantagione ottimali, migliorando gli investimenti e riducendo il rischio.

La previsione del tempo tramite intelligenza artificiale è ora in una fase critica e, con il giusto supporto, le nazioni a basso e medio reddito possono fornire agli agricoltori informazioni tempestive essenziali.

La tecnologia AI determina anche cambiamenti significativi oltre la previsione del tempo. Tavant implementa soluzioni AI che migliorano la gestione delle fattorie, le catene di fornitura e le operazioni di vendita.

I suoi acceleratori AI Agent, sviluppati con Microsoft Copilot Studio, includono ‘Sales Assistant’, che permette agli agricoltori di acquistare semi, fertilizzanti e altri prodotti tramite email o messaggistica, e ‘Virtual Agronomist’, che fornisce una guida alle colture in tempo reale basata su AI.

Strumenti emergenti come i impollinatori robotici del MIT e lo SwagBot dell’Università di Sydney completano queste soluzioni, illustrando un futuro agricolo sostenibile e ad alta tecnologia.

Ricerche recenti identificano tre grandi problemi legati all’IA: dissonanza predittiva tra modelli, indecisione tecnologica che provoca ritardi nelle decisioni e deficit di prontezza dovuto a una preparazione insufficiente per le interruzioni dell’IA. L’eccessiva dipendenza può portare a una cattiva gestione, compreso l’uso eccessivo di fertilizzanti, che danneggia la salute del suolo e la produttività a lungo termine.

Un’altra recensione scientifica ha riportato che gli alti costi impediscono alle piccole fattorie di accedere all’IA, l’automazione minaccia i posti di lavoro e il controllo aziendale dei dati può creare disparità. Inoltre, i ricercatori sottolineano che socialmente, l’IA può approfondire le divisioni digitali, perpetuare i pregiudizi e erodere le pratiche agricole tradizionali.

Inoltre, la ricerca evidenzia che le preoccupazioni etiche includono danni ambientali e il benessere degli animali, mentre algoritmi complessi rendono difficile la trasparenza.

Affrontare questi rischi richiede un accesso equo, formazione digitale, mitigazione dei pregiudizi, governance dei dati e linee guida etiche per l’adozione sostenibile dell’IA.