Zobacz innych Facet贸w i Facetki od nauki z Uniwersytetu 艁贸dzkiego.
Czy do艣wiadczenia przekazywanego z pokolenia na pokolenie mo偶na nauczy膰 sztuczn膮 inteligencj臋? Zesp贸艂 naukowc贸w z U艁 w sk艂adzie: prof. dr hab. Marcin W贸jcik, dr Karolina Dmochowska, dr Patrycja Grzy艣, sprawdzaj膮 to w rodzinnym sadzie pod G艂ownem. 艁膮cz膮 wiedz臋 sadownik贸w, czujniki i algorytmy, by przewidywa膰 skutki suszy, jeszcze zanim drzewa poka偶膮 pierwsze oznaki stresu. Efekty tych bada艅 mog膮 pom贸c nie tylko polskim producentom jab艂ek, ale tak偶e rolnikom w ca艂ej Europie. Wyniki ich bada艅 trafi艂y ju偶 do zastawu narz臋dzi Komisji Europejskiej oceniaj膮cych polityk臋 roln膮 wart膮 jedn膮 trzeci膮 unijnego bud偶etu.
Wie艣 to nie miasto z polami
Cyfryzacja rolnictwa to jeden z priorytet贸w Unii Europejskiej, ale strategie cyfrowej transformacji cz臋sto powstaj膮 za biurkiem 鈥� z dala od wsi, w kt贸rej zasi臋g Internetu ko艅czy si臋 za ostatnim przystankiem. Zesp贸艂 z Uniwersytetu 艁贸dzkiego od 2017 roku sprawdza, jak cyfrowa rewolucja wygl膮da naprawd臋. Analizy prowadzone wsp贸lnie z badaczami z innych polskich o艣rodk贸w naukowych, oparte na badaniach ankietowych w艣r贸d tysi臋cy polskich gospodarstw, pokaza艂y rzecz niewygodn膮: kompetencje cyfrowe rolnik贸w i dost臋p do sieci s膮 tak nier贸wne, 偶e technologia projektowana bez zrozumienia ludzi po prostu nie zadzia艂a. Zjawisko to badacze nazywaj膮 cyfrowym wykluczeniem 鈥� i to ono, a nie brak samej techniki, okazuje si臋 g艂贸wn膮 barier膮 unowocze艣niania wsi. Ta diagnoza sta艂a si臋 punktem wyj艣cia do zmiany sposobu, w jaki Europa planuje cyfrow膮 przysz艂o艣膰 obszar贸w wiejskich.
Laboratorium pod chmurk膮
W mi臋dzynarodowym projekcie programu Horyzont 2020 艂贸dzki zesp贸艂 poprowadzi艂 tak zwane 偶ywe laboratorium (living lab) 鈥� jedn膮 z metod badawczych, w kt贸rej rozwi膮zania testuje si臋 nie w warunkach gabinetowych, lecz razem z ich przysz艂ymi u偶ytkownikami. By艂o to jedyne spo艣r贸d 21 takich laboratori贸w w Europie po艣wi臋cone cyfryzacji planowania przestrzennego na wsi: naukowcy wsp贸lnie z mieszka艅cami, rolnikami i samorz膮dowcami diagnozowali bariery i testowali scenariusze rozwoju lokalnego. Wypracowane w 艁odzi ramy oceny wp艂ywu cyfryzacji na wie艣 zosta艂y w艂膮czone do banku wiedzy ewaluacyjnej Komisji Europejskiej i s艂u偶膮 dzi艣 do oceny Wsp贸lnej Polityki Rolnej na lata 2023-2027. Gdy urz臋dnik w Brukseli sprawdza, czy miliardy euro wydawane na cyfryzacj臋 wsi przynosz膮 efekty, korzysta z metod wypracowanych w 艁odzi.
Dane rolnicze 鈥� rozproszony skarb
Obecny etap bada艅, prowadzony w europejskim projekcie programu Horyzont Europa, przenosi te ustalenia wprost do produkcji 偶ywno艣ci. Punktem wyj艣cia jest paradoks wsp贸艂czesnego rolnictwa: dane o pogodzie, glebie i uprawach s膮 ju偶 dzi艣 zbierane na masow膮 skal臋, ale pozostaj膮 rozproszone w zamkni臋tych systemach komercyjnych dostawc贸w technologii. S膮 drogie, a poszczeg贸lne systemy zwykle nie potrafi膮 wymienia膰 mi臋dzy sob膮 informacji 鈥� naukowcy nazywaj膮 to brakiem interoperacyjno艣ci. W efekcie przeci臋tny rolnik ma z tych danych niewielki po偶ytek. Mi臋dzynarodowe konsorcjum, w kt贸rym uczestniczy Uniwersytet 艁贸dzki, zbudowa艂o wi臋c wsp贸ln膮 platform臋 gromadz膮c膮 dane rolno-艣rodowiskowe w jednym miejscu 鈥� otwart膮 i dost臋pn膮 dla ka偶dego, nie tylko dla tych, kt贸rych sta膰 na zamkni臋te systemy.
Sad, kt贸ry uczy algorytm
Zesp贸艂 U艁 prowadzi w tym przedsi臋wzi臋ciu jedyny polski pilota偶 technologiczny 鈥� w Wiatrowym Sadzie, rodzinnym gospodarstwie, w kt贸rym sztuka uprawy jab艂oni przekazywana jest z pokolenia na pokolenie, a o kluczowych decyzjach przes膮dza艂o dot膮d do艣wiadczenie, nie czujniki i algorytmy. Sad dysponuje prostym systemem nawadniania, ale o tym, kiedy go uruchomi膰, sadownik rozstrzyga艂 dotychczas w oparciu o w艂asn膮 wiedz臋 i wyczucie, a nie o konkretne dane. Teraz zyska艂 nowe wsparcie. W艣r贸d jab艂oni stan臋艂a stacja agrometeorologiczna, a w ziemi zainstalowano sondy mierz膮ce wilgotno艣膰 i temperatur臋 gleby. To czujniki internetu rzeczy (IoT) 鈥� urz膮dzenia, kt贸re samodzielnie komunikuj膮 si臋 z sieci膮: co 15 minut wysy艂aj膮 pomiary opad贸w, wiatru, temperatury i wilgotno艣ci na serwery, gdzie dane s膮 na bie偶膮co analizowane, a sadownik widzi wszystko w aplikacji na telefonie.
Na tak zebranych danych trenowany jest obecnie model uczenia maszynowego 鈥� algorytm, kt贸ry zamiast wykonywa膰 sztywno zaprogramowane regu艂y, sam wyszukuje w danych powtarzalne wzorce. Jego zadanie to przewidywa膰 ryzyko stresu wodnego drzew ze skuteczno艣ci膮 przekraczaj膮c膮 70 procent, zanim cokolwiek wida膰 go艂ym okiem. Stres wodny to stan fizjologiczny, w kt贸rym ro艣lina traci wi臋cej wody, ni偶 potrafi pobra膰 z gleby 鈥� ogranicza wtedy fotosyntez臋 i gubi zawi膮zki owoc贸w, a strat cz臋sto nie da si臋 ju偶 odrobi膰. To klasyczny system wspomagania decyzji (ang. decision support): model podpowiada, kiedy warto uruchomi膰 nawadnianie, ale ostatnie s艂owo zawsze nale偶y do sadownika. Model b臋dzie sprawdzany i doskonalony sprawdzany i doskonalony przez trzy kolejne sezony wegetacyjne, do 2028 roku. Co wa偶ne, polski sad jest jednym z ponad dwudziestu pilota偶y prowadzonych r贸wnolegle w r贸偶nych krajach, klimatach i typach produkcji 鈥� od upraw polowych po hodowl臋 zwierz膮t. Mo偶liwo艣膰 por贸wnywania wynik贸w mi臋dzy pilota偶ami wzmacnia wnioski z bada艅: to, co sprawdzi si臋 i w polskim sadzie, i w greckim gaju oliwnym, ma szans臋 dzia艂a膰 wsz臋dzie.
Susza, kt贸rej jeszcze nie wida膰
Dlaczego to takie wa偶ne? Bo klimat przesta艂 by膰 przewidywalny. Centraln膮 Polsk臋 coraz cz臋艣ciej nawiedzaj膮 susze rolnicze, a woda staje si臋 najbardziej deficytowym zasobem produkcji 偶ywno艣ci. K艂opot w tym, 偶e gdy drzewo zaczyna pokazywa膰 objawy stresu wodnego, na ratunek bywa za p贸藕no. System ostrzegaj膮cy z wyprzedzeniem pozwala dzia艂a膰 zawczasu i oszcz臋dza膰 ka偶d膮 kropl臋. Dla Polski, europejskiego lidera produkcji jab艂ek, oznacza to stabilniejsze zbiory mimo kaprys贸w pogody i owoce, kt贸rych ceny nie skacz膮 po ka偶dej suszy. To adaptacja do zmian klimatu w najbardziej praktycznym wydaniu 鈥� zaczynaj膮ca si臋 od pojedynczej jab艂oni.
Wiemy wi臋cej, ni偶 potrafimy powiedzie膰
Najciekawsze w 艂贸dzkich badaniach jest jednak to, czego nie wida膰 na zdj臋ciach czujnik贸w. Sadownik z Wiatrowego Sadu ma za sob膮 sze艣膰dziesi膮t lat rodzinnej praktyki i dysponuje wiedz膮, kt贸rej nigdy nie zapisano. Naukowcy nazywaj膮 j膮 wiedz膮 ukryt膮 (ang. tacit knowledge) 鈥� filozof Michael Polanyi uj膮艂 to zwi臋藕le: wiemy wi臋cej, ni偶 potrafimy powiedzie膰. Przez pokolenia przekazywano j膮 w codziennej pracy, z ojca na syna. Ale ten 艂a艅cuch p臋ka: m艂odzi wyje偶d偶aj膮 do miast i gdy sadownik odchodzi bez nast臋pcy, dorobek dziesi臋cioleci mo偶e znikn膮膰 w jeden sezon. Badacze z U艁 sprawdzaj膮 wi臋c, czy algorytm mo偶e sta膰 si臋 pomostem mi臋dzy pokoleniami: model uczy si臋 od sadownika, a jego prognozy s膮 wyja艣nialne (ang. explainable AI) 鈥� podaj膮 uzasadnienie, a nie sam werdykt jak czarna skrzynka 鈥� dzi臋ki czemu mog膮 trafi膰 do wnuka czytaj膮cego sad z ekranu telefonu. Nie chodzi o zast膮pienie cz艂owieka. Algorytm nie czuje sadu, a sadownik nie przeka偶e intuicji przez Internet 鈥� ale razem m贸wi膮 j臋zykiem, kt贸ry rozumiej膮 i dziadek, i wnuk.
Co z tego ma zwyk艂y zjadacz jab艂ek?
Ca艂kiem sporo. Rolnictwo precyzyjne 鈥� czyli dopasowywanie nawadniania, nawo偶enia i ochrony ro艣lin do rzeczywistych, mierzonych potrzeb konkretnej uprawy, a nie do kalendarza 鈥� to 偶ywno艣膰 produkowana przy mniejszym zu偶yciu wody i chemii, odporniejsza na coraz mniej przewidywalny klimat. Lepsze narz臋dzia oceny polityk to m膮drzej wydawane unijne pieni膮dze. A rozwi膮zania testowane w sadzie pod G艂ownem s膮 skalowalne 鈥� mog膮 dzia艂a膰 w Portugalii, Grecji czy Finlandii. Badania, kt贸re zacz臋艂y si臋 od pytania, czy cyfryzacja naprawd臋 pomaga wsi, dzi艣 wsp贸艂tworz膮 europejsk膮 infrastruktur臋 danych rolniczych i ratuj膮 wiedz臋, kt贸ra mog艂aby odej艣膰 razem z ostatnim pokoleniem sadownik贸w. Bo najlepsze technologie powstaj膮 wtedy, gdy kto艣 najpierw uwa偶nie wys艂ucha ludzi, kt贸rym maj膮 s艂u偶y膰.
窜诲箩臋肠颈补: dr Bartosz Ka艂u偶ny; materia艂 藕r贸d艂owy: prof. dr hab. Marcin W贸jcik, dr Karolina Dmochowska, dr Patrycja Grzy艣; opracowanie: Dominik Nogala, Centrum Wsp贸艂pracy z Otoczeniem i Spo艂ecznej Odpowiedzialno艣ci Uczelni
Zobacz innych Facet贸w i Facetki od nauki z Uniwersytetu 艁贸dzkiego
