V Business & Legal Agri Forum: Ірина Кравець проаналізувала застосування ШІ в агробізнесі — PRAVO.UA V Business & Legal Agri Forum: Ірина Кравець проаналізувала застосування ШІ в агробізнесі — PRAVO.UA
прапор_України
2024

Генеральний партнер 2024 року

Видавництво ЮРИДИЧНА ПРАКТИКА
Головна » Новини » V Business & Legal Agri Forum: Ірина Кравець проаналізувала застосування ШІ в агробізнесі

V Business & Legal Agri Forum: Ірина Кравець проаналізувала застосування ШІ в агробізнесі

  • 13.12.2023 17:42

У межах V Business & Legal Agri Forum Ірина Кравець, експерт комітету з питань розвитку сфери штучного інтелекту при Міністерстві цифрової трансформації України, керуючий партнер CleverAgri, зробила спецдоповідь  «Штучний інтелект в агробізнесі, або як сучасні технології змінюють галузь».

Говорячи про зростання значущості штучного інтелекту у світі, експертка передусім звернула увагу, що абревіатура AI (від Artificial Intelligence – «штучний інтелект»), за версією авторитетного словника англійської мови Collins, визнана словом 2023 року. Це слово використовувалося в чотири рази частіше, ніж у попередні роки.

Що стосується агросектору України, то до ключових цифрових трендів Ірина Кравець віднесла такі: розвиток промислового інтернету речей; аналітика Big Data, гібридні сховища; штучний інтелект та машинне навчання; розпилення, посів, збір врожаю, тваринництво; відстежувані та прозорі ланцюжки.

Доповідачка зупинилася на ІІоТ-платформах в агросекторі, де однією зі складових частин є «хард», а інша – «софт».

Серед важливих характеристик штучного інтелекту – здатність до навчання (отримання інформації та правила використання вказаної інформації); міркування (використання цих правил для ухвалення обґрунтованих рішень); самокорекція (навчання на основі попередніх помилок); розуміння мови й інші розумові здібності. Саме здатністю до глибокого навчання, розуміння помилок, як зауважила експертка, вирізняється сьогоднішній ШІ.

Для агросектору притаманні величезні масиви даних: від погодних станцій до історії хімічної обробки полів. Тому агросектор зараз  – найскладніша галузь для створення програм штучного інтелекту через машинне навчання.

Відповідно, є три ключові проблеми Big Data для агровиробників:

  1. розрізнена природа наборів даних, заблокованих на різних платформах, що перешкоджають ефективній інтеграції та узагальненню сільськогосподарських даних;
  2. трудомісткий низькорівневий перегляд, аналіз та інтерпретація даних, що запобігають використанню даних для агрономічного розуміння і рекомендацій;
  3. дистанція між старою «перевіреною» культурою і сучасним фермерським господарством.

Найбільшою перешкодою на шляху до впровадження моделей машинного навчання у виробництві є обсяг і якість даних навчання. Серед проблем штучного інтелекту та машинного навчання експертка виокремила таке:

  • 78% проєктів AI/ML зупиняються на якомусь етапі до розгортання;
  • 81% сказали, що процес навчання ШІ з даними був складнішим, ніж вони чекали;
  • 76% намагаються маркувати й анотувати ці навчання самостійно;
  • 63% намагаються створити власну технологію автоматизації маркування і анотування;
  • 33% проєктів AI/ML зупиняються на етапі перевірки.

Переходячи до практичного застосування штучного інтелекту, Ірина Кравець розповіла про переваги роботів в агросекторі, до яких можна віднеси:

  • роботи вирішують проблему дефіциту кадрів;
  • роботи підвищують ефективність збирання врожаю і догляду за рослинами: скорочують витрату гербіцидів, диференційовано збирають тільки дозрілий урожай ягід і фруктів;
  • роботи підвищують врожайність сільгоспкультур за рахунок своєчасного виявлення загроз для рослин;
  • роботи створюють «вільний» час для аграріїв.

Що стосується функціоналу роботів у рослинництві, то вони поділяться на три основні категорії: розпилення та прополювання, висівання, збирання врожаю та вирощування в обмежених умовах. І для кожної категорії використовуються різні алгоритми штучного інтелекту для виконання різних фермерських завдань.

Штучний інтелект може обробляти супутникові знімки, що дає змогу аналізувати розвиток рослин, деталізувати дані для технологічних карт на основі індексів розвитку рослин, проводити моніторинг проблемних ділянок тощо.

Також доповідачка звернула увагу на прорив у галузі систем штучного інтелекту, зокрема застосування ChatGPT.

Щодо законодавчого регулювання Ірина Кравець зауважила, що в США може з’явитися закон про штучний інтелект у сільському господарстві, щоб допомогти більшій кількості фермерів купувати та підписуватись на точні сільськогосподарські інструменти зі штучним інтелектом.

Україна ж наразі долучилася до підписантів міжнародної декларації щодо безпеки використання штучного інтелекту.

Штучний інтелект має й певні загрози. Про те, що швидкий розвиток генеративного штучного інтелекту може сприяти шахрайству в мережі та діяльності кіберзлочинців, застерігає Європол. Адже великі мовні моделі можуть стати основою для кримінальної бізнес-моделі майбутнього.

Експертка зазначила, що деякі уряди та ЗМІ просять техногігантів пригальмувати з розробкою ШІ. Так, відкритий лист підписали понад 1000 осіб, серед яких гендиректор Tesla і Twitter Ілон Маск та авторитетний канадський ІТ-науковець Йошуа Бенджіо. Підписанти листа закликають розробників негайно призупинити роботу над вдосконаленням ШІ-систем на наступні шість місяців і разом із законотворцями «різко збільшити розробку систем контролю» ШІ-технології.

Зважаючи на викладене вище, питання етики та штучного інтелекту набувають дедалі більшої актуальності. Зокрема, Ірина Кравець зазначила, що компанія Microsoft розпустила команду, яка стежила за відповідальною й етичною розробкою технології. Компанія розробляє ШІ-інструменти для загального використання. Невелику етичну команду ШІ розпустили у Twitter. У вересні ц.р. Meta ліквідувала команду відповідальних інновацій, що складалася з близько 20 інженерів і спеціалістів з етики. А в Alphabet втратили роботу ті, хто займався наглядом за етичною розробкою ШІ у Google.

«Такі команди повинні бути в кожній компанії, яка хоче розробляти нові продукти. Вони допомагають розробникам передбачити потенційні ризики та проблеми нової технології, а також усунути їх, перш ніж продукти на основі цих технологій потраплять о рук користувачів», – зауважила Ірина Кравець.

Насамкінець експертка відзначила результати запровадження штучного інтелекту. По-перше, це продуктивність, адже виробники бачать у середньому зростання продуктивності на 17-20% за підтримки штучного інтелекту. По-друге, ефективність, позаяк раннє виявлення дорогих помилок підвищує загальну ефективність. І по-третє, перевага, тому що штучний інтелект істотно змінить процес із точки зору швидкості, вартості та продуктивності.

Поділитися

Підписуйтесь на «Юридичну практику» в Facebook, Telegram, Linkedin та YouTube.

Баннер_на_сайт_тип_1
YPpicnic600x900
баннер_600_90px_2
2024
tg-10
Legal High School

СВІЖИЙ ВИПУСК

Чи потрібно відновити військові суди в Україні?

Подивитися результати

Завантажується ... Завантажується ...

PRAVO.UA