Sztuczna inteligencja w rolnictwie: jak AI i robotyka zmieniają przyszłość polskich gospodarstw

Technologie sztucznej inteligencji dynamicznie transformują rolnictwo na całym świecie, przekształcając je w sektor oparty na danych i automatyzacji. Najnowsze rozwiązania AI i robotyka wspierają precyzyjne zarządzanie uprawami i hodowlą, zwiększają efektywność oraz zrównoważony rozwój gospodarstw. Choć krajowe wyzwania, takie jak wysokie koszty i nierówna adaptacja w mniejszych gospodarstwach, wciąż pozostają, rośnie też liczba inwestycji i szansa na dołączenie do europejskiej czołówki cyfrowego rolnictwa.

Przygotowany na zlecenie Komisji Europejskiej, niedawny raport instytutu Fraunhofer IESE „AI-enabled Decision-Making Support Tools (AI DMST) for Agriculture”, pokazuje dynamiczny rozwój AI w rolnictwie – choć jednocześnie wdrożenia przebiegają nierównomiernie, zwłaszcza w mniejszych gospodarstwach. Dane StartUs Insights potwierdzają ten obraz – aż 80% firm z sektora agrobiznesu dostrzega korzyści płynące z AI, jednak jedynie 20% z nich w pełni wykorzystuje te technologie. Wśród dużych gospodarstw (powyżej 2000 ha) gotowość do wdrożenia rozwiązań AI deklaruje 81%, w średnich (poniżej 2000 ha) – 76%, a w małych (poniżej 2000 akrów) – 36%.

Jak wskazują badania, najpopularniejszym narzędziem wśród rolników jest obecnie oprogramowanie do zarządzania gospodarstwem (używane przez 21%), a z narzędzi teledetekcji i rolnictwa precyzyjnego korzysta 15%. To właśnie wspomniane rolnictwo precyzyjne, oparte na analizie danych i nowoczesnych technologiach, staje się globalnym modelem zarządzania uprawami, optymalizującym plony, koszty i zasoby przy minimalnym wpływie na środowisko. Jego rozwój byłby jednak niemożliwy bez wsparcia sztucznej inteligencji.

Według StartUs Insights, wartość rynku rolnictwa precyzyjnego wspomaganego AI ma osiągnąć 11,14 mld dolarów do 2032 roku, rosnąc średnio o 21% rocznie (CAGR). Przykładowo, AI może poprawić efektywność zużycia wody nawet o 80%, a precyzja aplikacji nawozów wzrosnąć o 85%, co pokazuje ogromny potencjał tej technologii w transformacji rolnictwa. Z kolei raport Światowego Forum Ekonomicznego (WEF) szacuje, że rolnictwo cyfrowe może zwiększyć sektorowe PKB o 450 miliardów dolarów rocznie, w krajach o niskich i średnich dochodach.

Przyszłość to rolnictwo precyzyjne

Precyzyjne rolnictwo opiera się na danych pozyskiwanych dzięki takim technologiom jak GPS, drony czy czujniki glebowe. Sprawiają one, że rolnicy dokładnie wiedzą, gdzie nawozić i ile wody użyć, co pozwala nie tylko zwiększyć plony, ale też ograniczyć zużycie zasobów oraz kosztów. Czujniki i zmienne dawkowanie nawozów mogą przynieść oszczędności sięgające kilkudziesięciu procent. Z kolei drony szybko wykrywają problematyczne obszary, a dane satelitarne pokazują wzrost roślin w czasie rzeczywistym.

Wdrażanie precyzyjnego rolnictwa często jednak opóźnia się z powodu wysokich kosztów początkowych. Małe gospodarstwa, szczególnie o niskich przychodach, nie mają środków na inwestycje w zaawansowane technologie. Polskie rolnictwo, silnie rozdrobnione i zdominowane przez małe farmy, boryka się z brakiem skali i zasobów potrzebnych do takich wdrożeń. W efekcie polscy rolnicy, podobnie jak ich odpowiednicy na świecie, wybierają przede wszystkim narzędzia, które wyraźnie poprawiają zyski lub efektywność, unikając rozwiązań o niepewnych zwrotach.

„Systemy automatycznego sterowania są szeroko stosowane, ponieważ szybko się zwracają i zmniejszają nakłady. Z drugiej strony, bardziej eksperymentalne narzędzia, jak drony czy np. roboty udojowe, cieszą się niskim poziomem adaptacji. Nawet wśród dużych gospodarstw w krajach UE, tylko ich niewielki odsetek korzysta z dronów, co odzwierciedla niepewność, co do ich stosunku korzyści do kosztów” – wskazuje Marcin Kucharski, Senior Project Manager w firmie NFQ.

Wobec wysokich kosztów technologii rolnictwa precyzyjnego, kluczowe znaczenie dla małych gospodarstw mają alternatywne ścieżki dostępu do nowoczesnych rozwiązań. Drobni rolnicy łączą zasoby tworząc spółdzielnie, w których nie tylko dzielą się wiedzą, ale i wspólnie inwestują w technologie. Innym rozwiązaniem jest zatrudnianie zewnętrznych usługodawców, oferujących usługi wielu gospodarstwom, co mogłoby obniżyć koszty przypadające na jedno gospodarstwo.

Duże możliwości dają też otwarte dane i oprogramowanie open-source. Polskie małe gospodarstwa mogą wykorzystać je do wdrażania rolnictwa precyzyjnego. Doskonałym przykładem są np. darmowe obrazy satelitarne z programu Copernicus, które rolnicy mogą wykorzystywać do monitorowania upraw, dane pogodowe dostarczane przez IMGW czy informacje Geoportalu, które mogą być wykorzystane do mapowania pól.

Na rynku są także darmowe rozwiązania komercyjne, jak choćby polska platforma SatAgro, która umożliwia rolnikom dostęp do obserwacji satelitarnych NASA i Europejskiej Agencji Kosmicznej dla każdego pola. Rolnicy mogą również korzystać z oprogramowania open-source, jak farmOS, do mapowania pól i planowania nakładów bez kosztów licencji.

W Europie funkcjonuje też wiele inicjatyw, które mają na celu ułatwienie dostępu do technologii rolniczych dla mniejszych gospodarstw. Mowa o projektach takich jak Farmtopia czy SmartAgriHubs, które łączą startupy, MŚP, dostawców usług i ekspertów technologicznych, aby napędzać cyfrową transformację w rolnictwie. Szansą są także środki z KPO oraz programy wspierane przez UE w ramach Wspólnej Polityki Rolnej (CAP), które oferują dotacje na modernizację gospodarstw rolnych, w tym na sprzęt do precyzyjnego rolnictwa.

Wysiłek włożony w powyższe działania będzie opłacalny. Według globalnych danych StartUs Insights, wdrożenia sztucznej inteligencji generują 25% wzrost plonów i odpowiadają za 50% redukcję strat spowodowanych szkodnikami. Jeśli chodzi natomiast o wskaźniki efektywności kosztowej, to właśnie dzięki wdrożeniu AI drobni rolnicy osiągnęli 120% zwrotu z inwestycji (ROI), natomiast ci na dużą skalę 150%.

Jak to wygląda w Polsce od strony praktycznej?

Sztuczna inteligencja coraz silniej oddziałuje na rozwój współczesnego, krajowego rolnictwa, przekształcając tradycyjne, większe gospodarstwa, w nowoczesne centra produkcyjne oparte na danych i technologii. Dzięki niej rolnicy lepiej rozumieją potrzeby roślin i zwierząt oraz szybciej i trafniej podejmują decyzje. Jakie więc konkretne zadania w rolnictwie mogą zostać zautomatyzowane i zoptymalizowane dzięki AI?

„W praktyce sztuczna inteligencja przejmuje wiele powtarzalnych i czasochłonnych obowiązków. Przykładowo, w hodowli bydła obejmuje to automatyczne pobieranie, cięcie, mieszanie i podawanie paszy oraz regularne jej podgarnianie przy stole paszowym, zapewniając zwierzętom stały dostęp. AI wspiera także monitorowanie zdrowia krów za pomocą systemów wizji maszynowej i czujników, które wykrywają pierwsze symptomy problemów zdrowotnych” – tłumaczy Robert Szepietowski, dyrektor generalny sprzedaży i marketingu w spółce Euromilk. „Z kolei w produkcji roślinnej AI umożliwia precyzyjne nawożenie i opryski, analizując stan gleby, roślin oraz prognozy pogody. Dodatkowo pomaga prognozować plony oraz optymalizować logistykę gospodarstwa, planując przejazdy maszyn tak, aby minimalizować zużycie paliwa i energii” – dodaje.

Przykładem praktycznego wdrożenia sztucznej inteligencji w codziennej pracy gospodarstw mlecznych są roboty Euromilk.

• EM FALCON: autonomiczny robot żywieniowy, który samodzielnie pobiera paszę z pryzmy, rozdrabnia ją, miesza i rozdziela gotową mieszankę. Zapewnia powtarzalność i wysoką jakość systemu żywieniowego krów (TMR), eliminując monotonne zadanie i problem niedoboru pracowników oraz poprawiając zdrowie i wydajność stada.
• EM LIZARD: robot podgarniający paszę, który dba o nieprzerwany dostęp krów do jedzenia przez całą dobę. Redukuje straty paszy przy stole paszowym i zwiększa komfort zwierząt, co przekłada się na wyższy udój (każda krowa daje średnio o 2 litry mleka więcej dziennie) oraz zmniejszenie wydatków na produkcję.
• EM QUBE: system zdalnego sterowania procesem karmienia przez komputer lub telefon. Umożliwia rolnikom oszczędność czasu i pełną kontrolę nad żywieniem w dowolnym momencie.

Dzięki taki robotom hodowle stają się bardziej efektywne i odporne na wahania rynkowe. A dodatkowo, nowoczesne roboty rolnicze wykorzystujące AI wspierają też ideę zrównoważonego rozwoju. „Dzięki regularnemu podgarnianiu paszy i precyzyjnemu karmieniu minimalizują się odpady, a elektryfikacja urządzeń pozwala ograniczyć zużycie paliw kopalnych i emisję dwutlenku węgla. Inteligentne systemy karmienia czy nawożenia zapewniają, że zwierzęta i rośliny otrzymują dokładnie to, czego potrzebują, bez nadmiaru i marnotrawstwa. W efekcie rolnictwo staje się bardziej przyjazne dla klimatu i środowiska naturalnego, jednocześnie zwiększając swoją wydajność” – wskazuje Robert Szepietowski.

Oczywiście na rynku funkcjonują też inne narzędzia wykorzystujące AI. Są to m.in.:

• xFarm – platforma łącząca dane agrotechniczne, pogodę i monitoring upraw.
• OneSoil – narzędzie oparte na danych satelitarnych, służące do mapowania pól i zarządzania plonami.
• Agdata.cz – czeska platforma wdrażająca elementy AI, m.in. do prognozowania plonów i analizy efektywności.

Polska i UE na drodze do autonomicznego i zrównoważonego rolnictwa

Polski sektor rolnictwa coraz sprawniej nadrabia zaległości względem Europy Zachodniej. „Coraz więcej gospodarstw, zwłaszcza w sektorze mlecznym, inwestuje w automatyzację i roboty wspierane sztuczną inteligencją. Prognozy wskazują, że w ciągu kilku lat co piąte gospodarstwo będzie korzystać z robotów do karmienia lub podgarniania paszy. Choć obecnie poziom adopcji AI jest niższy niż w najnowocześniejszych krajach, tempo wzrostu w Polsce jest bardzo szybkie, co daje realne szanse na szybkie dołączenie do europejskiej czołówki” – uważa Robert Szepietowski.

Prognozuje się, że najbliższe 5-10 lat przyniesie dalszą autonomizację procesów w rolnictwie – od obór i magazynów paszowych, po pola. Kluczową rolę odegrają zwłaszcza systemy edge-AI, które działają lokalnie na urządzeniach, nie wymagając ciągłego połączenia z chmurą, co zwiększa niezawodność i bezpieczeństwo danych.

„Rozwijać się będą technologie wizji maszynowej oraz czujniki wielofunkcyjne, umożliwiające bieżące monitorowanie zdrowia zwierząt i stanu upraw. Ważna będzie także elektryfikacja maszyn, pomagająca obniżyć koszty eksploatacji i emisję” – wskazuje Robert Szepietowski. „W dłuższej perspektywie wzrośnie znaczenie integracji danych z całego łańcucha produkcji – od pola, przez gospodarstwo, aż po sprzedaż – co pozwoli lepiej zarządzać produkcją i zmniejszać marnotrawstwo żywności” – dodaje.

Wspomniany już raport instytutu Fraunhofer IESE dla Komisji Europejskiej rekomenduje natomiast dalszy rozwój cyfrowego rolnictwa poprzez działania polityczne, takie jak wspieranie standardów interoperacyjności, finansowanie publicznych repozytoriów danych oraz wprowadzanie regulacyjnych piaskownic do testowania AI w realnych warunkach. Według autorów analizy, kluczowa jest także wspólna infrastruktura – jak choćby Fabryka AI dla sektora rolno-spożywczego w programie „Cyfrowa Europa” – która obniża koszty i wspiera rozwój zaufanych, dostosowanych do branży narzędzi.

Ponadto podkreślana jest potrzeba współpracy decydentów, naukowców i przemysłu, aby tworzyć transparentny, efektywny i zgodny z celami zrównoważonego rozwoju oraz cyfryzacji ekosystem innowacji, zarówno na poziomie samej Unii Europejskiej, jak i globalnym.