Prognozowanie zbiorów upraw ma zasadnicze znaczenie dla podejmowania decyzji na szczeblu lokalnym, regionalnym i globalnym, ponieważ pomaga zabezpieczyć dostawy żywności. Przyszłe zbiory z danego pola uprawnego nie tylko służą rolnikowi do podejmowania świadomych decyzji ekonomicznych i administracyjnych, ale także pomagają narodom w ich wysiłkach na rzecz walki z głodem.

W ramach projektu AgrarIA pracujemy nad sprawdzoną koncepcją prognozowania zbiorów upraw w rolnictwie z wykorzystaniem obliczeń kwantowych. Celem tego projektu pilotażowego, realizowanego przez GMV i CSIC, jest przetworzenie zdjęć satelitarnych w celu opracowania wskaźnika prognozowania zbiorów upraw w oparciu o kwantowe uczenie maszynowe (ang. Quantum Machine Learning, QML).

W tym celu wykorzystany zostanie wstępnie przetworzony publiczny zbiór danych obrazów satelitarnych, opracowany zostanie predyktor oparty na QML, a następnie przeprowadzona zostanie ocena i interpretacja wyników. Ponadto model prognostyczny zostanie rozszerzony o inne dane: klimatyczne, obrazowanie wielospektralne, dane o zagrożeniach itp.

„W tym procesie będziemy porównywać prognozy uzyskane przez modele kwantowe z klasycznym stanem wiedzy. Pozwoli nam to na zbadanie nowych metod włączania informacji o obrazie do algorytmów kwantowych, a także nowych paradygmatów kwantowego uczenia maszynowego i kwantowej inspiracji, przy jednoczesnym podniesieniu poziomu wiedzy na temat sztucznej inteligencji w rolnictwie” – wyjaśniają Ángela Ribeiro i Juan José García Ripoll, naukowcy z CSIC.

W rolnictwie dąży się do ciągłego rozwoju narzędzi pomagających w zarządzaniu uprawami i umożliwiających prognozowanie warunków pogodowych, które będą miały wpływ na uprawy, w celu wdrożenia znacznie wydajniejszych i lepiej dostosowanych systemów.

Na czym polega projekt AgrarIA?

AgrarIA to projekt prowadzony przez GMV i finansowany w ramach Programu Misje badawczo-rozwojowe w zakresie Sztucznej Inteligencji hiszpańskiego Sekretariatu stanu ds. cyfryzacji i sztucznej inteligencji (SEDIA) działającego w ramach Ministerstwa ds. gospodarczych i transformacji cyfrowej korzystającego ze środków Planu Odbudowy, Odporności i Transformacji. Jest to projekt, którego celem jest zbadanie możliwości zastosowania i wykonalności sztucznej inteligencji (SI), wraz z innymi technologiami związanymi z Przemysłem 4.0, w rzeczywistych rozwiązaniach. Ma to na celu zdefiniowanie nowych metod produkcji rolnej, które sprawią, że hiszpański sektor rolno-spożywczy będzie w przyszłości bardziej technologiczny, innowacyjny, zrównoważony i zaangażowany w wydajność energetyczną i zmniejszenie śladu węglowego.

W skład konsorcjum wchodzą 24 podmioty, w tym duże firmy, MŚP i ośrodki badawcze, których wspólnym celem jest zwiększenie wydajności hiszpańskiego sektora rolno-spożywczego poprzez działania badawczo-rozwojowe. Firmy inżynieryjne i technologiczne (1A Ingenieros, Agerpix, Codesian Software Tech, Celtiberian Solutions, Dronetools, Emergya Grupo, GMV, HelixNorth, Hispatec, I-Solagua, LB-Bagging, Secmotic i TEPRO); producenci i przetwórcy (Familia Torres i Florette Ibérica); firmy biotechnologiczne (Sylentis i Kimitec) i dystrybutorzy (Casa Ametller z Ametller Origen Group, Kivnon Logística i Primafrio), które mają wsparcie dwóch organizacji badawczych (CSIC i ITCL) oraz dwóch uniwersytetów publicznych (Uniwersytet w Salamance oraz Wydział Geografii Fizycznej i Regionalnej Analizy Geograficznej Uniwersytetu w Sewilli).

O CSIC

Krajowa Rady ds. Badań Naukowych (hiszp. Consejo Superior de Investigaciones Científicas, CSIC) jest największą publiczną organizacją badawczą w Hiszpanii, czwartą co do wielkości w Europie i siódmą na świecie. Misją CSIC jest promowanie, koordynowanie, rozwijanie i rozpowszechnianie badań naukowych i technologicznych w celu przyczynienia się do postępu wiedzy oraz rozwoju gospodarczego, społecznego i kulturalnego.