Ekspert: Süni intellekt kənd təsərrüfatında iqlim risklərini əvvəlcədən görməyə imkan verir
Bakı, 9 sentyabr, AZƏRTAC
Süni intellekt (Sİ) kənd təsərrüfatında iqlim dəyişikliklərinin yaratdığı riskləri tam aradan qaldıra bilməsə də, onları əvvəlcədən görmək və daha düzgün qərarlar qəbul etmək imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirə bilər. Sİ hava, torpaq, peyk görüntüləri, suvarma, məhsuldarlıq və əvvəlki illərin məhsul göstəriciləri kimi böyük həcmdə məlumatların birlikdə təhlilini apararaq fermerə konkret qərarlar verməkdə kömək edə bilər. Burada əsas üstünlük məlumatların sadəcə toplanması deyil, onların fermer üçün praktik tövsiyələrə çevrilməsidir.
Bu fikirləri AZƏRTAC-a açıqlamasında Liberal İqtisadçılar Mərkəzinin sədri, kənd təsərrüfatı üzrə ekspert Akif Nəsirli deyib.
Onun sözlərinə görə, su qıtlığı şəraitində ən böyük imkanlardan biri dəqiq suvarmanın tətbiqidir. Torpağın rütubəti, havanın temperaturu, yağıntı proqnozu və bitkinin inkişaf mərhələsi barədə məlumatlar təhlil edilərək sahənin nə vaxt və nə qədər suya ehtiyacı olduğu müəyyənləşdirilə bilər. Fermer bütün sahəni eyni həcmdə suvarmaq əvəzinə yalnız ehtiyac olan əraziyə lazımi miqdarda su verə bilər. Azərbaycan kimi su ehtiyatlarının məhdud olduğu ölkədə bu, həm suya, həm də elektrik enerjisinə qənaət baxımından real iqtisadi əhəmiyyət daşıyır. Sİ məhsuldarlıq risklərinin erkən müəyyənləşdirilməsində mühüm rol oynaya bilər. Peyk görüntüləri və dronlardan alınan məlumatlar vasitəsilə bitkilərin inkişafında problem olan sahələr müəyyən edilə, xəstəlik, zərərverici və ya qida çatışmazlığının ilkin əlamətləri aşkar oluna bilər. Bu, fermerə problem bütün sahəyə yayılmadan müdaxilə etməyə, nəticədə məhsul itkisini, pestisid və gübrə xərclərini azaltmağa imkan verər. Əlverişsiz hava şəraitinin idarə olunmasında süni intellektin imkanları genişdir. Güclü yağış, dolu, şaxta, yüksək temperatur, quraqlıq və digər risklər barədə müxtəlif mənbələrdən məlumatlar toplanaraq təsərrüfat üçün risk proqnozları hazırlana bilər. Məsələn, şaxta təhlükəsi əvvəlcədən müəyyən edilərsə, fermer bağda və ya istixanada qoruyucu tədbirlər görə bilər.
A.Nəsirlinin fikrincə, Azərbaycanda ən real addımlardan biri vahid rəqəmsal aqrar məlumat sisteminin yaradılmasıdır. Aqrar məlumatlar bir platformada birləşdirilərsə, süni intellekt daha dəqiq nəticələr verə bilər. Hazırda məlumatların müxtəlif qurumlarda və sistemlərdə parçalanması belə texnologiyaların effektivliyini məhdudlaşdırır. Qarşıda duran əsas məsələlərdən biri də kiçik və orta fermerlərin bu texnologiyalara çıxışının təmin edilməsidir. Fermerin ayrıca dron, sensor, meteoroloji stansiya və bahalı proqram təminatı alması çox vaxt iqtisadi baxımdan mümkün deyil. Buna görə də texnologiyanın hər fermer tərəfindən ayrıca alınması əvəzinə dövlət, aqrar şirkətlər, kooperativlər və özəl xidmət göstərən şirkətlər vasitəsilə kollektiv istifadəyə verilməsi daha səmərəli yanaşmadır. Məsələn, dövlət müəyyən regionlarda aqrar rəqəmsal xidmət mərkəzləri yarada, fermerlərə peyk və hava məlumatları əsasında hazırlanmış tövsiyələri mobil tətbiq və ya SMS vasitəsilə təqdim edə bilər. Dronla monitorinq və torpaq analizləri ayrıca xidmət kimi subsidiyalaşdırıla bilər. Fermerin dron almasına pul verməkdənsə, ona xidmətin daha aşağı qiymətə göstərilməsi daha səmərəli ola bilər.
Ekspert, eyni zamanda, süni intellektin fermerin yerini tamamilə tuta bilməyəcəyini vurğulayıb. Aqrar istehsal canlı və mürəkkəb sistemdir və eyni hava şəraiti müxtəlif torpaqlarda və bitkilərdə fərqli nəticələrə səbəb ola bilər. Buna görə süni intellektin verdiyi nəticə yerli aqronom biliyi və fermerin praktiki təcrübəsi ilə tamamlanmalıdır. Sİ əsaslı aqrar layihələrin effektivliyi konkret nəticələrlə ölçülməlidir.
A.Nəsirli Azərbaycan üçün böyük və bahalı texnoloji layihələrdən əvvəl konkret problemlərin həllinə yönəlmiş pilot layihələrin daha məqsədəuyğun olduğunu bildirib: “Su qıtlığının daha ciddi hiss olunduğu rayonlarda “ağıllı” suvarma, pambıqçılıq və taxılçılıqda məhsuldarlıq proqnozları, meyvəçilikdə isə şaxta və xəstəlik xəbərdarlığı kimi sistemlər sınaqdan keçirilə bilər. Uğurlu nəticələr əldə olunarsa, bu modellər digər regionlara da genişləndirilə bilər”.
Müxbir - Səbinə Əlizadə
Bölmənin digər xəbərləri
