כיצד AGI סופר אינטליגנטי יכול לשנות את החקלאות

גדלתי והאזנתי לסיפורי החקלאות של סבי בשנות ה-60. הוא דיבר על בוקר מוקדם, עמל בלתי פוסק והקשר העמוק שחש עם הארץ. המשפחה שלנו עבדה את האדמה הזו במשך דורות, והעבירה לא רק רכוש אלא מורשת של חוסן והסתגלות. כשאני מטייל בשדות האלה היום, אני חולם על מערכת בינה כללית מלאכותית (AGI) שיכולה ללמד אותי את כל המורכבויות של חקלאות מודרנית - מבריאות הקרקע ועד למגמות השוק. אבל עד כמה שהחזון הזה מפתה, הוא גם מעלה שאלות לגבי מה אנחנו מייחלים ואיך אנחנו מתכוננים למה שמגיע.

הנוף החקלאי: עבר והווה, סיכונים ואתגרים

בשנת 1945, החקלאות הייתה עמוד השדרה של כוח העבודה העולמי. למעלה מ-501 TP3T מאוכלוסיית העולם - כ-1.15 מיליארד איש - הועסקו בחקלאות. בארצות הברית, כ-16% מהאוכלוסייה עבדו את האדמה. ייצור המזון היה עתיר עבודה, והקהילות היו קשורות בחוזקה סביב מחזורים חקלאיים. החקלאים הסתמכו על ידע דורי, והצלחתו של קטיף הייתה על ניסיון ואינטואיציה כמו על עבודה קשה.

כיום, פחות מ-2% מאוכלוסיית ארה"ב עובדת בחקלאות. בעולם, המספר ירד לסביבות 27%, אפילו כשאוכלוסיית העולם עלתה ל-8 מיליארד. מיכון, התקדמות טכנולוגית וגלובליזציה הגדילו את הפרודוקטיביות, ואפשרו לפחות אנשים לייצר יותר מזון מאי פעם. טרקטורים החליפו סוסים, השקיה אוטומטית החליפה השקיה ידנית, ושינוי גנטי שיפר את יבול היבול.

עם זאת, התקדמות אלה הציגו סיכונים ואתגרים חדשים. האסטרטג הגיאופוליטי פיטר זייהאן מדגיש את השבריריות של מערכות חקלאיות מודרניות לנוכח הדה-גלובליזציה. הוא מדגיש כי החקלאות של היום תלויה במידה רבה בסחר בינלאומי עבור תשומות חיוניות כמו דשנים, דלק וציוד. מרכיבי מפתח כגון חנקן, אשלג ודשני פוספט מרוכזים באזורים לא יציבים מבחינה גיאופוליטית כמו רוסיה, בלארוס וסין.

זייהן מזהיר כי שיבושים בשרשרת האספקה הללו עלולים להפחית את ייצור הקלוריות העולמי עד שליש. מדינות הנשענות על יבוא עלולות להתמודד עם מחסור חמור במזון, שיוביל לאי יציבות פוליטית ולמשברים הומניטריים. שינויי האקלים מוסיפים שכבה נוספת של מורכבות, עם דפוסי מזג אוויר בלתי צפויים המשפיעים על תפוקת היבול וזמינות המים.

מחסור בעבודה ואוכלוסיות חקלאיות מזדקנות הם דאגות נוספות. דורות צעירים מהגרים לאזורים עירוניים, ומשאירים פחות אנשים לנהל חוות. מגיפת COVID-19 חשפה עוד יותר נקודות תורפה בשרשרת האספקה ובזמינות העבודה, וגרמה לעיכובים והפסדים.

כאשר אנו מתמודדים עם האתגרים הללו, נשאלת השאלה: כיצד נוכל לבנות מערכת חקלאית עמידה ובת קיימא יותר לעתיד? תשובה פוטנציאלית אחת טמונה באימוץ טכנולוגיות מתקדמות כמו רובוטיקה ו-AGI.

עליית הרובוטיקה: פתרון פוטנציאלי

בשנים האחרונות חלה האצה משמעותית באימוץ הרובוטיקה בחקלאות. עד 2023, המלאי העולמי של רובוטים מבצעיים הגיע ל-3.5 מיליון יחידות, בשווי של $15.7 מיליארד. אֵלֶה רובוטים לבצע משימות החל משתילה וקציר ועד ניטור בריאות היבול ותנאי הקרקע.

בינה מלאכותית משפרת את המערכות הרובוטיות הללו, ומאפשרת להן להסתגל לסביבות משתנות - יכולת מכרעת בחקלאות, שבה התנאים אינם סטטיים לעתים רחוקות. חברות משקיעות בפלטפורמות שהופכות את הרובוטיקה לנגישה גם לבעלי כישורי תכנות מיוחדים. השילוב של בינה מלאכותית ורובוטיקה מטפל במחסור בכוח אדם ובשיבושים בשרשרת האספקה, ומציע דרך להגביר את היעילות ולהפחית את התלות בשווקים גלובליים הפכפכים.

הבנת AGI וההשלכות הכלכליות שלה

בינה כללית מלאכותית מתייחסת למערכות בינה מלאכותית שיש להן את היכולת להבין, ללמוד וליישם ידע במגוון רחב של משימות - בדומה לאדם. סוג זה של אינטליגנציה דומה ל-Super Intelligence. שלא כמו AI צר, שמיועד לפונקציות ספציפיות, AGI יכול להכליל למידה ולהסתגל למצבים חדשים ללא תכנות מפורש לכל אחד מהם.

כלכלנים וטכנולוגים צופים כי AGI עשויה לחולל מהפכה בתעשיות, ולהוביל ליעילות וחידושים חסרי תקדים. הייצור, הבריאות, הפיננסים והחקלאות עומדים על סף השינוי. עם זאת, הדבר מעורר גם חששות לגבי עקירת מקומות עבודה ואי שוויון כלכלי. דיונים סביב הכנסה בסיסית אוניברסלית (UBI) תפסו תאוצה כפתרון פוטנציאלי לתמיכה באלה שמערכות AGI עשויות לבצע את עבודתם אוטומטית.

הפוטנציאל של AGI בחקלאות: תובנות ממחקרים אחרונים

מחקר עדכני מציע תובנות חשובות לגבי האופן שבו AGI יכולה להתמודד עם כמה מהאתגרים הללו. בעיתון "AGI לחקלאות" מאת Guoyu Lu ועמיתיו מאוניברסיטת ג'ורג'יה, אוניברסיטת פלורידה ומוסדות אחרים, המחברים חוקרים את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של AGI במגזר החקלאי.

יישומים של AGI בחקלאות

המחקר מדגיש מספר תחומים שבהם AGI יכולה לתרום משמעותית:

• עיבוד תמונה: AGI יכול לשפר משימות כגון זיהוי מחלות, זיהוי מזיקים וניטור יבול באמצעות מערכות ראייה ממוחשבת מתקדמות. זה מוביל להתערבות מוקדמת ולהפחתת הפסדי היבול.
• עיבוד שפה טבעית (NLP): מערכות AGI יכולות לספק תשובות בזמן אמת לשאלות חקלאים, להפוך את שליפת הידע לאוטומטית ולסייע בקבלת החלטות באמצעות ממשקי שיחה.
• גרפי ידע: על ידי ארגון ומבנה של כמויות עצומות של נתונים חקלאיים, AGI יכולה לתמוך בהיגיון מורכב ולשפר את קבלת ההחלטות בתחומים כמו חיזוי תשואה ואופטימיזציה של משאבים.
• שילוב רובוטיקה: רובוטים המצוידים ב-AGI יכולים לבצע משימות כמו ניכוש עשבים, דישון וקציר ביעילות רבה יותר. הם יכולים לפרש פקודות קוליות או טקסט, ולשפר את האינטראקציה בין אדם לרובוט בחוות.

אתגרים ושיקולים

יישום AGI בחקלאות אינו חף ממכשולים:

• דרישות נתונים: מערכות AGI דורשות כמויות משמעותיות של נתונים מסומנים, שיכולים להיות קשים להשגה עקב שונות בסביבות ובתנאים.
• התאמת דומיין: AGI חייבת להכליל את הלמידה על פני יבולים, אזורים ושיטות חקלאות שונות, הדורשת אלגוריתמים ומודלים מתוחכמים.
• השלכות אתיות וחברתיות: יש לטפל בחששות לגבי עקירת עבודה, פרטיות נתונים וחלוקה שוויונית של הטבות AGI.

מחקר נוסף, "בינה מלאכותית בחקלאות: יתרונות, אתגרים ומגמות" מאת Rosana Cavalcante de Oliveira ועמיתיו, מדגיש את החשיבות של אימוץ AI אחראי. המאמר מדגיש את הצורך במודלים של AI שקופים וניתנים להסבר שחקלאים יכולים לסמוך עליהם ומדגיש את תפקידם של בעלי עניין בהבטחת הטכנולוגיה מתיישרת עם יעדי הקיימות.

חלימה בהקיץ: איך סופר אינטליגנציה יכולה להיראות בחווה שלי

שילוב AGI בחקלאות עשוי לתת מענה לרבים מהאתגרים שהתוו על ידי זייהן ואחרים. AGI יכולה לייעל את השימוש בדשנים, ולהפחית את התלות בשרשרות אספקה גלובליות לא יציבות. על ידי שיפור החקלאות המדויקת, AGI יכולה לעזור לחקלאים לקבל החלטות מונעות נתונים המשפרות את התפוקה ואת הקיימות.

יום בחווה שלי עם AGI

תארו לעצמכם שאתם מתעוררים בחווה ומתחילים את היום בבקשת AGI לטפל בבקשת הסובסידיה השנתית הנדרשת לקבלת רווחי מדיניות חקלאית משותפת (CAP). ה-AGI מעבד ביעילות את הניירת, מייצר רשימה של משימות הקשורות לתאימות, ומתזמן אותן לאורך השנה.

בשלב הבא, ה-AGI מבטיח שכל הרובוטים דמויי האדם ומבוססי הגלגל מסונכרנים ומעודכנים. בכרם, AGI מצווה על שניים או שלושה רובוטים המונעים על ידי שמש לעשב את 1.5 הקטרים של ענבי Ugni Blanc. אין צורך בחומרי הדברה. רובוטים אלו מנתחים את הגפנים לאיתור סימני טחב, מקיימים אינטראקציה אוטונומית ומדווחים חזרה למערכת AGI הראשית. בהתבסס על הניתוח שלהם, AGI מחליט אם לרסס נחושת ומוצרים אחרים המאושרים אורגניים, תוך הקפדה על התקנות האורגניות המחמירות של צרפת.

לאחר מכן, ה-AGI מתווה תוכנית לשתול לאחר 50 דונם של אספסת. הוא בוחר את היבול הנכון על סמך ניתוחי קרקע שבוצעו באופן אוטומטי חודש קודם, מחירי סחורות נוכחיים ותחזיות מזג אוויר. ה-AGI מציע תרחיש מקיף - מרכישת זרעים ועד הכנת קרקע, זריעה, קציר ומכירה. היא אפילו מטפלת בחוזים עם קונים של חיטה אורגנית.

טרקטורים כבדים וחכמים יותר מצווים לחרוש את שדות האספסת. ה-AGI גם מפקח על רובוט דמוי אדם המסוגל לתקן מכונות אחרות בחווה, ומבטיח זמן השבתה מינימלי. במקביל, מזל"ט אנליטי סוקר את מטע התפוחים, מעריך יבול ומנבא את תאריך הקטיף האופטימלי.

שילוב חלק זה של AGI בפעילות החווה היומיומית ממחיש את הפוטנציאל להגברת היעילות, הקיימות והרווחיות.

בחינת שלושה תרחישים עתידיים

כדי לנווט בנוף המורכב הזה, הבה נתעמק בשלושה תרחישים מפורטים הממחישים כיצד AGI עשויה להשפיע על החקלאות:

תרחיש 1: תרחיש האימה - AGI משבש את החקלאות לרעה

בעתיד הדיסטופי הזה, AGI מתפתחת במהירות ללא פיקוח מתאים או הנחיות אתיות. עסקים חקלאיים גדולים מקנים מונופול על טכנולוגיות AGI, ומשביתים חקלאים קטנים. מערכות AGI מתעדפות רווחים לטווח קצר על פני קיימות סביבתית, מה שמוביל לניצול יתר של משאבים. בריאות הקרקע מתדרדרת, והמגוון הביולוגי יורד ככל שהמונו-תרבותיות שולטות.

חששותיו של פיטר זייהאן מתממשים כאשר שרשראות האספקה העולמיות קורסות תחת מתחים גיאופוליטיים. התלות בדשנים מיובאים מובילה למחסור חמור. האופטימיזציה הצרה של AGI מחמירה את הבעיות הללו, ולא מצליחה להסתגל לשיבושים באספקה. ייצור המזון צונח, מה שגורם לרעב נרחב ולתסיסה חברתית. ממשלות נאבקות להגיב ביעילות, והקהילות הכפריות הרוסות.

הערכות אובדן עבודה

בתרחיש זה, האוטומציה המהירה עלולה להוביל לאובדן מקומות עבודה משמעותי בחקלאות. נכון לעכשיו, כ-27% מכוח העבודה העולמי - כ-2.16 מיליארד אנשים - מועסקים בחקלאות. אם AGI ורובוטיקה יחליפו 20-50% של משרות חקלאיות במהלך 10-20 השנים הבאות, כפי שמספר מומחים צופים, פירוש הדבר עשוי להיות 432 מיליון עד למעלה ממיליארד בני אדם שנעקרו ברחבי העולם. המחסור בהזדמנויות תעסוקה חלופיות עלול להחמיר את העוני ואי השוויון.

ההשלכות חורגות מעבר לחקלאות. האבטלה עולה על רקע עקירת עובדי חווה, מה שמוביל למיתון כלכלי. היעדר מסגרות רגולטוריות מאפשר למערכות AGI לפעול ללא בדיקה, וכתוצאה מכך להפרות אתיות כגון שימוש לרעה בנתונים והפרה של זכויות חקלאים. המורשת התרבותית של משפחות חקלאים נשחקת ככל שהידע הדורי מתיישן.

תרחיש 2: התרחיש הבינוני - יתרונות לא אחידים בין שינויים גלובליים

בתוצאה זו, היתרונות של AGI מתממשים בעיקר על ידי מדינות עשירות ותאגידים בעלי משאבים להשקעה בטכנולוגיות מתקדמות. חקלאות מדויקת משפרת את היעילות והקיימות באזורים אלה. עם זאת, מדינות מתפתחות וחקלאים בקנה מידה קטן נשארים מאחור בשל חוסר גישה ותשתיות.

הדה-גלובליזציה מתעצמת, כאשר מדינות מתמקדות בספק עצמי. אי השוויון הגלובלי מתרחב, והדאגות של זייהאן לגבי פגיעות שרשרת האספקה נמשכות במדינות פחות מפותחות. בעוד שאוכלוסיות מסוימות נהנות מהפירות של חקלאות משופרת AGI, אחרות מתמודדות עם חוסר ביטחון תזונתי. הפער הדיגיטלי מעמיק, והקהילות הכפריות באזורים מוחלשים יורדות.

הערכות אובדן עבודה

כאן, עקירת עבודה מתרחשת בצורה לא אחידה. במדינות מפותחות, עד 30% של משרות חקלאיות - שעלולות להשפיע על מיליונים - עשויות להיות אוטומטיות במהלך 15-25 השנים הבאות. מדינות מתפתחות עשויות לראות אימוץ איטי יותר בגלל אילוצים תשתיתיים, אבל היעדר השקעות עלול להפריע לתחרותיות, להוביל לקיפאון כלכלי ולאובדן מקומות עבודה עקיף.

פערים כלכליים מובילים למתחים חברתיים בתוך ובין מדינות. הזדמנויות תעסוקה עוברות לתפקידים ממוקדי טכנולוגיה, ומשאירים מאחור את אלה שאין להם גישה לחינוך והכשרה. המאמצים ליישום UBI אינם עקביים, מספקים הקלה באזורים מסוימים אך נכשלים באחרים עקב אילוצים כלכליים.

תרחיש 3: התרחיש הגדול - AGI מניע טרנספורמציה חיובית

בחזון האופטימי ביותר, AGI מפותחת ומיושמה באחריות, מונחית על ידי שיקולים אתיים ושיתוף פעולה גלובלי. הגישה לטכנולוגיות AGI עוברת דמוקרטיה באמצעות השקעות בתשתיות ובחינוך.

AGI משפרת שיטות חקלאות בנות קיימא ברחבי העולם. זה עוזר לייעל את השימוש במשאבים, לשפר את בריאות הקרקע ולהגדיל את מגוון היבולים. חששות שרשרת האספקה של זייהאן מתמתנים מכיוון ש-AGI מסייעת בפיתוח פתרונות מקומיים לייצור דשנים וניהול קרקע. אבטחת המזון משתפרת בעולם, והזדמנויות כלכליות מתרחבות ככל שצצות משרות חדשות בניהול ותחזוקה של מערכות AGI.

הערכות אובדן עבודה

בעוד אוטומציה מפחיתה את הצורך בעבודה ידנית, מתגלים תפקידים חדשים בניהול ותחזוקה של מערכות AGI. עקירת משרות עשויה להיות מוגבלת ל-10-15% במהלך 20-30 השנים הבאות, עם התמקדות בתוכניות הסבה מחדש. כוח העבודה עובר לתפקידים בעלי כישורים גבוהים יותר, ומפחית את סיכוני האבטלה.

מחקרים כמו "אימוץ אחראי של AI בחקלאות" להדגיש את החשיבות של שיתוף בעלי עניין בפיתוח מערכות בינה מלאכותית המקדמות קיימות סביבתית וחלוקה שוויונית של הטבות. מודלים שקופים וניתנים להסבר של AI מטפחים אמון בין חקלאים וקהילות.

השילוב של AGI מוביל לחידושים בתחומים כמו הפחתת שינויי אקלים, כאשר מערכות חכמות תורמות למאמצי ריבוי פחמן. AGI מאפשרת שיתוף פעולה גלובלי בטיפול באתגרים כמו מחסור במים וחלוקת משאבים.

ההשלכות של AGI בחקלאות

ככל שה-AGI משתלב יותר בחקלאות, חיוני לשקול את ההשלכות האפשריות - חיוביות ושליליות - שעלולות לעצב את עתיד החקלאות.

• ארגון מחדש כלכלי: AGI יכולה להגדיר מחדש את הכלכלה החקלאית על ידי הפחתה משמעותית של עלויות הייצור ושינוי דינמיקת העבודה. היעילות עולה, אבל קיים סיכון לעקירת עבודה. ההערכות מצביעות על כך שבין 10% ל-50% של משרות חקלאיות עשויות להיות אוטומטיות במהלך 10 עד 30 השנים הבאות, ולהשפיע על מאות מיליונים ברחבי העולם. הכנת כוח העבודה באמצעות חינוך והסבה מחדש הופכת מכרעת.
  
• השפעה על הסביבה: ל-AGI יש פוטנציאל לשפר שיטות עבודה בר-קיימא, להפחית את הפסולת ולקדם את המגוון הביולוגי. לעומת זאת, ללא פיקוח מתאים, זה עלול להוביל לפגיעה סביבתית עקב ייעול יתר לתשואה על פני קיימות.
  
• פרטיות נתונים ובעלות: כאשר מערכות AGI אוספות כמויות אדירות של נתונים, עולות שאלות לגבי מי הבעלים של הנתונים הללו וכיצד נעשה בהם שימוש. הגנה על זכויות החקלאים והבטחת שקיפות חיוניים למניעת שימוש לרעה.
  
• ביטחון תזונתי גלובלי: AGI יכולה לעזור לטפל במחסור במזון על ידי ייעול הייצור וההפצה. עם זאת, אם הגישה ל-AGI אינה שוויונית, זה עלול להחמיר את הפערים העולמיים בביטחון תזונתי.
  
• שינויים תרבותיים וחברתיים: תפקידו של החקלאי עשוי לעבור מטיפוח מעשי לניהול מערכות בינה מלאכותית מורכבות. זה עלול להוביל לאובדן הידע המסורתי ולשנות את המרקם החברתי של קהילות כפריות.
  
• אתגרים רגולטוריים: יצירת מדיניות שמאזנת בין חדשנות להגנה היא מורכבת. התקנות חייבות להתפתח כדי לטפל בבעיות כמו שימוש ב-AI אתי, הגנה על נתונים וגישה הוגנת.
  
• דינמיקת השקעות: שטחים חקלאיים הופכים ליותר ערך כאשר AGI משפרת את הפרודוקטיביות שלה. השקעות בעלות פרופיל גבוה, כמו ביל גייטס ברכישת קרקע חקלאית, מדגישות מגמה שבה החקלאות מושכת הון משמעותי, מה שעלול להשפיע על דפוסי הבעלות על הקרקע ושיקולי החזר ROI.

נתיב קדימה: איזון בין חדשנות ואחריות

היגוי לעבר התרחיש הגדול דורש פעולה מכוונת ושיתוף פעולה.

• פיתוח אתי של AGI: קביעת קווים מנחים חזקים מבטיחה שמערכות AGI שקופות, אחראיות ומתואמות לערכים האנושיים. זה כולל מניעת שימוש לרעה והגנה על פרטיות הנתונים.
  
• השקעה בחינוך ותשתיות: מתן גישה לחקלאים ברחבי העולם לטכנולוגיות AGI וההכשרה להשתמש בהן ביעילות עוזרת לגשר על הפער הדיגיטלי ומקדם יתרונות שוויוניים.
  
• חיזוק חוסן שרשרת האספקה: פיתוח פתרונות מקומיים לתשומות חקלאיות קריטיות מפחית את התלות בשווקים בינלאומיים לא יציבים, ומשפר את ביטחון המזון.
  
• מדיניות ותקנות תומכות: ממשלות חייבות לחוקק מדיניות שמקדמת גישה שוויונית ל-AGI, מונעת מונופולים ומעודדת שיטות בר-קיימא.
  
• שיתוף פעולה בינלאומי: שיתוף ידע ומשאבים ברחבי העולם יכול לצמצם פערים ולטפל באתגרים כמו שינויי אקלים וחוסר ביטחון תזונתי.
  
• שיתוף מחזיקי עניין: שיתוף חקלאים, טכנולוגים, קובעי מדיניות וקהילות בפיתוח והטמעה של AGI מבטיח נקודות מבט מגוונות מעצבות את הטכנולוגיה.

הרהור על חשיבותה של קרקע חקלאית

אדמות חקלאיות נותרו נכס חיוני - לא רק מבחינה כלכלית אלא גם מבחינה תרבותית וסביבתית. בהקשר של AGI, השליטה על קרקע חקלאית והטכנולוגיה לעיבודם הופכת למשמעותית עוד יותר. השקעות בעלות פרופיל גבוה בקרקע חקלאית מעידות על הכרה בחשיבותה האסטרטגית ובפוטנציאל ההחזר על ההשקעה.

עבור חקלאים משפחתיים כמוני, זה מציג הזדמנויות וגם אתגרים. אימוץ AGI יכול לשפר את הפעילות שלנו ולהבטיח שהחווה שלנו תישאר תחרותית. עם זאת, הוא מצריך ניווט קפדני כדי להימנע מצל של ישויות גדולות יותר ולשמור על הערכים והמסורות המגדירים את אורח חיינו.

השתקפות אישית

כשאני עומד בשדות שסבי טיפל פעם, אני רואה בעיני רוחי מערכת AGI שיכולה להדריך אותי בכל היבט של חקלאות - משלבת דורות של חוכמה עם תובנות חדשניות. אין להכחיש את הפיתוי של כלי כזה. עם זאת, אני מודע לצורך בזהירות.

עלינו להיזהר במה שאנו מייחלים לו. הפוטנציאל של AGI בחקלאות הוא עצום, אך כך גם הסיכונים אם נמשיך ללא ראיית הנולד והאחריות. היערכות לעתיד פירושה אימוץ חדשנות תוך שמירה על מרכיבי החקלאות החיוניים לקהילות ולסביבה שלנו.

השדות שאנו מעבדים הם יותר מסתם אדמה; הם המורשת של אלה שבאו לפנינו וההבטחה שאנו מבטיחים לדורות הבאים. מכיוון ש-AGI עומדת לעצב מחדש את החקלאות, יש לנו את ההזדמנות - והאחריות - להנחות את השילוב שלה מתוך מחשבה.

על ידי איזון בין חדשנות לשיקולים אתיים, השקעה באנשים כמו בטכנולוגיה, וטיפוח שיתוף פעולה חוצה גבולות ודיסציפלינות, נוכל לרתום את הפוטנציאל של AGI לטובת הכלל. זה מסע שדורש חוכמה, ענווה וכבוד עמוק הן למסורת והן לקידמה.

אני מחויב להתכונן לעתיד הזה, בתקווה שנוכל לטפח עולם שבו הטכנולוגיה משפרת את הקשר שלנו לארץ במקום מפחיתה אותו. אחרי הכל, חקלאות תמיד הייתה על יותר מסתם גידול יבולים; מדובר בטיפוח החיים על כל צורותיהם.

מאז סוף 2022, אני עובד על פרויקט שאפתני, agri1.ai, תוכנן בתחילה לייעל ולשפר את התפעול בחווה שלי. החזון שלי התרחב במהירות, וכעת agri1.ai מותאמת לסייע לאלפי חקלאים ברחבי העולם. פלטפורמה זו ממנפת אינטליגנציה מלאכותית מתקדמת כדי להתמודד עם אתגרים חקלאיים שונים, מהדברה וניתוח קרקע ועד קבלת החלטות מבוססות מזג אוויר ואופטימיזציה של תפוקה.

עם agri1.ai, משתמשים יכולים לקיים אינטראקציה עם AI שלא רק מספק תשובות אלא מתפתח עם כל אינטראקציה, ולמד על הצרכים הספציפיים של כל חווה שהיא תומכת בה. זוהי מערכת אדפטיבית, הכוללת ממשק מבוסס צ'אט לסיוע מותאם אישית, יכולות ראייה ממוחשבת לניתוח תמונות ואפילו תחזיות מזג אוויר בזמן אמת. בסופו של דבר, המטרה היא לדחוף את agri1.ai לעבר בינה כללית מלאכותית (AGI) לחקלאות - כלי רב עוצמה המשלב ידע חקלאי עצום עם תובנות מעשיות מונעות נתונים כדי לשפר את הפריון באופן בר קיימא.

פלטפורמה זו מגלמת את המחויבות שלי לפיתוח בינה מלאכותית שלא רק תומכת בחקלאים בודדים אלא בעלת פוטנציאל לחולל מהפכה בחקלאות בקנה מידה עולמי, ולקרב את הטכנולוגיה לשורשי החקלאות