เปลี่ยนเกษตรดั้งเดิมเป็น ‘เกษตรแม่นยำ’ ด้วย AI

อาชีพเกษตรกรรมนั้นเคยเป็นการทำงานที่ขึ้นอยู่กับความไม่แน่นอนหลายอย่าง ไม่ว่าจะเป็นสภาพอากาศที่แตกต่างกันออกไปในแต่ละปี ศัตรูพืชที่ควบคุมไม่ได้ หรือสภาพแวดล้อม ผืนดิน ความชื้นที่ไม่แน่นอน แต่ทุกอย่างก็เปลี่ยนไป เมื่อมีความสามารถของเทคโนโลยีเพิ่มมากขึ้น

เราคงเคยคิดว่าการนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในเกษตรกรรม หรืออุตสาหกรรมต่างๆนั้นจะมีต้นทุนการลงทุนที่สูง และไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้และความคุ้นชินกับเรื่องดังกล่าว ทว่าด้วยความร่วมมือกับองค์กรต่างๆ ที่นำโดย Microsoft สามารถมอบความสามารถของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์, machine learning, การวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียม, และระบบการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง โดยที่เกษตรกรไม่มีความจำเป็นจะต้องติดตั้งอุปกรณ์​ เซ็นเซอร์ หรือแม้กระทั่งแอปพลิเคชันในโทรศัพท์มือถือแต่อย่างใด

ไม่พลาดทุกข้อมูล ข่าวสารที่น่าสนใจ อย่าลืมกดไลก์ Facebook bangkokbanksme 

Microsoft ทำอย่างไร?

ย้อนกลับไปเมื่อ 20 ปีที่ผ่านมา ความสามารถในการติดต่อสื่อสารด้วยโทรศัพท์และการส่งข้อความ SMS เป็นเรื่องมหัศจรรย์หน้าใหม่ของโลก และในวันนี้พวกมันก็ได้กลายมาเป็นมาตรฐานไปเสียแล้ว และการแจ้งเตือนผ่านข้อความ SMS และระบบโทรศัพท์อัตโนมัตินี้เองที่ทำให้ Microsoft สามารถติดต่อกับเกษตรกรผู้เข้าร่วมโครงการได้ในภาษาที่พวกเขาเข้าใจ โดยไม่ต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเสียด้วยซ้ำ และนี่อาจเป็นหัวใจของความสำเร็จใน 3 โครงการเกษตรกรรมดิจิทัลที่ Microsoft ได้จัดทำร่วมกับหน่วยงานอื่นๆ

หว่านเมล็ดพันธุ์ จุดเริ่มต้นที่ไม่ง่าย

การหว่านเมล็ดพันธุ์พืชนั้นเป็นการเริ่มต้นของการทำการเกษตร ทว่าหากเลือกวันหว่านเมล็ดได้ไม่ดีแล้ว เกษตรกรอาจสูญเสียรายได้ไปเป็นจำนวนมาก Microsoft จึงร่วมมือกับ International Crop Research Institute for the Semi-Arid Tropics (ICRISAT) องค์กรไม่แสวงหาผลกำไรและไม่ฝักใฝ่ขั้วการเมืองซึ่งทำหน้าที่วิจัยการเกษตรพัฒนาในทวีปเอเชียและภูมิภาค sub-Saharan ของแอฟริกา ร่วมกันพัฒนาระบบแจ้งเตือนวันที่เหมาะสมในการหว่านเมล็ดผ่านข้อความ SMS

โดย AI Sowing App ซึ่งทำงานโดย Microsoft Cortana Intelligence Suite นี้จะใช้พลังของ Machine Learning และ Power BI ในการวิเคราะห์วันที่เหมาะสมที่สุดในการหว่านเมล็ดจากข้อมูลสภาพอากาศย้อนหลัง 30 ปี และข้อมูลพยากรณ์อากาศล่วงหน้า ข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการคำนวณ Moisture Adequacy Index (MAI) ซึ่งเป็นวิธีพื้นฐานในการประเมินความเหมาะสมในการหว่านเมล็ด ซึ่งนอกจากระบบจะทำการหาวันที่เหมาะสมแล้ว ยังมีการให้ความรู้ถึงการใส่ปุ๋ย การดูแลแปลง การดูแลเมล็ดพันธุ์ และอื่นๆอีกมากมาย

ICRISAT และ Microsoft ทำการทดลองระบบดังกล่าวกับเกษตรกร 175 รายในพื้นที่ Andhra Pradesh (AP) และ Karnataka และพบว่าการทำการเกษตรโดยมี AI เป็นผู้ช่วยเช่นนี้ส่งผลให้เกษตรกรในพื้นที่ดังกล่าวมีผลิตผลเพิ่มขึ้นเฉลี่ยสูงถึงร้อยละ 30 เลยทีเดียว

วางแผนเตรียมรับมือศัตรูพืช

ที่ผ่านมา Microsoft ร่วมกับ United Phosphorous (UPL) ผู้ผลิตเคมีเกษตรรายใหญ่ที่สุดของอินเดียจัดทำ Pest Risk Prediction API ที่ใช้ความสามารถในการประมวลผลของ AI และ machine learning ในการระบุความเสี่ยงของการโจมตีของศัตรูพืชซึ่งอาจสร้างความเสียหายร้ายแรงต่อแปลงการเกษตรได้

โดยได้เริ่มทดลองระบบในระยะแรกเริ่มกับเกษตรกรรายเล็ก 3,000 ราย ในหมู่บ้าน 50 แห่ง โดยเกษตรกรเหล่านี้จะได้รับโทรศัพท์แจ้งเตือนอัตโนมัติถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับสวนฝ้ายของพวกเขา ซึ่งแบ่งออกเป็น 3 ระดับคือเสี่ยงสูง กลาง และต่ำ ทำให้เกษตรกรสามารถวางแผนรับมือกับการโจมตีล่วงหน้า ลดความเสียหายจากศัตรูพืช และมีรายได้เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่า

โมเดลทำนายราคาสำหรับการกำหนดนโยบาย

แนวคิด Digital Agriculture นั้นใช่ว่าจะต้องเกี่ยวข้องกับการปลูกพืชไปเสียทั้งหมด เพราะเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นั้นสามารถถูกประยุกต์ใช้ได้อย่างหลากหลาย หนึ่งในนั้นคือรัฐบาลของรัฐ Karnataka ในประเทศอินเดียที่กำลังจะเริ่มใช้ระบบทำนายราคาสินค้าการเกษตร ที่สามารถทำนายราคาขายสินค้าในตลาดใหญ่ๆในรัฐได้ล่วงหน้า 3 เดือน เพื่อเตรียมวางนโยบายที่เหมาะสม

Microsoft ทำการพัฒนาโมเดลทำนายราคาและปริมาณสินค้าในอนาคตด้วยการใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ร่วมกับข้อมูลอื่นๆ เช่น ประวัติการเกษตรในพื้นที่ ประวัติผลิตผล สภาพอากาศ และอื่นๆ ในการทำนายช่วงเวลาและปริมาณที่สินค้าจะถูกส่งเข้าสู่ตลาด ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดราคาของสินค้า ระบบนี้ทำให้รัฐบาลสามารถวางนโยบายเพื่อป้องกันปัญหาราคาของสินค้าการเกษตรที่ตกต่ำ หรือพุ่งสูงขึ้น และแตกต่างต่างจากระบบทำนายราคาเดิมๆที่ถูกสร้างจากข้อมูลสินค้าการเกษตรย้อนหลังและปริมาณในตลาด ซึ่งเสี่ยงต่อการถูกแทรกแซงข้อมูล

ในตอนเริ่มต้น โมเดลดังกล่าวจะถูกใช้งานเพื่อทำนายราคาของ pigeon pea (ภาษาท้องถิ่นเรียก tur) เป็นถั่วแระชนิดหนึ่งซึ่ง Karnataka เป็นผู้ผลิตรายใหญ่อันดับ 2 ของอินเดีย โดยระบบดังกล่าวถูกออกแบบมาให้สามารถขยายสเกลใช้งานได้ ทำงานได้อย่างรวดเร็ว และใช้ในการทำนายราคาของสินค้าอื่นๆได้ในอนาคต

แต่เดิมเกษตรกรในอินเดียนั้นเคยฝากชีวิตไว้กับฝนที่ตกต้องตามฤดู ทว่าความไม่แน่นอนของสภาพอากาศที่มาพร้อมกับภาวะโลกร้อน ไม่ว่าจะเป็นอุณหภูมิที่สูงขึ้นทุกปี ความเปลี่ยนแปลงของความชื้น หรือความหนาแน่นของน้ำบาดาล ต่างก็ส่งผลกระทบต่อผลผลิต รายได้ และชีวิตความเป็นอยู่ของเกษตรกรเป็นอย่างมาก การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยนั้นย่อมหมายถึงการลดความเสี่ยงและความไม่แน่นอนในการทำการเกษตร และความมั่นคงที่มันหยิบยื่นให้นี้ อาจหมายถึงหลายล้านชีวิตที่ดีขึ้นของเกษตรกรในอินเดียและโลก

Smart Farming จุดเปลี่ยนประเทศไทย

สตาร์ทอัพด้านเกษตร การแก้ปัญหาแบบมีส่วนร่วม