Për fermerët, çdo vendim mbjelljeje mbart rreziqe dhe shumë prej këtyre rreziqeve po rriten me ndryshimet klimatike. Një nga më të pasojat është moti, i cili mund të dëmtojë rendimentet e të korrave dhe jetesën. Një muson i vonuar, për shembull, mund ta detyrojë një fermer orizi në Azinë Jugore të rimbjellë ose të ndryshojë tërësisht të korrat, duke humbur si kohë ashtu edhe të ardhura.

Qasja në parashikime të besueshme dhe në kohë të motit mund t'i ndihmojë fermerët të përgatiten për javët në vijim, të gjejnë kohën më të mirë për të mbjellë ose të përcaktojnë se sa pleh do të nevojitet, duke rezultuar në rendimente më të mira të të korrave dhe kosto më të ulëta.

Megjithatë, në shumë vende me të ardhura të ulëta dhe të mesme, parashikimet e sakta të motit mbeten të paarritshme, të kufizuara nga kostot e larta të teknologjisë dhe kërkesat e infrastrukturës së modeleve tradicionale të parashikimit.

Një valë e re modelesh të parashikimit të motit të mundësuara nga inteligjenca artificiale ka potencialin ta ndryshojë këtë.

Duke përdorur inteligjencën artificiale, këto modele mund të japin parashikime të sakta dhe të lokalizuara me një kosto shumë më të ulët se modelet konvencionale të bazuara në fizikë. Kjo ua bën të mundur agjencive kombëtare meteorologjike në vendet në zhvillim t'u ofrojnë fermerëve informacionin e nevojshëm dhe të lokalizuar në kohë rreth ndryshimit të modeleve të reshjeve.

Sfida është ta çojmë këtë teknologji aty ku është e nevojshme.

Pse parashikimi i inteligjencës artificiale ka rëndësi tani

Modelet e parashikimit të motit të bazuara në fizikë, të përdorura nga qendrat kryesore meteorologjike në të gjithë botën, janë të fuqishme, por të kushtueshme. Ato simulojnë fizikën atmosferike për të parashikuar kushtet e motit në të ardhmen, por kërkojnë infrastrukturë të kushtueshme kompjuterike. Kostoja i bën ato të paarritshme për shumicën e vendeve në zhvillim.

Për më tepër, këto modele janë zhvilluar dhe optimizuar kryesisht për vendet veriore. Ato kanë tendencë të përqendrohen në rajone me klimë të butë dhe me të ardhura të larta dhe t'i kushtojnë më pak vëmendje tropikëve, ku ndodhen shumë vende me të ardhura të ulëta dhe të mesme.

Një ndryshim i madh në modelet e motit filloi në vitin 2022, ndërsa studiuesit e industrisë dhe të universiteteve zhvilluan modele të të mësuarit të thellë që mund të gjeneronin parashikime të sakta afatshkurtra dhe afatmesme për vendndodhjet në të gjithë globin deri në dy javë përpara.

Këto modele funksionuan me shpejtësi disa herë më të shpejta se modelet e bazuara në fizikë, dhe ato mund të funksiononin në laptopë në vend të superkompjuterëve.

Modelet e drejtuara nga inteligjenca artificiale kërkojnë dukshëm më pak fuqi llogaritëse sesa sistemet tradicionale.

Ndërsa sistemet e bazuara në fizikë mund të kenë nevojë për mijëra orë CPU për të ekzekutuar një cikël të vetëm parashikimi, modelet moderne të IA-së mund ta bëjnë këtë duke përdorur një GPU të vetme brenda disa minutash pasi modeli të jetë trajnuar. Kjo ndodh sepse pjesa intensive e trajnimit të modelit të IA-së, e cila mëson marrëdhëniet në klimë nga të dhënat, mund t'i përdorë ato marrëdhënie të mësuara për të prodhuar një parashikim pa llogaritje të mëtejshme të gjera kjo është një rrugë e shkurtër. Në të kundërt, modelet e bazuara në fizikë duhet të llogarisin fizikën për secilën ndryshore në çdo vend dhe kohë për çdo parashikim të prodhuar.

Ndërkohë që trajnimi i këtyre modeleve nga të dhënat e modelit të bazuara në fizikë kërkon investim të konsiderueshëm paraprak, pasi të trajnohet IA, modeli mund të gjenerojë parashikime të mëdha të ansamblit, grupe të ekzekutimeve të shumëfishta të parashikimeve me një pjesë të kostos llogaritëse të modeleve të bazuara në fizikë.

Edhe hapi i kushtueshëm i trajnimit të një modeli të motit me anë të inteligjencës artificiale tregon kursime të konsiderueshme llogaritëse. Një studim zbuloi se modeli i hershëm FourCastNet mund të trajnohej në rreth një orë në një superkompjuter. Kjo e bëri kohën e paraqitjes së një parashikimi mijëra herë më të shpejtë sesa modelet më të fundit të bazuara në fizikë.

Rezultati i të gjitha këtyre përparimeve: parashikime me rezolucion të lartë globalisht brenda sekondave në një laptop ose kompjuter të vetëm.

Hulumtimet po përparojnë me shpejtësi edhe për të zgjeruar përdorimin e inteligjencës artificiale për parashikimet javë deri në muaj në vijim, gjë që i ndihmon fermerët në bërjen e zgjedhjeve të mbjelljes. Modelet e inteligjencës artificiale tashmë po testohen për përmirësimin e parashikimit të motit ekstrem, siç janë ciklonet ekstratropikale dhe reshjet jonormale.

Përshtatja e parashikimeve për vendimet e botës reale

Ndërsa modelet e motit të inteligjencës artificiale ofrojnë aftësi mbresëlënëse teknike, ato nuk janë zgjidhje plug-and-play. Ndikimi i tyre varet nga sa mirë janë kalibruar ato me motin lokal, janë krahasuar me kushtet bujqësore të botës reale dhe janë në përputhje me vendimet aktuale që duhet të marrin fermerët, të tilla si çfarë dhe kur të mbjellin, ose kur ka të ngjarë të ketë thatësirë.

Për të zhbllokuar potencialin e tij të plotë, parashikimi i inteligjencës artificiale duhet të lidhet me njerëzit, vendimet e të cilëve synon t'i udhëheqë.

Kjo është arsyeja pse grupe të tilla si AIM for Scale, një bashkëpunim me të cilin punojmë si studiues në politikat publike dhe qëndrueshmërinë, po i ndihmojnë qeveritë të zhvillojnë mjete të IA-së që plotësojnë nevojat e botës reale, duke përfshirë trajnimin e përdoruesve dhe përshtatjen e parashikimeve sipas nevojave të fermerëve. Institucionet ndërkombëtare të zhvillimit dhe Organizata Botërore Meteorologjike po punojnë gjithashtu për të zgjeruar qasjen në modelet e parashikimit të IA-së në vendet me të ardhura të ulëta dhe të mesme.

Parashikimet e inteligjencës artificiale mund të përshtaten sipas nevojave bujqësore specifike për kontekstin, siç është identifikimi i dritareve optimale të mbjelljes, parashikimi i periudhave të thatësirës ose planifikimi i menaxhimit të dëmtuesve. Shpërndarja e këtyre parashikimeve përmes mesazheve me tekst, radios, agjentëve të zgjerimit ose aplikacioneve mobile mund të ndihmojë në arritjen e fermerëve që mund të përfitojnë. Kjo është veçanërisht e vërtetë kur vetë mesazhet testohen dhe përmirësohen vazhdimisht për të siguruar që ato plotësojnë nevojat e fermerëve.

Një studim i kohëve të fundit në Indi zbuloi se kur fermerët atje morën parashikime më të sakta për musonet, ata morën vendime më të informuara në lidhje me atë që dhe sa të mbillnin ose nëse duhej të mbillnin fare, duke rezultuar në rezultate më të mira investimi dhe rrezik të reduktuar.

Një epokë e re në përshtatjen ndaj klimës

Parashikimi i motit me anë të inteligjencës artificiale ka arritur në një moment vendimtar. Mjetet që ishin eksperimentale vetëm pesë vjet më parë tani po integrohen në sistemet qeveritare të parashikimit të motit. Por vetëm teknologjia nuk do të ndryshojë jetë.

Me mbështetje, vendet me të ardhura të ulëta dhe të mesme mund të ndërtojnë kapacitetin për të gjeneruar, vlerësuar dhe vepruar sipas parashikimeve të tyre, duke u ofruar fermerëve informacion të vlefshëm që ka munguar prej kohësh në shërbimet e motit.

/Motilokal.com