ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОРГАНІЧНОМУ ЗЕМЛЕРОБСТВІ
Анотація
Мета. Мета досліджень полягає в оцінці можливостей та ефективності використання технологій штучного інтелекту в органічному землеробстві. Окрім цього, метою є виявлення перспектив розвитку таких технологій для забезпечення сталого і ефективного ведення сільського господарства.Результати. Сьогодні високорозвинені країни активно впроваджують технології штучного інтелекту в органічний аграрний сектор. В останні роки залучення приватних і державних інвестицій у штучний інтелект для органічного землеробства є важливим фактором для прискорення адаптації новітніх технологій у сільському господарстві. Як правило, дані інвестиції стосуються розвитку агро-ІТ сектору з особливою увагою на стійкість до змін клімату, стартапів пов’язаних із точним землеробством, роботизацією обробки ґрунту, моніторингом навколишнього середовища та сільськогосподарських культур, новими цифровими платформами та інструментами для аграріїв. Такий великий обсяг щорічних інвестицій свідчить про вже існуючу ефективність застосування штучного інтелекту в даній сфері. Найбільший він в США – 150 млн. $/рік в середньому. Впродовж останніх п’яти років в Україні спостерігається зростання популярності органічного землеробства та використання технологій штучного інтелекту для оптимізації таких агрономічних процесів.Крім того, штучний інтелект є основою окремих програм та платформ для підтримки органічного землеробства (Climacell, CropX, Climate, FieldView, AgLeader, SkyScout, AgriTech, FarmBot). Аналіз оцінки впливу позитивних наслідків використання вказаних програм та платформ (що в основному, зводяться до зменшення витрат) дозволяє зробити висновок про те, що використання технологій штучного інтелекту в органічному землеробстві може значно підвищити рентабельність виробництва.Висновки. Загалом, трансформаційний потенціал штучного інтелекту в органічному сільському господарстві надзвичайно великий за рахунок його здатності покращувати виробництво сільськогосподарських культур, оптимізувати використання ресурсів і вирішувати критичні проблеми, такі як екологічна стійкість та адаптація до змін клімату.
Посилання
2. Binta B.A., Bruno B. Economic and Environmental Performances of Organic Farming System Compared to Conventional Farming System: A Case Study of the Horticulture Sector in the Niayes Region of Senegal. Pro. Env. Sc., 2015. 29. Р. 17–19 https://doi.org/10.1016/j. proenv.2015.07.132
3. Klimczuk-Kochańska M., Klimczuk A., Organic Agriculture / S.N. Romaniuk, M. Thapa, P. Marton (eds.) The Palgrave Encyclopedia of Global Security Studies, Palgrave Macmillan, Cham 2020. Р. 1–7. https://doi. org/10.1007/978-3-319-74336-3_480-1.
4. Mondelaers K., Aertsens J.; Van Huylenbroeck G. A Meta-analysis of the differences in environmental impacts between organic and conventional farming. Br. Food J., 2009. 111. Р. 1098–1119.
5. EU Farm to Fork strategy, 2020. URL: https://food. ec.europa.eu/document/download/472acca8-7f7b- 4171-98b0-ed76720d68d3_en?filename=f2f_action-plan_2020_strategy-info_en.pdf (дата звернення 11.02.2025).
6. Roychowdhury Rajib, Banerjee Upasana, Sofkova Svetla, Tah Jagatpati. Organic farming for crop improvement and sustainable agriculture in the era of climate change. OnLine Journal of Biological Sciences, 2013. 13. Р. 50–65. https://doi.org/10.3844/ ojbssp.2013.50.65
7. Łuczka Władysława, Kalinowski Sławomir. Barriers to the Development of Organic Farming: A Polish Case Study. Agriculture, 2020. 10 (11). Р. 536. https://doi. org/10.3390/agriculture10110536
8. Лебідь О.В., Кіпоренко С.С., Вовк В.Ю. Використання технологій штучного інтелекту в сільському господарстві: європейський досвід та застосування в Україні. Електронне моделювання, 2023. Т. 45. № 3. С. 57–71. https://doi.org/10.15407/emodel.45.03.057
9. Subeesh A., Mehta C. Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things. Artificial Intelligence in Agriculture, 2021. 5. Р. 278–291. https://doi.org/10.1016 /j.aiia.2021.11.004
10. Javaid M., Haleem Abid, Khan Ibrahim Haleem, Suman Rajiv. Understanding the potential applications of Artificial Intelligence in Agriculture Sector. Advanced Agrochem, 2023. 2 (1). Р. 15–30. https://doi. org/10.1016/j.aac.2022.10.001
11. Шевченко А. А., Петренко О. П., Косик Д. В. Штучний інтелект в рослинництві: успішні кейси аграрних підприємств. Modern Economics, 2024. № 47. С. 130–137. https://doi.org/10.31521/modecon.V47(2024)-19
12. Кучмійова Т.С., Мороз Т.О., Шешунова А.В. Використання штучного інтелекту в сільському господарстві. Modern Economics, 2023. № 39. С. 69–74.
13. Гаркуша А. Агровиробництво в Україні: стан адаптації до цифрофих технологій дуже позитивний. Головний висновок презентації дослідження «Цифрове Агро в Україні». Всеукраїнський аграрний журнал АгроЕліта, 2024. № 8 (139). С. 12–13.
14. Espinel Ramón, Herrera F. Gricelda, Rivadeneira Garcia Jose Luis, Escandón-Panchana Paulo. Artificial Intelligence in Agricultural Mapping: A Review. Agriculture, 2024. 14. Р. 10–71. https://doi.org/10.3390/ agriculture14071071
15. Priya P., Reethika A., Vijaykumar G., Koresh H. Robotics-assisted precision and sustainable irrigation, harvesting, and fertilizing processes. Hyperautomation in Precision Agriculture, 2025. Р.217–226. https://doi. org/10.1016/B978-0-443-24139-0.00018-7
16. Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. How artificial intelligence will change the future of marketing. J. Acad. Mark. Sci., 2020. 48. Р. 24–42.
17. Gandhi M. P. B., Parejiya A. The Power of Ai In Addressing The Challenges Faced By Indian Farmers In The Agriculture Sector: An Analysis. Journal of Propulsion Technology, 2023. 44(4). Р. 4753–4777.
18. Tsvetanov Filip. Integrating AI Technologies into Remote Monitoring Patient Systems. Eng. Proc., 2024. 70 (1). Р. 54. https://doi.org/10.3390/engproc2024070054
19. G. Ali M. M., Mijwil Bosco Apparatus, Buruga M. Abotaleb, I. Adamopoulos Trans. A Survey on Artificial Intelligence in Cybersecurity for Smart Agriculture: State-of-the-Art, Cyber Threats, Artificial Intelligence Applications, and Ethical Concerns. Mesopotamian Journal of Compu ter Science, 2024. Р. 53–103. https:// doi.org/10.58496/MJCSC/2024/007.
