- Jesteśmy na granicy przełomowego momentu w historii relacji ludzkości z technologią. Już wkrótce oprogramowania opierające się na mechanizmach tzw. sztucznej inteligencji (AI) będą mogły wykonywać niemal wszystkie zadania, które dotychczas leżały w domenie umysłu ludzkiego – począwszy od tworzenia i interpretacji prawa, przez leczenie pacjentów i generowanie dowolnych obrazów, na tworzeniu poezji skończywszy – napisała do MRiRW posłanka Hanna Gill-Piątek, która zapytała, czy resort rolnictwa lub podległe mu jednostki korzystają ze sztucznej inteligencji i jakie są tego koszty.
Uczenie maszynowe w ARiMR, sfinansowane przez Europejską Agencję Kosmiczną
W odpowiedzi, ministerstwo rolnictwa poinformowało, że nie używa oprogramowania korzystającego z technologii sztucznej inteligencji. Niemniej w Agencji Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa (ARiMR) wdrożono wykorzystanie dwóch modułów bazujących na uczeniu maszynowym (machine learning - ML). Są to narzędzia, które zostały opracowane na podstawie projektu zewnętrznego pod nazwą „EOStat”, w ramach konsorcjum z Głównym Urzędem Statystycznym, Centrum Badań Kosmicznych PAN oraz Instytutem Geodezji i Kartografii. Koszt projektu wyniósł 200 tys. EUR i w całości został sfinansowany ze środków Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA). Zatem, w zakresie danej inwestycji ARiMR nie poniosła żadnych kosztów.
Czym zajmuje się sztuczna inteligencja?
W ramach projektu powstały dwa narzędzia (toolbox‘y). Jedno narzędzie służy do:
- identyfikacji prowadzenia działalności rolniczej,
- wykonywania zabiegów agrotechnicznych oraz określania pokrywy roślinnej.
Oba narzędzia bazują na wieloczasowych analizach wykonywanych na zobrazowaniach satelitarnych, pochodzących z programu COPERNICUS (zobrazowania z satelitów konstelacji Sentinel I oraz Sentine12). Uczenie maszynowe przeprowadzane jest na danych pochodzących z ARiMR, dotyczących wektorów granic działek rolnych deklarowanych przez rolników corocznie w systemie płatności obszarowych i walidowane na podstawie wektorów granic działek rolnych, ustalonych w procesie kontroli na miejscu. Narzędzia zostały zainstalowane na jednym ze środowisk DIAS (Data and Information Access Service), czyli CreoDIAS (środowisko typu CLOUD, gdzie gromadzone są dane z programu COPENICUS i jest możliwość pozyskania mocy obliczeniowych do ich przetwarzania). Rocznie koszty wynajmu środowiska oscylują w okolicy kilkudziesięciu tysięcy złotych.
Zobacz także: AI tworzy zalecenia nawozowe dla pszenicy
Dane przetworzone na środowisku CreoDIAS są transferowane do środowiska wewnętrznego ARiMR i dalej przetwarzane w systemie dziedzinowym (IACSplus) na potrzeby procedowania procesów biznesowych ARiMR (kontrola administracyjna oraz kontrola na miejscu). W systemie tym zbudowano moduł służący wdrożeniu w ARiMR Systemu Monitorowania Obszaru (AMS — Area Monitoring System), który począwszy od 1 stycznia 2023 roku, stał się obligatoryjnym elementem zintegrowanego systemu, wykorzystywanego w obsłudze i wypłacie środków unijnych na rzecz sektora rolnego.
Zgodnie z unijnymi przepisami system monitorowania obszarów oznacza procedurę regularnych i systematycznych obserwacji, śledzenia i oceny działalności i praktyk rolniczych na użytkach rolnych na podstawie danych satelitarnych zebranych przez satelity Sentinel systemu Copernicus lub innych danych o co najmniej równoważnej wartości. Na modyfikację systemu IACSplus corocznie rezerwowane są środki finansowe w ramach standardowej procedury utrzymania i rozwoju systemów IT ARiMR.
Jakie kolejne zakupy AI ?
Ministerstwo rolnictwa poinformowało, że nie planuje zakupu oprogramowania wykorzystującego systemy sztucznej inteligencji, ale takie plany mają jednostki podległe MRiRW. Jedna z nich chce kupić oprogramowania „BlackBerry cylance”. Jest to program do ochrony komputerów w wydzielonych sieciach VLAN - oprogramowanie antywirusowe, które wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Nazwa oprogramowania: BlackBerry / CylancePRO-TECT + Optics (EDR), szacunkowy koszt zakupu to około 16 tys. zł.
Natomiast jeden z nadzorowanych instytutów badawczych deklaruje plany zakupu w przyszłości oprogramowania wykorzystującego systemy sztucznej inteligencji m.in. w obszarze rolnictwa precyzyjnego, w ramach składania projektów badawczych i wdrożeniowych (np. w konkursach realizowanych przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju) oraz na potrzeby opracowania metody modelowania rolniczego procesu związanego z monitorowaniem i sygnalizacją agrofagów, uwzględniającej zasady metodyczne inżynierii wiedzy. Obecnie nie jest jednak możliwe podanie szacunkowej kwoty przeznaczonej na taki zakup.
wk
fot. anveto.elements