• 28 listopada 2025

Warsztaty RRR 2025 dotyczące inteligentnej paludykultury

Data warsztatów: 23/09/2025

Łączna liczba uczestników: 23 osobiście i 6 online

Autorzy: Niall Ó Brolcháin, Saeed Alsamhi, Al Waskow

Warsztaty Smart Paludiculture, które odbyły się 23 września 2025 r. podczas konferencji RRR na Uniwersytecie w Greifswaldzie, zgromadziły 23 ekspertów z całej Europy w celu zbadania integracji technologii sztucznej inteligencji (AI) i Internetu rzeczy (IoT) z paludikulturą. Warsztaty koncentrowały się głównie na zastosowaniu podejść opartych na danych w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji przez rolników, optymalizacji zarządzania uprawami i wodą oraz wykazania wykonalności ekonomicznej. Uczestnicy zrozumieli skuteczność i skalowalność koncepcji Smart Paludiculture. Niniejszy raport podsumowuje rozmowy, przedstawia wizję grupy i oferuje zalecenia dotyczące dodatkowych warsztatów Smart Paludiculture.

Paludikultura reprezentuje produktywne wykorzystanie mokrych i nawodnionych torfowisk i odgrywa istotną rolę w poprawie łagodzenia klimatu, ochronie różnorodności biologicznej i zrównoważonym użytkowaniu gruntów. Warsztaty Smart Paludiculture miały na celu osiągnięcie szeregu celów. Miały one na celu wyjaśnienie koncepcji inteligentnej paludykultury, zidentyfikowanie zastosowań sztucznej inteligencji i automatyzacji, zrozumienie wyzwań związanych z inteligentną paludykulturą oraz ocenę korzyści i wiarygodności sztucznej inteligencji.

W warsztatach wzięła udział zróżnicowana i kompetentna grupa, zapewniająca szeroki zakres perspektyw z różnych krajów w całej Europie. Uczestnicy pochodzili z Niemiec (11), Holandii (4), Irlandii (2), Litwy (2) i Wielkiej Brytanii (3), z pojedynczą reprezentacją z Belgii i Finlandii. Pochodzili z różnych środowisk zawodowych, z których większość pochodziła ze środowisk akademickich i badawczych (15), ale uzupełnionych przez konserwatorów (3), decydentów (2), specjalistów biznesowych (2) i innych.

Uczestnicy zauważyli kilka potencjalnych zastosowań sztucznej inteligencji, w tym monitorowanie poziomu wody, emisji gazów cieplarnianych (GHG), warunków glebowych i wzrostu upraw, wszystkie monitorowane za pomocą czujników, dronów i technologii teledetekcji. Modele mogą być opracowywane w celu prognozowania plonów, określania optymalnych czasów zbiorów oraz oceny wpływu na środowisko i gospodarkę. Celem mapowania jest znalezienie miejsc dla paludikultury i połączenie rolników z producentami i rynkami zbytu. Aby zmniejszyć wydatki, opracowywane są zautomatyzowane systemy zarządzania wodą i zbiory prowadzone przez GPS.

Cytat uczestnika: "Cały zestaw technik analitycznych monitorujących każde wejście... wykorzystujących sztuczną inteligencję do analizy wszystkich danych w celu zaoferowania najlepszych rozwiązań dla każdego konkretnego środowiska."

Panowała powszechna zgoda co do tego, że kluczowe znaczenie mają zorientowane na rolnika i użyteczne instrumenty inteligentnej paludykultury. Opracowanie przyjaznych dla użytkownika zestawów narzędzi (takich jak pulpity nawigacyjne i aplikacje) pomaga rolnikom w wyborze upraw, zarządzaniu wodą i określaniu ich kwalifikowalności do dotacji oraz udowodnieniu rentowności rynku, dopracowaniu biznesplanów, oszacowaniu możliwych przychodów z kredytów węglowych i innych usług ekosystemowych oraz ustanowieniu jednolitych ram UE i harmonizacji środków w celu śledzenia i ilościowego określania korzyści dla środowiska.

Cytat uczestnika: "Wspierać rolników w ich podejmowaniu decyzji."

Uczestnicy byli optymistycznie nastawieni do potencjału inteligentnej paludykultury, aby przyspieszyć przyjęcie tej nowej metody uprawy. Analiza dużych, złożonych zbiorów danych może informować o szybkich decyzjach. Paludikultura staje się atrakcyjnym finansowo wyborem, gdy procedury są zoptymalizowane w celu maksymalizacji produkcji i rentowności. Sztuczna inteligencja może pomóc w monitorowaniu środowiska w celu zwiększenia bezpieczeństwa wodnego, bioróżnorodności i konsekwencji klimatycznych (magazynowanie dwutlenku węgla). Znalezienie najlepszych praktyk jest również możliwe dzięki konsolidacji wiedzy z wielu źródeł danych.

Przedyskutowano wyzwania związane z danymi, dostępnością i dokładnością, które pojawiają się w Smart Paludiculture. Zdaniem uczestników dotyczą one własności, prywatności danych i ryzyka "utonięcia w danych" bez dostrzegalnych, cennych spostrzeżeń. Wyrażono obawy, że rolnicy z mniejszymi środkami finansowymi nie będą w stanie korzystać z technologii, ponieważ jest ona zbyt kosztowna lub złożona. Zasugerowano, że istnieje ryzyko, że użytkownicy przestaną myśleć krytycznie, a modele sztucznej inteligencji mogą nie być weryfikowane lub dokładne w skali lokalnej, specyficznej dla gospodarstwa.

Cytat uczestnika: "Tonąc w danych, tracąc z oczu rzeczywistość i wszystkich, którzy żyją na torfowiskach."

Według uczestników, aby można było zaufać sztucznej inteligencji, musi ona być przejrzysta i zweryfikowana. Uczestnicy podkreślali znaczenie jasnych wyjaśnień dotyczących stosowanych technik i algorytmów, a także otwartych źródeł danych. Eksperci dziedzinowi (ekolodzy, agronomowie) muszą stale monitorować i weryfikować wyniki AI oraz porównywać je z rzeczywistymi warunkami w terenie. Oprócz uogólnionych wyników, narzędzia muszą oferować precyzyjne, przydatne porady w skali lokalnego gospodarstwa. Zamiast zastępować ludzki proces decyzyjny, sztuczna inteligencja powinna być postrzegana jako narzędzie do jego usprawnienia.

Cytat uczestnika: "Wyniki muszą być specyficzne i możliwe do wykorzystania zarówno w skali lokalnej, jak i krajowej."

Warsztaty potwierdziły wyraźne zapotrzebowanie na narzędzia Smart Paludiculture, pod warunkiem, że są one zaprojektowane z myślą o użytkownikach końcowych, w szczególności rolnikach.

Uczestnicy z pewnością czuli, że ich zrozumienie i znajomość koncepcji inteligentnej paludykultury wzrosły w wyniku warsztatów, przy czym 17 uczestników twierdziło, że dobrze lub doskonale zrozumiało koncepcję po warsztatach, w porównaniu do 10 na początku, podczas gdy liczba uczestników, którzy mieli słabe lub złe zrozumienie na początku zmniejszyła się z 9 do 4.