Aqrotexnologiyada süni intellekt tətbiqləri son illərdə qlobal miqyasda kənd təsərrüfatının strukturunu köklü şəkildə dəyişdirən əsas innovativ istiqamətlərdən birinə çevrilib. İqlim dəyişiklikləri, resurs qıtlığı və artan ərzaq tələbi fonunda bu texnologiyalar məhsuldarlığın artırılması və risklərin idarə olunması baxımından strateji əhəmiyyət daşıyır. Azərbaycan kimi aqrar potensialı yüksək, eyni zamanda iqlim və su resursları baxımından həssas ölkələr üçün isə AI əsaslı həllər artıq seçim deyil, zərurət kimi dəyərləndirilir.
Süni intellektin aqrotexnologiyada ən geniş tətbiq sahələrindən biri dəqiq əkinçilikdir. Peyk görüntüləri, dronlar və torpaq sensorları vasitəsilə toplanan böyük həcmli məlumatlar AI alqoritmləri ilə təhlil olunaraq torpağın real vəziyyəti, nəm səviyyəsi, məhsulun inkişaf dinamikası və xəstəlik riski öncədən müəyyən edilə bilir. Azərbaycanın Aran bölgəsi kimi intensiv əkin sahələrində bu texnologiyaların tətbiqi suvarma və gübrələmə proseslərini optimallaşdırmaqla həm xərcləri azalda, həm də məhsuldarlığı əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər. Dünya Bankının hesablamalarına görə, dəqiq əkinçilik texnologiyalarının tətbiqi məhsuldarlığı orta hesabla 15-25 faiz artırmaq potensialına malikdir.
Bitki xəstəlikləri və zərərvericilərin erkən aşkarlanması AI tətbiqlərinin digər mühüm istiqamətidir. Dərin öyrənmə modelləri vasitəsilə yarpaq strukturu və rəng dəyişiklikləri analiz olunaraq xəstəliklər insan gözü ilə görünməzdən əvvəl müəyyən edilə bilir. Azərbaycanın meyvəçilik və tərəvəzçilik zonalarında bu texnologiyaların tətbiqi pestisid istifadəsinin azalmasına, ekoloji tarazlığın qorunmasına və ixrac üçün keyfiyyət standartlarının yüksəldilməsinə şərait yarada bilər. FAO-nun məlumatlarına əsasən, erkən diaqnostika sistemləri məhsul itkisini 30 faizə qədər azalda bilir.
Heyvandarlıq sahəsində də süni intellektin tətbiqi ciddi potensiala malikdir. Sensorlar və AI əsaslı monitorinq sistemləri vasitəsilə heyvanların sağlamlıq vəziyyəti, yemlənmə davranışı və məhsuldarlıq göstəriciləri real vaxtda izlənilə bilir. Bu yanaşma xəstəliklərin erkən mərhələdə aşkarlanmasına və antibiotik istifadəsinin azalmasına imkan yaradır. Azərbaycanda iri və xırdabuynuzlu heyvandarlığın geniş yayılması bu texnologiyaların tətbiqi üçün əlverişli zəmin formalaşdırır, xüsusilə süd və ət istehsalında vahid məhsuldarlıq standartlarının yaradılmasına töhfə verə bilər.
İqlim risklərinin idarə olunması AI texnologiyalarının strateji əhəmiyyət kəsb etdiyi digər sahədir. Süni intellekt əsaslı proqnoz modelləri hava şəraitinin dəyişməsini, quraqlıq və sel risklərini daha dəqiq hesablamağa imkan verir. Bu, fermerlərə əkin vaxtını düzgün seçmək, məhsul çeşidini uyğunlaşdırmaq və sığorta mexanizmlərindən daha effektiv istifadə etmək imkanı yaradır. Azərbaycan üçün iqlim dəyişikliklərinin təsirlərinin getdikcə artdığı bir dövrdə bu cür proqnoz sistemləri aqrar dayanıqlığın əsas elementinə çevrilə bilər.
Bununla yanaşı, AI texnologiyalarının geniş tətbiqi müəyyən struktur çağırışlarla da müşayiət olunur. Rəqəmsal savadlılığın regionlar üzrə qeyri-bərabər olması, texnoloji infrastrukturun bəzi ərazilərdə məhdudluğu və ilkin investisiya xərcləri bu prosesin sürətini tənzimləyən əsas faktorlardır. Lakin son illərdə aqrar sahədə rəqəmsallaşma strategiyalarının gücləndirilməsi, startap ekosisteminin formalaşması və dövlət-özəl tərəfdaşlıqları bu maneələrin mərhələli şəkildə aradan qaldırılmasına real zəmin yaradır.
Ümumilikdə, aqrotexnologiyada süni intellekt tətbiqləri Azərbaycanın kənd təsərrüfatını daha səmərəli, proqnozlaşdırıla bilən və dayanıqlı modelə keçirmək üçün geniş imkanlar açır. Bu potensialın reallaşdırılması yalnız texnoloji yeniliklərin idxalı ilə deyil, yerli bilik, məlumat və idarəetmə modellərinin AI sistemlərinə inteqrasiyası ilə mümkün olacaq. Məhz bu yanaşma aqrar sektorun uzunmüddətli rəqabət qabiliyyətini və ərzaq təhlükəsizliyini gücləndirən əsas faktor kimi çıxış edə bilər.
AzNews.az