Գյուղատնտեսության մեջ արհեստական բանականության կիրառումը մեկ քայլ առաջ է գնում․ ՄԱԿ-ի Պարենի և գյուղատնտեսության կազմակերպությունը՝ FAO-ն, գործարկել է գլոբալ թվային հարթակ, որը միավորում է անասնապահության տվյալները, վերլուծական գործիքները և կենդանիների առողջության վերաբերյալ տեղեկատվությունը։

Նոր Sustainable Livestock Transformation and One Health Intelligence & Knowledge Hub հարթակը ներկայացվել է սեպտեմբերի 21-ին Հռոմում մեկնարկած FAO-ի «One Health» համաշխարհային համաժողովի շրջանակում։ Այն նախատեսված է անասնապահության վերաբերյալ տվյալները մեկ համակարգում հասանելի դարձնելու և դրանց միջոցով ավելի արագ որոշումներ կայացնելու համար։

Գյուղատնտեսությունը՝ որպես մեկ ամբողջական համակարգ

FAO-ի նոր մոտեցման հիմքում «One Health» հայեցակարգն է, որի համաձայն՝ մարդու, կենդանիների, բույսերի, հողի, ջրի և էկոհամակարգերի առողջությունը փոխկապակցված է։

Կենդանիների հիվանդությունը կարող է դառնալ ոչ միայն անասնապահական, այլև սննդի անվտանգության և հանրային առողջության խնդիր։ Ջրի վատ որակը կարող է նպաստել կենդանիների և մարդկանց միջև հարուցիչների տարածմանը, իսկ հողի վատ վիճակը կարող է ազդել բույսերի և անասնակերի որակի վրա։

FAO-ն նաև նշում է, որ վնասատուներն ու հիվանդությունները տարեկան ոչնչացնում են համաշխարհային բուսաբուծության գնահատված 20–40 տոկոսը։ Սա FAO-ի գնահատականն է և վերաբերում է համաշխարհային մակարդակով բուսական արտադրության կորուստներին։

Այս պայմաններում հիվանդությունը կանխատեսելու կամ հնարավոր ռիսկը ավելի վաղ հայտնաբերելու կարողությունը դառնում է գյուղատնտեսական արտադրության կարևոր բաղադրիչ։

Ի՞նչ է տալիս նոր հարթակը

FAO-ի հարթակը մեկ վայրում միավորում է տարբեր տեսակի տվյալներ՝

- անասնապահական արտադրություն,
- կենդանիների առողջության ռիսկեր,
- հակամանրէային կայունություն,
- կլիմա և շրջակա միջավայր,
- տնտեսական և սոցիալական ցուցանիշներ,
- FAO-ի ծրագրեր և մասնագիտական գիտելիք։

Տվյալները հասանելի են թեմատիկ և աշխարհագրական վահանակների միջոցով, ինչը հնարավորություն է տալիս տարբեր աղբյուրներից տեղեկատվությունը համադրել։

Այսինքն՝ ֆերմերի կամ ոլորտի մասնագետի համար արժեքը միայն տվյալների քանակը չէ։ Կարևոր է, որ տարբեր տվյալներ հնարավոր լինի դիտարկել նույն համակարգում։

AI-ն մտնում է անասնապահության տվյալների մեջ

Նոր հարթակի առանձնահատուկ բաղադրիչը Livestock AI Assistant-ն է։

FAO-ի ներկայացմամբ՝ այն նախատեսված է օգտատերերին կազմակերպության անասնապահական աշխատանքի տարբեր ուղղությունների տեղեկատվության և գործիքների որոնման ու օգտագործման հարցում օգնելու համար։

Սա դեռ չի նշանակում, որ AI-ն ինքնուրույն ախտորոշելու է կենդանու հիվանդությունը կամ փոխարինելու է անասնաբույժին։

Հարթակի պաշտոնական նկարագրության մեջ շեշտը դրված է տվյալների որոնման, համադրման, վաղ նախազգուշացման և ապացույցների վրա հիմնված որոշումների աջակցության վրա։

Այս տարբերությունը կարևոր է․ AI-ն այստեղ ներկայացվում է որպես որոշումների աջակցության գործիք, ոչ թե անասնաբույժի փոխարինող։

Հիվանդությունը հայտնաբերելուց առաջ՝ ռիսկը տեսնելու գաղափարը

Նման համակարգերի հիմնական արժեքը կարող է լինել կանխարգելումը։

Եթե կենդանիների առողջության, եղանակի, տարածքային հիվանդությունների, արտադրության և այլ ցուցանիշների վերաբերյալ տվյալները համադրվում են, հնարավոր է ավելի վաղ նկատել ռիսկի փոփոխությունները։

FAO-ն հարթակի նպատակներից մեկը հենց վաղ նախազգուշացման և պատրաստվածության ամրապնդումն է համարում։

Սա հատկապես կարևոր է այն հիվանդությունների դեպքում, որոնք կարող են արագ տարածվել և վնաս հասցնել ոչ միայն առանձին ֆերմային, այլև ամբողջ տարածաշրջանի անասնապահությանը։

Հայաստանի համար սա նույնպես գործնական թեմա է

Հայաստանի անասնապահության համար նման համակարգերի նշանակությունը կարելի է դիտարկել մի քանի ուղղությամբ։

Առաջինը՝ հիվանդությունների վաղ հայտնաբերումն ու տարածման քարտեզագրումը։

Երկրորդը՝ կլիմայական տվյալների և կենդանիների առողջության կապը։ Ջերմաստիճանի, երաշտի, ջրի հասանելիության և անասնակերի փոփոխությունները կարող են ազդել կենդանիների արտադրողականության և առողջության վրա։

Երրորդը՝ հակամանրէային դեղերի օգտագործումը։ Հակամանրէային կայունությունը FAO-ի նոր հարթակի առանձին տվյալային ուղղություններից է։

Չորրորդը՝ պետական կառավարման արդյունավետությունը։ Եթե տարբեր կառույցների տվյալները հնարավոր լինի արագ համադրել, որոշումները կարող են ավելի շատ հիմնվել ընթացիկ տվյալների, ոչ թե միայն արդեն արձանագրված դեպքերի վրա։

Թվայնացումը փոխում է նաև ֆերմերի դերը

Թվային գյուղատնտեսությունը աստիճանաբար տեղափոխվում է այն փուլ, որտեղ տվյալը դառնում է արտադրական ռեսուրս։

Ֆերմերը կարող է ունենալ հողի, եղանակի, կենդանիների առողջության, կերի, արտադրողականության և շուկայի վերաբերյալ առանձին տվյալներ։ Բայց դրանց իրական արժեքը մեծանում է այն ժամանակ, երբ դրանք հնարավոր է կապել իրար։

Օրինակ՝ կենդանիների արտադրողականության նվազումը կարող է դիտարկվել ոչ միայն որպես առանձին խնդիր, այլ համադրվել կերի, ջերմաստիճանի, ջրի կամ հիվանդությունների տարածման տվյալների հետ։

Այդտեղ է AI-ի հնարավոր առավելությունը՝ մեծ քանակությամբ տվյալների մեջ կապեր և օրինաչափություններ հայտնաբերելը։

FAO-ն միաժամանակ կենտրոնացել է նաև թռչնագրիպի վրա

Նույն օրը FAO-ն, Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպությունը, Կենդանիների առողջության համաշխարհային կազմակերպությունը և Միգրացվող տեսակների պահպանության կոնվենցիան ներկայացրել են թռչնագրիպի դեմ գործողությունների գլոբալ շրջանակ։ Այն նախատեսված է կենդանիների և հանրային առողջության ոլորտներում համագործակցությունը համակարգելու և վայրի կենդանիների պաշտպանության հարցերը ներառելու համար։

Սա ևս մեկ օրինակ է, թե ինչու է FAO-ն գյուղատնտեսական հիվանդությունները դիտարկում ոչ թե մեկ ոլորտի, այլ ամբողջ համակարգի խնդիր։

Գյուղատնտեսության հաջորդ փուլը կարող է սկսվել տվյալներից

FAO-ի նոր հարթակի գործարկումը ցույց է տալիս, որ գյուղատնտեսության թվայնացումը միայն GPS-ով աշխատող տրակտորի կամ ավտոմատացված ջերմոցի մասին չէ։

Հաջորդ փուլում տվյալները կարող են դառնալ հիվանդությունների կանխարգելման, արտադրության պլանավորման, կլիմայական ռիսկերի գնահատման և պետական քաղաքականության գործիք։

Հայաստանի համար այստեղ հարցն արդեն ոչ միայն այն է, թե որքան արագ կարող են ֆերմերները կիրառել AI-ն, այլև՝ արդյոք ոլորտի տվյալները հավաքվում և համադրվում են այնպիսի ձևով, որ արհեստական բանականությունը դրանցից օգտակար որոշումներ կարողանա ստանալ։

Եթե տվյալը չկա, AI-ն սահմանափակ է։
Եթե տվյալները կան, բայց իրարից անջատ են, հնարավորությունը նույնպես սահմանափակ է։
Իսկ եթե տվյալները հավաքվում, համադրվում և ճիշտ մեկնաբանվում են, գյուղատնտեսության կառավարումը կարող է աստիճանաբար տեղափոխվել արձագանքելուց դեպի կանխատեսելու փուլ։