המהפכה הדיגיטלית השקטה בעולם החקלאות

בעידן בו קדמה טכנולוגית היא כח דומיננטי בעל השפעות עמוקות לא רק על ענפי התעשייה אלא גם על החברה בכללותה, יש תחום אחד בו ננקטת גישה שמרנית יותר: ענף החקלאות.

בעוד שבתחומים אחרים ממהרים לאמץ חידושים טכנולוגיים במהירות הולכת וגוברת, חקלאים נוטים להיות זהירים יותר. הסיבות לחשדנות זו הן רבות, וביניהן העובדה שחקלאות היא ענף הנשען גם היום על מסורות בנות אלפי שנים ונוטה להתבסס על שיטות בדוקות ומוכחות. מה גם ששולי הרווח במקצוע צרים יחסית, ולכן הימורים על האופנה הטכנולוגית העדכנית ביותר כשמה שעומד על הפרק הוא כל יבולו השנתי של חקלאי – אינם מפתים במיוחד.

מה שמסבך את העניין אף יותר הוא המגוון העצום של מערכות ותנאי גידול, שמצריך קשת רחבה אף יותר של פתרונות ספציפיים. בפני חממה משוכללת בהולנד לדוגמה, עומדים אתגרים שונים בתכלית מאלה שנדרש להם שדה פתוח באפריקה.

החל מהבדלים באקלים, דרך בעיות קישוריות לאינטרנט באזורים כפריים ומרוחקים ועד שונות ביכולת כלכלית להשקיע בטכנולוגיה חדשה (ולעיתים קרובות יקרה) של מגדלים במקומות שונים – חברות המבקשות לספק פתרונות מתקשות להתייחס לשוק העולמי כאל יחידה אחת.

עם זאת, בעוד שבעבר קצב אימוץ טכנולוגיות פורצות דרך במגזר החקלאי היה איטי יותר בהשוואה למגזרים אחרים, בשנים האחרונות יותר ויותר מגדלים מוצאים את עצמם מחפשים בדחיפות פתרונות לבעיות המאיימות על הכדאיות של החזקת עסק חקלאי – במיוחד בסביבת חקלאות מבוקרת (חממות למשל). זינוק עולמי במחירי האנרגיה וירידה בזמינותו של כח אדם מיומן יצרו מצבים שבהם שולי הרווח מתכווצים, ואתגרים תפעוליים הביאו לכך שחלק מהמגדלים בחרו לסגור את משקיהם במקום לשחות נגד הזרם שמייצרים כוחות השוק הפועלים לרעתם.

בעוד שמחירי אנרגיה מופקעים – בעיקר באירופה – הם תוצאה של חוסר היציבות הגיאופוליטי בתקופה האחרונה, המחסור בכח אדם מיומן מעידי על שינוי חברתי מהותי של מעבר מקריירות בחקלאות לכיוונים אחרים, דוגמת כלכלת מידע. המחסור בעובדים הוא כיום האתגר הכי גדול של רוב המגדלים בעולם. מסטרטאפים שאפתניים ועד שחקני מפתח בתעשייה – חברות רבות מתחילות להציע פתרונות טכנולוגיים לבעיה זו, רבות מהן מגייסות את הרובוטיקה לביצוע מגוון פעולות כמו קטיף ואריזה. שימוש ברובוטים הוא אמנם אפיק פיתוחי מבטיח, אך רבים מהפתרונות הזמינים בשוק כיום הם יקרים מאוד, ואינם מסוגלים להתחרות בהספק של עובדים אנושיים בביצוע משימות מסוימות.

מספר חברות טכנולוגיה חקלאית מבוססות הקדישו זמן ומשאבים רבים כדי להתאים מערכות בקרת סביבה קיימות לתפקוד כמערכות גידול אוטונומיות באופן מלא – פסגת השאיפות של כל מגדל – אך גם במקרה זה, טכנולוגיות אלה נמצאות עדיין בשלבים מוקדמים של פיתוח ואימוץ ע״י חקלאים.

מערכות חצי-אוטונומיות כמו (כמו Priva’s Plantonomy), לדוגמה, מתמקדות במקום זאת בצמצום הדרמטי במספר פרמטרי הבקרה שעל מגדל להתעסק בהם – ממאות לשישה בלבד, מה שמבטל את עקומת הלמידה התלולה המתלווה למחשבי אקלים, בהם יכול לקחת למגדלים חדשים שנים להגיע לרמת שליטה טובה. המערכת מכוונת את פיתוח הגידולים על ידי תגובה אוטומטית לטרנספירציה בצמחים – ומאפשרת להם להשפיע על סביבת הגידול שלהם עצמם. זה גם מפחית את כמות העבודה הנדרשת וגם מייצר תוצאות עקביות יותר.

קרדיט: taken by Fermata at a greenhouse client in Guatemala

בעשור האחרון, חברות בינה מלאכותית צעירות נכנסו לענף החקלאות עם מוצרים ממוקדי חקלאות מדייקת שמטרתם לסייע  לחקלאים למקסם את ניצול המשאבים הזמינים להם באמצעות מתן המלצות מדויקות לזריעה, השקיה ודישון. אחרים מתמקדים בניטור בריאות הצמח, ניהול משולב של מזיקים, זיהוי עשבים שוטים ואפילו אופטימיזציה של שרשרת האספקה.

בתחילת כניסתן של חברות אלה לענף, חוסר מומחיות פנימית בפרקטיקות חקלאיות ושימוש בשיטות בוסריות ומפותחות של איסוף, אימות וניתוח נתונים הובילו לסקפטיות כלפי הבינה המלאכותית, בשל הכישלון המוקדם שלה לספק תוצאות חד משמעיות בצורה עקבית. תיוג מוצר תוכנה בתווית בינה מלאכותית היה לעתים קרובות יותר טריק שיווקי מאשר תיאור מציאותי, ובמקרים רבים תוכנות בינה מלאכותית לא הוכיחו את עצמן בשימושים בחקלאות, מה שהגביר את החשש מהן והאט את קצב האימוץ. עם זאת, עם הבשלתו של תחום מדעי הנתונים, חקלאים החלו להיחשף ליכולותיהם המרשימות של מוצרי בינה מלאכותית גנרטיבית כמו ChatGPT ו-Midjourney, והשוק החל לבחון מחדש את מה שיש לתחום ה-AI להציע.

חברה אחת כזו שכעת זוכה להצלחה בתחום היא Fermata, חברת מדעי נתונים המתמקדת בזיהוי מוקדם של מזיקים ומחלות באמצעות ראייה ממוחשבת. חברת Fermata, שנוסדה על ידי ד״ר ולריה קוגן, חברה ברשימת Forbes 30Under30, שואפת להתמודד עם בעיות של עלויות כוח אדם ורווחיות נמוכה על ידי צמצום הצורך בתצפית אנושית על יבולים, הפחתה דרסטית באובדן יבול ושיפור איכות וכמות התוצרת.

נוסף על כך, על ידי זיהוי מזיקים ומחלות בשלבים המוקדמים ביותר והתראה לחקלאים לגבי המיקום המדויק שלהם, מאפשרת פלטפורמת Croptimus™ למגדלים ליישם אפליקציה נקודתית של תכשירים וחומרי ריסוס במקום לבצע ריסוס כולל על שטחי גידול שלמים. אסטרטגיית צמצום ממוקדת זו לא רק חוסכת במשאבי גידול יקרים כמו חרקים מועילים וקוטלי חרקים, אלא גם עוזרת לחקלאים לפעול בצורה בת קיימא יותר – יתרון לסביבה ולחשבון הבנק גם יחד.

בין הבעיות העיקריות שעכבו את הצלחתם של המתחרים המוקדמים בתחום זה היו גישה לנתונים איכותיים לאימון מודלים של machine learning, וחוסר בתייגני נתונים בעלי מומחיות בתחום – שבדרך כלל נשכרו במיקור חוץ – לאימות ותיקון הפלט של האלגוריתמים שלהם. Fermata התמודדה עם בעיות אלו על ידי הקמת מתקן מחקר סטרילי ופורץ דרך משלה, שבו צמחים נגועים או מודבקים באופן יזום במחלה או מזיק ומתבצע עליהם מעקב לאורך זמן. גישה זו מספקת נתונים עקביים ואיכותיים המהווים בסיס מוצק לאלגוריתמי הזיהוי. מכיוון שכל סביבת גידול בה הם פועלים שונה, המודלים ממשיכים להתאמן ולהשתפר כל הזמן בתפקוד בתנאים שונים.

החברה גייסה גם צוות גדול של תייגני נתונים פנימיים שעוברים הכשרה מקיפה כדי להבטיח שהסימנים הקטנים ביותר והראשונים של מזיקים או מחלות – כולל הנזק שהם עושים מתחת לעלים – מזוהים ומקוטלגים כראוי על ידי Croptimus™. איתור מוקדם זה יכול לחסוך לחקלאים עד 50% בעבודת תצפית, 30% באובדן יבול ו-25% בתשומות חקלאיות.

לכן, בעוד שאימוץ טכנולוגיות חדשניות בחקלאות החל בצורה קצת מקרטעת, כעת כאשר הן נפוצות ומקובלות יותר, עם הצלחה מוכחת במספר רב של תרחישי גידול, אנו יכולים לצפות לעתיד מזהיר הן עבור חקלאים והן עבור יזמי טכנולוגיה המחפשים את מזלם בשוק חיוני זה.