Mennesket har et stort matproblem. Verdens befolkning forventes å øke betydelig de neste tre tiårene, men vår kapasitet for matproduksjon vil streve for å holde tempoet.

Selv om globale fruktbarhetsgrader faktisk faller, vil en generell økning i forventet levetid bety en jevn økning i antall ansatte i løpet av våre liv. En 2015 UN DESA-rapport hevder at verdens befolkning vil slå 9,7 milliarder i 2050 - en økning på 2,3 milliarder kroner i dag.

Selvfølgelig reflekterer en generell økning i forventet levealder en høyere levestandard for flere av verden, noe som er årsaken til feiringen.

Men utsikten for å få 33% mer munn til å mate, kolliderer med de to truslene om global oppvarming og overdreven bruk av plantevernmidler, betyr at ny tenkning er nødvendig i landbruket teknologi.

Space: den endelige matgrensen

Det enkle faktum er at jorden bare er så stor, og det er bare så mye plass til å vokse avlinger og avle husdyr.

"I løpet av de siste fem tiårene har forbedrede oppdrettsmetoder og -teknologier bidratt til å øke avkastningene betydelig, sammen med en utvidelse på 12% av oppdrettsbruk," leser en rapport fra 2013 om matavfall fra Institutt for mekaniske ingeniører (IMECHE).

Det legger til: "Men med global matproduksjon som allerede bruker ca. 4,9 Gha (globale hektar) av 10Gha brukbar jordoverflate, er det ikke sannsynlig at en ytterligere økning i oppdrettsområdet uten å påvirke det gjenværende av verdens naturlige økosystemer.

Faktisk anslår en nylig Venner av Jorden rapporten at mengden jordbruksmark som EU krever for å oppfylle matkravene, er faktisk 43% mer enn det er tilgjengelig i EU selv.

Vi nærmer oss det punktet at det ikke lenger vil være et alternativ å bare plante flere avlinger og dyrke mer storfe - ikke uten å påvirke det bredere økosystemet i det minste. Det som trengs, er da en forbedring i effektiviteten av våre nåværende oppdrettsmetoder.

Verden produserer om lag fire milliarder metriske tonn mat per år, men avfall opp til halvparten av dette. Viktige faktorer i denne sløsingen har vært "dårlig praksis i høsting, lagring og transport", ifølge IMECHE.

Matprodusenter reagerer på utfordringen, skjønt. I utviklede land blir sløsing kraftig redusert gjennom anvendelse av AI og maskinlæringsteknologi.

Hi-tech landbruk

Storskala jordbruk i velstående land har blitt delvis automatisert i en årrekke.

Jack Howard, en produktsalgsspesialist med jordbruksutstyrgigant John Deere, forteller TechRadar at selskapets Intelligent Solutions Group begynte å utføre forskning på hva det kaller "presisjonsbruk" så langt tilbake som 1997.

Det første produktet av denne undersøkelsen kom ved årtusindskiftet, i form av det første GreenStar-systemet, som brukte GPS for å tilby en lysbar indikator for bonden å kjøre til.

Det var imidlertid i 2002 at tingene ble veldig interessante, med lanseringen av det første AutoTrac-systemet - det automatiserte styresystemet som fortsatt brukes av bøndene i dag, om enn i en mye forbedret form.

Systemer som John Deere AutoTrac gjør det mulig for store maskiner å plante avlinger på en langt mer jevn og nøyaktig måte enn noen menneskelig sjåfør kunne klare seg selv. Ved hjelp av en StarFire GPS-mottaker plassert på taket på førerhuset, kan AutoTrac lede en traktor til innen tre centimeter av linjen den tok på sin tidligere pass.

Fordelene for systemer som AutoTrac over manuell innsats er mange. De reduserer overlappingen i landbruksprosesser som tiling, planting og gjødsel, noe som igjen reduserer bruken av kjemikalier og øker produktiviteten.

De muliggjør også oppdrett selv når lysforholdene er mindre enn ideelle, og reduserer tretthet på operatører - noe som betyr færre feil og mindre spild.

Denne bruken av automatisert gårdsmaskin tar en rekke former rundt om i verden for å løse ulike lokale problemer. For eksempel bruker SwarmFarm i Australia automatiserte roboter "swarms" - store grupper av mindre automatiserte maskiner som arbeider sammen, ved hjelp av et kollisionsavvikssystem - for å sprøyte avlinger.

I et så stort, lettbefolket land, der det er vanskelig å finne tilstrekkelig jordbrukskraft, kan dette vise seg å være et viktig verktøy for å maksimere matproduksjonen.

Visjon av fremtiden

Et annet viktig område for AI som begynner å ha en positiv effekt på landbruket, er maskinsyn - det vil si feltet for undervisningsmaskiner å kunne se og dechifere hva som blir sett på.

Cainthus er et maskinvisningsfirma basert i Dublin, Ottawa og San Francisco. Oppsiktsvekkende er det imidlertid ikke et landbruk spesialist; I stedet har selskapet valgt dette området som det hvor arbeidet kan ha størst positive innvirkning.

Selskapet har skapt et ansiktsgjenkjennelsessystem enn å identifisere individuelle kyr med ansiktsfunksjonene på bare seks sekunder, slik at det blir enkelt å overvåke en hel flokk med et minimum av direkte menneskelig interaksjon.

Eksisterende "smart" systemer krever bruk av fysiske sporingsanordninger, hvis tilpasning gir uønsket ekstra stress til husdyrene.

Cainthus lager også en algoritme som kan identifisere tidlige tegn på lameness i et ku basert på kroppsform, og varsle bonden tilsvarende. Det kan også oppdage når kyr kjemper over det beste fôret.

Interessant jobber Cainthus med et annet Ottowa-basert selskap som heter Fermentrics, som bruker maskinlæring for raskt å forutsi utfallet av gjæringsprosessen i storfe.

Å dømme den riktige sammensetningen av storfe er mer kunst enn vitenskapen for tiden, og eksisterende fordøyelsestester kan vise seg å være kostbare.

Fermentrics utnytter Cainthus maskinsyn og AI-algoritmer til å "demonstrere perkos basis den målbare effekten av fôrvalg på fôrinntak".

Det er ikke bare storfe som vil dra nytte av maskinens syn. Cainthus er en av flere selskaper som bruker teknikken til planter, som det er håpet vil muliggjøre målrettet behandling, i stedet for blitzing av hele avlinger med kjemikalier.

Dette kan føre til mer effektiv sykdomsforebygging samtidig som den reduserer kjemisk bruk, noe som ville være mer kostnadseffektivt og mindre skadelig for det bredere økosystemet.

Fremtiden for oppdrett

Så hva kan gården 2026 og utover se ut?

"Jeg vil si at gården vil være helt koblet til luften - over internett eller satellitter - for å komme tilbake på kontoret, til smarttelefonene og nettbrettet de bruker," sier Howard.

Den intelligente, stort sett automatiserte gården i fremtiden vil ganske enkelt generere og behandle mye mer data enn i dag. Howard tilbyr eksemplet på nye systemer som bruker infrarøde og termiske bildesensorer for å oppnå næringsdata om en avling.

"Det kan overføres tilbake til hvilken farm management software de kjører," legger Howard. "De fleste gårder på 10 år ville bruke den typen teknologi.

"Å kunne forutse hva avlingen din, og hva gården din trenger i de neste to til 18 månedene, basert på avlinger, vil gi mye mer sikkerhet til oppdrettsoperasjonen som helhet."

Langt fra å ta kontroll over hendene på bøndene, vil utnytte kraften til AI og maskinlæring øke beslutningsprosessene til de menneskene som har tillatelse til å dyrke maten vår.

Problemet med oppdrett i dag er at det fortsatt er noe av en gamble, med en rekke plagsomme variabler som vær, råvarepriser og drivstoffpriser i spill.

Fremtidens fullt nettbaserte gård kunne ha direkte tilgang til værsatellittsystemer, med selskaper som Planet Labs og Spire jobber nå for å demokratisere slike data til fordel for mindre bedrifter. Dette ville tjene til å forandre den kunst-til-vitenskapelige balansen i landbruket enda mer.

I løpet av 2050 vil menneskeheten nok ikke ha kapasitet til å utvide sin matproduksjon i tråd med en stadig økende befolkning. Ved å utnytte AI til gården smartere, med høyere suksessrate og mindre sløsing, forhåpentligvis vil vi ikke måtte.

Hovedbilde kreditt: Cainthus