„Czy sztuczna inteligencja pomoże wyżywić świat i ochronić klimat?” – to zasadnicze i bardzo ważne, także dla branży rolniczej, pytanie było tematem wystąpienia dr. inż. Mirosława Czechlowskiego, pracownika badawczo-dydaktycznego Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, adiunkta w Instytucie Inżynierii Biosystemów, który uczony wygłosił, 12 grudnia 2025 roku, podczas konferencji podsumowującej 4. edycję konkursu pt.: „Ucz się na maksa”, w siedzibie Biocentrum Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu. Ze względu na to, że audytorium tego niezwykle interesującego wykładu, stanowili uczniowie szkół rolniczych, czyli przyszli rolnicy i specjaliści rolniczej branży, warto poświęcić temu tematowi znacznie więcej uwagi.
Dr inż. Mirosław Czechlowski podjął i rozwinął powyższy temat w odniesieniu no następujących kwestii: autonomicznych maszyn rolniczych, „elektryfikacji” maszyn rolniczych, prognozowania występowania chorób i szkodników, precyzyjnej ochrony roślin, robotów pielących, inteligentnych kombajnów do zbioru zbóż, rozwiązań pozwalających na integrację danych, predykcyjną obsługę techniczną, a także automatyzacji i robotyzacji produkcji zwierzęcej.
Prelegent nakreślił również przewidywane kierunki rozwoju zastosowań SI w rolnictwie.
– Jak państwo widzą, tych dziedzin jest całkiem sporo – podkreślał dr Czechlowski. – Sztuczna inteligencja ma tu duże pole do zastosowania i widać w tej kwestii znaczące postępy. Jednakże, SI ma też i swoje słabe strony. I powiem to wprost: czasem może się zwyczajnie pomylić, a to jak wiadomo, może prowadzić nie tylko do strat w zbiorach, uszkodzeń sprzętu, ale też, w ekstremalnych przypadkach, do zagrożenia życia ludzkiego. Dlatego, na obecnym etapie, ważną rolę pełni kontrola i korygowanie działań urządzeń funkcjonujących w oparciu o SI, przez człowieka.
Gdy brakuje rąk do pracy
W odniesieniu do zastosowania autonomicznych maszyn rolniczych sterowanych przez SI, dr inż. Mirosław Czechlowski, wskazał na ich zalety w tych rolniczych regionach, w których brakuje rąk do pracy. I mimo, że obecnie dotyczy to głównie państw o większym niż Polska, stażu uczestnictwa w Unii Europejskiej, to biorąc pod uwagę prognozy wynikające ze zjawisk demograficznych i gospodarczych, należy się spodziewać, że również u nas tego rodzaju, autonomiczne maszyny rolnicze, znajdować będą coraz większe zastosowanie ze względu na brak pracowników w gospodarstwach.
Bariera wagi i objętości akumulatorów
Wiele uwagi, w przypadku tzw. elektryfikacji maszyn rolniczych, dr inż. Czechlowski poświęcił natomiast ograniczeniom wynikającym z zastosowania samodzielnych, akumulatorowych źródeł zasilania. Te bowiem, na obecnym poziomie ich zaawansowania, nawet przy użyciu nowoczesnych i energooszczędnych silników elektrycznych, wymagają zajęcia i upakowania ogniwami akumulatorowymi większości miejsca w bryle np. tego rodzaju ciągników. A to, z uwagi na objętość ogniw i ich masę, niweluje większość korzyści wynikających z zastosowania napędów elektrycznych. W efekcie, maszyny te zużywają sporą część energii na transport własnej masy. Spada przez to zasadniczo ich zasięg, a także czas ich efektywnej pracy pomiędzy kolejnymi ładowaniami.
– I tu z pomocą przyjść może SI, która w połączeniu z ludzką kreatywnością, skutkować będzie tworzeniem rozwiązań, które są jednocześnie innowacyjne, ale też nawiązują do dawniej stosowanych technik – wyjaśnił dr. inż. Mirosław Czechlowski.
Dawne pomysły w supernowoczesnej odsłonie
W powyższym kontekście, prelegent przywołał przykłady rozwiązań łączących autonomicznie sterowane przez SI, napędzane elektrycznie maszyny rolnicze, z zasilaniem dostarczanym za pośrednictwem kabla ze źródeł zewnętrznych.
– W tym przypadku SI pełnić może dwie funkcje: zarówno sterujące, pracą maszyny rolniczej, ale też monitorujące położenie kabla zasilającego na polu, tak by nie doszło do jego zniszczenia lub przecięcia przez pracującą maszynę, co mogłoby doprowadzić do poważnych awarii i zniszczenia urządzeń – zauważył wykładowca.
Podsumowując ten wątek, dr inż. Czechlowski zwrócił uwagę na to, że omawiane rozwiązania, konstrukcyjnie nawiązują do wynalezionej na początku XX-wieku w Niemczech, elektrycznej lokomobili, która zasilana była przewodami transportującymi prąd wytwarzany przez cukrownię.
Autokontrola stanu technicznego
Temat kontroli położenia kabla zasilającego przez SI prelegent powiązał także z inną, niezbędną funkcją sztucznej inteligencji, którą winna być autokontrola stanu technicznego autonomicznej maszyny.
– Chodzi o to, żeby maszyna rolnicza, nadzorowana przez SI, zyskała funkcję wykrywania jej uszkodzeń, tak by przykładowo, usterka funkcji podzespołu siewnika nie skutkowała nierównomiernym obsianiem konkretnej powierzchni – wyjaśnił uczony.
Jak zauważył prelegent, zagadnienie to koresponduje w założeniami tzw. Predykcyjnej obsługi technicznej (ang.: Predictive Maintenance, PdM), czyli strategicznego podejścia, polegającego na wykorzystaniu czujników IoT, uczenia maszynowego i analizy danych wcześniej pozyskanych oraz bieżących, do przewidywania awarii maszyn i do planowania konserwacji w tzw. „ostatniej chwili”, czyli tuż przed wystąpieniem problemu.
Bieżące reagowanie zamiast harmonogramów
Dodajmy, że wyżej omówione zagadnienie, to zdaniem specjalistów, także obiecująca alternatywa do działania w oparciu o harmonogramy konserwacji wynikające ze statystyki zużycia podzespołów (tzw. konserwacja zapobiegawcza). A w tym przypadku, mocną stroną stosowania PdM ma być: minimalizacja przestojów, redukcja kosztów i optymalizacja zasobów poprzez proaktywne działania konserwacyjne oparte na rzeczywistym stanie urządzeń.
Przy okazji warto również rozwinąć znaczenie skrótu: IoT (ang.: Internet of Things, pol.: Internet Rzeczy), odnoszącego się do pojęcia: „Czujnik IoT”, czyli urządzenia elektronicznego zbierającego dane z otoczenia (np. wartości temperatury, wilgotności, ruchu, światła, jakość powietrza) i przesyłającego je przez internet do innych systemów lub urządzeń w celu analizy, monitorowania i automatyzacji procesów.
Pod kontrolą człowieka
W ramach swojego wystąpienia, dr inż. Mirosław Czechlowski, wspomniał również o zastosowaniu SI w maszynach rolniczych działających w oparciu o energię słoneczną, a także o satelitarne dane z GPS i autonomiczne mapowanie. A wszystko to dla zwiększenia precyzji działań i zmniejszenia energo- oraz czasochłonności pracy.
– Jak państwo widzą, zastosowanie sztucznej inteligencji otwiera przed nami szereg nowych możliwości – podsumował swoje wystąpienie wykładowca. – Jednak najbardziej efektywna i uzasadniona, przynajmniej na obecnym etapie rozwoju SI, jest współpraca sztucznej inteligencji z człowiekiem, jako czynnikiem kontrolnym i korygującym. I w takim układzie, jak się zdaje, Si pomoże nam najefektywniej rozwiązać lokalne i globalne problemy związane z utrzymaniem produkcji oraz ciągłości dostaw żywności, a także przeciwdziałaniem zmianom klimatu.
Artykuł przygotował: Robert Gorczyński
Źródła:
– Wystąpienie dr. inż. Mirosława Czechlowskiego pt.: „Czy sztuczna inteligencja pomoże wyżywić świat i ochronić klimat?” wygłoszone 12.12.2025 r. w Biocentrum Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu.
– Źródła definicji:
– Brzózka Jerzy, Regulatory i układy automatyki, Warszawa: Wydawnictwo Mikom, 2004.
– Niederliński Antoni, Mościński Jerzy, Ogonowski Zbigniew, Regulacja Adaptacyjna, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 1995.
