Source.ag, חברה מבוססת אמסטרדם המפתחת בינה מלאכותית כדי לסייע לבעלי חוות חממות, קיבלה מימון של 23 מיליון דולר מסדרה A, מה שמביא את סך חייה ל-35 מיליון דולר. טכנולוגיית הבינה המלאכותית של Source.ag מסוגלת לדמות גידול במסגרת מגבלות הקרקע של מטעי חממה כדי להגביר את התפוקה לדונם ולהבטיח שימוש יעיל באספקת המים. המוצר הראשון שלה, Source Track, הושק בשנה שעברה, ושני מוצרים נוספים, Source Cultivate ו-Source Control, אמורים לצאת השנה. החברה מתמקדת בגידולי ירקות נבחרים, כולל פלפלים ועגבניות, אך מצפה להוסיף עוד גרסאות ושיטות חקלאות בקרוב.
חממות מציעות אלטרנטיבה בת קיימא לרשתות אספקת המזון, בהתחשב בכך שכ-70% ממשיכות המים המתוקים הולכות לייצור מזון, בעוד שהחממות מוציאות רק 5% מאותה אספקת מים. בנוסף, שימוש בחממות לגידול יבולים מועיל מכיוון שקרני השמש מתבשלות בתוך פנים הזכוכית, מה שגורם להגברת הפוטוסינתזה. זה מגדיל את תפוקת היבול ומבטיח שימוש יעיל באספקת המים.
מימון סדרה A הובל על ידי משקיע המזון החקלאי Astanor Ventures עם השקעות נוספות של Acre Venture Partners ומספר מפעילי חממות הולנדים. ארנוט דייקהויז'ן, מנהל ההשקעות של אסטנור, אמר: "בהתמקדות באמת במקום שבו טכנולוגיה פוגשת את הטבע, Source.ag הצליחה היכן שרבים אמרו שזה בלתי אפשרי: פיצוח סטנדרטיזציה, איסוף נתונים ופנוטייפ צמחים עם מודלים של AI שיכולים לדמות ביולוגיה של צמחים ולעזור לייעל את הפוטוסינתזה."
לשימוש בבינה מלאכותית (AI) בחקלאות יש פוטנציאל להתמודד עם אתגר זה על ידי הגדלת תפוקת היבול, הפחתת פסולת ושיפור יעילות המשאבים. על פי דו"ח שפורסם לאחרונה מ-Source.ag, ליישום בינה מלאכותית בחקלאות יש פוטנציאל להגדיל את התשואות העולמיות ב-70% עד 2050.
אחד היתרונות העיקריים של AI בחקלאות הוא היכולת לקבל תחזיות והחלטות מדויקות יותר על סמך ניתוח נתונים. בעזרת בינה מלאכותית, חקלאים יכולים לעקוב אחר צמיחת היבול ובריאותו בזמן אמת, לזהות בעיות פוטנציאליות בשלב מוקדם ולקבל החלטות מונעות נתונים לגבי השקיה, דישון והדברת מזיקים. זה מוביל לתשואות יבול גבוהות יותר, איכות משופרת והפחתת בזבוז משאבים.
יתרון נוסף של AI בחקלאות הוא הפוטנציאל לחקלאות מדויקת. באמצעות חיישנים ומזל"טים, חקלאים יכולים לאסוף נתונים על תנאי הקרקע, טמפרטורה, לחות וגורמים סביבתיים אחרים. ניתן להשתמש בנתונים אלה ליצירת מפות מפורטות ביותר של החווה, שבהן ניתן לקבל החלטות מדויקות יותר לגבי שתילה, דישון והשקיה. זה מוביל לשימוש יעיל יותר במשאבים ולהפחתת הפסולת.
עם זאת, אימוץ הבינה המלאכותית בחקלאות אינו חף מאתגרים. אחד החסמים העיקריים הוא עלות היישום. לחקלאים רבים בקנה מידה קטן אולי אין את המשאבים הכספיים להשקיע בטכנולוגיה, וייתכן שחסר תשתית לתמיכה בשימוש בבינה מלאכותית באזורים מסוימים.