ทั่วภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกา (Sub-Saharan Africa) การปฏิวัติเงียบกำลังเกิดขึ้น เกษตรกรรายย่อยเริ่มใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นแนวคิดล้ำสมัยในอนาคต เพื่อมาพลิกโฉมการเกษตร ปัจจุบัน AI มีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหาที่เร่งด่วนที่สุดของภูมิภาค ได้แก่ ความไม่มั่นคงทางอาหาร ความเสื่อมโทรมของสิ่งแวดล้อม และความเหลื่อมล้ำทางเศรษฐกิจ
พลังแห่งการเปลี่ยนแปลงของ AI ในการเกษตรสมัยใหม่
ในระดับโลก คาดการณ์ว่าการใช้ AI ในภาคการเกษตรจะเติบโตอย่างมากด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ที่ 23% ระหว่างปี 2023 ถึง 2028 โดยมูลค่าจะเพิ่มขึ้นจาก 1.7 พันล้านดอลลาร์ เป็น 4.7 พันล้านดอลลาร์ในช่วงเวลาดังกล่าว สำหรับในภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกา ภูมิทัศน์ของเทคโนโลยีเกษตรและอาหาร (Agri-food tech) มีการเติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยการลงทุนจากภาคเอกชนพุ่งสูงขึ้นจากไม่ถึง 10 ล้านดอลลาร์ในปี 2014 เป็นประมาณ 600 ล้านดอลลาร์ในปี 2022
การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ในภาคการเกษตรได้รับแรงหนุนจากความต้องการทำฟาร์มที่ยั่งยืนมากขึ้น การขาดแคลนแรงงาน ตลอดจนต้นทุนที่สูงขึ้นและความต้องการอาหารที่พุ่งสูงขึ้น
เทคโนโลยี AI เช่น เกษตรแม่นยำ (Precision farming) ช่วยให้เกษตรกรสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเหมาะสมและเพิ่มผลผลิตสูงสุด ภาพถ่ายดาวเทียม โดรนที่มีเซนเซอร์ความละเอียดสูง และระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ช่วยในการติดตามสุขภาพพืชผล ความชื้นในดิน และระดับสารอาหารได้แบบเรียลไทม์ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้เกษตรกรสามารถรดน้ำ ใส่ปุ๋ย และใช้ยาฆ่าแมลงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยลดต้นทุนและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
ระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer vision) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยเกษตรกรในการระบุวัชพืชและศัตรูพืช ทำให้สามารถใช้สารกำจัดวัชพืชเฉพาะจุดเพื่อลดค่าใช้จ่ายและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) วิเคราะห์ข้อมูลจากโดรนหรือสมาร์ทโฟน จะช่วยในการตรวจจับโรคและศัตรูพืชได้ตั้งแต่ระยะแรก ซึ่งเป็นการปกป้องผลผลิตและลดความสูญเสีย
ด้วยเหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรงและบ่อยครั้งขึ้น การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วย AI ยังช่วยคาดการณ์ความเสี่ยงและปรับตารางการปลูกพืช ในขณะที่วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติสามารถเข้ามาแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานที่เกิดจากการย้ายถิ่นฐานจากชนบทเข้าสู่เมือง นอกจากนี้ รถแทรกเตอร์ไร้คนขับและโดรนยังช่วยในการปลูก ติดตาม และเก็บเกี่ยวโดยใช้มนุษย์ควบคุมน้อยที่สุด
เรื่องราวความสำเร็จในภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกา
AI ได้สร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญทั่วภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกาด้วยแอปพลิเคชันนวัตกรรมที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของท้องถิ่น โดยกลุ่มธนาคารโลก (World Bank Group) ได้มีส่วนร่วมสนับสนุนโครงการต่างๆ
หนึ่งในโครงการริเริ่มดังกล่าวคือ “Hello Tractor” แพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงเกษตรกรรายย่อยกับเจ้าของรถแทรกเตอร์และใช้ AI เพื่อจัดลำดับการทำงาน ในโครงการนี้มีการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อติดตามการใช้งานรถแทรกเตอร์ พยากรณ์รูปแบบสภาพอากาศ และสื่อสารผ่านข้อความ (SMS) ในพื้นที่ที่มีอินเทอร์เน็ตจำกัด ตั้งแต่ปี 2014 Hello Tractor ได้เปลี่ยนพื้นที่เกษตรกว่า 3.5 ล้านเอเคอร์ให้เป็นระบบดิจิทัล ช่วยเพิ่มผลผลิตอาหารได้ 5 ล้านเมตริกตัน และสร้างงานมากกว่า 6,000 ตำแหน่ง
อีกหนึ่งโครงการสำคัญคือ Kenya Agricultural Observatory Platform ซึ่งให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์แก่เกษตรกร 1.1 ล้านราย โดยส่งข้อมูลพยากรณ์อากาศที่แม่นยำและข้อมูลเชิงลึกด้านการเกษตรความละเอียดสูง เทคโนโลยีนี้กำลังถูกขยายผลผ่านโครงการเสริมสร้างความยืดหยุ่นของระบบอาหาร (Food System Resilience Program) ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อเกษตรกรประมาณ 6 ล้านรายทั่วแอฟริกาตะวันตก โดยช่วยกำหนดเวลาปลูกและเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม และลดความเสี่ยงจากสภาพอากาศที่ไม่แน่นอน
ในแคเมอรูน แอปพลิเคชันบนมือถือที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังช่วยเกษตรกรระบุโรคพืชได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้นโดยการอัปโหลดรูปภาพพืชที่ได้รับผลกระทบ เกษตรกรจะได้รับการวินิจฉัยและคำแนะนำในการรักษาทันที ซึ่งช่วยลดความสูญเสียและเพิ่มผลผลิต แอปนี้สามารถใช้งานแบบออฟไลน์ได้ ทำให้เข้าถึงได้ในพื้นที่ที่มีอินเทอร์เน็ตจำกัด
ตัวอย่างอื่นๆ ได้แก่ ชุดทดสอบดินฐาน AI ในกานา ซึ่งวิเคราะห์ตัวอย่างดินและให้คำแนะนำเรื่องปุ๋ยที่เหมาะสม และแพลตฟอร์ม AI ในแทนซาเนียที่เชื่อมโยงเกษตรกรโดยตรงกับผู้ซื้อ ช่วยตัดตัวกลางและรับประกันราคาที่เป็นธรรม
ความท้าทายในการนำ AI มาใช้ในภูมิภาค
ความท้าทายหลายประการขัดขวางการยอมรับ AI ในวงกว้าง เริ่มต้นด้วย “ช่องว่างทางดิจิทัล” เกษตรกรรายย่อยจำนวนมากขาดการเข้าถึงเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่จำกัดและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่สูง กลายเป็นอุปสรรคต่อความฝันในการสร้างภูมิทัศน์เกษตรกรรมที่ล้ำสมัย
ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือการขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะ ระบบการศึกษาในปัจจุบันไม่ได้ให้ความสำคัญกับความเข้าใจดิจิทัลและเทคโนโลยีการเกษตร โปรแกรมการฝึกอบรมที่ครอบคลุมซึ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้ AI จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งในการส่งเสริมให้เกษตรกรใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่
ข้อจำกัดด้านการเงินเป็นอีกหนึ่งระดับของความซับซ้อน เงินลงทุนเริ่มต้นที่สูงสำหรับโซลูชัน AI ทำให้เกษตรกรที่มีกำไรน้อยไม่กล้าตัดสินใจลงทุน โมเดลการเงินเชิงนวัตกรรม เช่น สินเชื่อรายย่อย (Microfinance) และโครงการริเริ่มของรัฐบาล อาจช่วยให้เทคโนโลยีเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
การใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพไม่เพียงต้องการกรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง แต่ยังต้องมีข้อมูลคุณภาพสูงที่เป็นไปตามข้อกำหนดขั้นพื้นฐานทั้งในด้านปริมาณ (Volume), ความหลากหลาย (Variety), ความถูกต้อง (Veracity) และความเร็ว (Velocity) ในขณะที่ข้อมูลช่วยให้เกิดเกษตรแม่นยำและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ แต่ความท้าทาย เช่น ข้อมูลไม่เพียงพอ คุณภาพที่ไม่สม่ำเสมอ และชุดข้อมูลที่กระจัดกระจาย มักจะขัดขวางความก้าวหน้า
นอกจากนี้ ยังมีความกังวลเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว จริยธรรม และการกำกับดูแล การกำหนดกรอบการทำงานที่ชัดเจนสำหรับการดูแลข้อมูลและนโยบาย AI ที่มีจริยธรรมจะช่วยสร้างความเชื่อมั่นและทำให้มั่นใจว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อชุมชนในวงกว้าง
เส้นทางข้างหน้า: การคว้าโอกาส
กรอบนโยบายที่เข้มแข็งเป็นสิ่งสำคัญในการนำประโยชน์จาก AI มาใช้กับการเกษตรของภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกา รัฐบาล มหาวิทยาลัย บริษัทเทคโนโลยี และเกษตรกรในพื้นที่ต้องร่วมมือกันเพื่อแบ่งปันความรู้และรับประกันการเข้าถึงเครื่องมือขั้นสูงอย่างทั่วถึง
ต้องมีการกำหนดลำดับความสำคัญของนโยบายในระยะสั้น ระยะกลาง และระยะยาว โดยรักษาสมดุลระหว่างความสำเร็จที่เห็นผลเร็ว (Quick wins) กับกลยุทธ์ที่มุ่งสร้างระบบนิเวศ AI ที่แข็งแกร่งในภาคเกษตรกรรม ซึ่งรวมถึง:
- ระยะสั้น (1-2 ปี): เน้นการขยายโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล รวมถึงอินเทอร์เน็ตที่ราคาเข้าถึงได้และแผนข้อมูลที่ได้รับเงินอุดหนุนในพื้นที่ชนบท พร้อมเปิดตัวโครงการฝึกอบรมเกษตรกรเพื่อสาธิตเครื่องมือ AI ต้นทุนต่ำ ความคิดริเริ่มสำคัญ ได้แก่ การพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลเปิด การทดสอบโซลูชัน AI สำหรับเกษตรแม่นยำ การตรวจจับโรคพืช และการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการให้แรงจูงใจทางการเงินสำหรับผู้เริ่มใช้ AI กลุ่มแรกๆ
- ระยะกลาง (3-5 ปี): เสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลผ่านเทคโนโลยี IoT และดาวเทียม บูรณาการ AI เข้ากับการศึกษาสถาบันเกษตร และจัดตั้งกรอบการกำกับดูแลสำหรับธรรมาภิบาลข้อมูล ขยายผลโครงการต้นแบบ AI ที่ประสบความสำเร็จซึ่งมุ่งเน้นการปรับตัวต่อสภาพภูมิอากาศ การควบคุมศัตรูพืช และความสูญเสียหลังการเก็บเกี่ยว พร้อมส่งเสริมความร่วมมือระดับภูมิภาคเพื่อแบ่งปันความรู้
- ระยะยาว (5 ปีขึ้นไป): ปรับแนวทางโครงการ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายการพัฒนาระดับชาติ ลงทุนในโซลูชันที่ปรับตัวตามสภาพภูมิอากาศ (Climate-smart solutions) และส่งเสริมนวัตกรรมในท้องถิ่น ประกันการเข้าถึงที่ครอบคลุมสำหรับผู้หญิง เยาวชน และเกษตรกรรายย่อย และจัดตั้งระบบติดตามและประเมินผลเพื่อติดตามผลกระทบของ AI ต่อผลิตภาพ ความมั่นคงทางอาหาร และความเป็นอยู่
AI เสนอศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงการเกษตรในภูมิภาคซับซาฮาราของแอฟริกา มีพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพ ผลิตภาพ และความยั่งยืน ด้วยการส่งเสริมความร่วมมือ การประกาศนโยบายที่สนับสนุน และการลงทุนในนวัตกรรม ภูมิภาคนี้จะสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อบรรลุความมั่นคงทางอาหารและส่งเสริมการเติบโตทางเศรษฐกิจ กลุ่มธนาคารโลกมุ่งมั่นที่จะสนับสนุนการเดินทางที่สำคัญนี้
Reference
