Source.ag, tvrtka sa sjedištem u Amsterdamu koja razvija umjetnu inteligenciju za pomoć vlasnicima stakleničkih farmi, primila je 23 milijuna dolara u financiranju serije A, čime je ukupni životni vijek iznosio 35 milijuna dolara. Source.ag-ova AI tehnologija može simulirati uzgoj unutar zemljišnih ograničenja stakleničkih plantaža kako bi se povećali prinosi po jutru i osiguralo učinkovito korištenje zaliha vode. Njegov prvi proizvod, Source Track, lansiran je prošle godine, a još dva proizvoda, Source Cultivate i Source Control, trebala bi biti lansirana ove godine. Tvrtka se fokusira na odabrane povrtne kulture, uključujući papriku i rajčicu, ali očekuje da će uskoro dodati više varijanti i metoda uzgoja.
Staklenici nude održivu alternativu za lance opskrbe hranom, s obzirom na to da otprilike 70% povlačenja slatke vode odlazi na proizvodnju hrane, dok staklenici troše samo 5% istih zaliha vode. Uz to, korištenje staklenika za uzgoj usjeva je korisno jer sunčeve zrake ključaju unutar staklene unutrašnjosti, uzrokujući intenziviranje fotosinteze. To povećava prinose usjeva i osigurava da se zalihe vode učinkovito koriste.
Financiranje serije A predvodio je poljoprivredno-prehrambeni investitor Astanor Ventures uz dodatna ulaganja Acre Venture Partners i više nizozemskih operatera staklenika. Arnout Dijkhuizen, direktor ulaganja u Astanoru, rekao je: „Fokusirajući se doista na mjesto gdje se tehnologija susreće s prirodom, Source.ag je uspio tamo gdje su mnogi rekli da je nemoguće: probijanje standardizacije, prikupljanje podataka i fenotipizacija biljaka s AI modelima koji mogu simulirati biologiju biljaka i pomoći da optimizirati fotosintezu.”
Korištenje umjetne inteligencije (AI) u poljoprivredi ima potencijal za rješavanje ovog izazova povećanjem prinosa usjeva, smanjenjem otpada i poboljšanjem učinkovitosti resursa. Prema nedavnom izvješću Source.ag-a, primjena umjetne inteligencije u poljoprivredi ima potencijal povećati globalne prinose usjeva za 70% do 2050. godine.
Jedna od glavnih prednosti umjetne inteligencije u poljoprivredi je mogućnost donošenja preciznijih predviđanja i odluka na temelju analize podataka. Uz pomoć umjetne inteligencije poljoprivrednici mogu pratiti rast i zdravlje usjeva u stvarnom vremenu, rano identificirati potencijalne probleme i donositi odluke o navodnjavanju, gnojidbi i kontroli štetočina na temelju podataka. To dovodi do većih prinosa usjeva, poboljšane kvalitete i smanjenog rasipanja resursa.
Još jedna prednost umjetne inteligencije u poljoprivredi je potencijal za preciznu poljoprivredu. Korištenjem senzora i dronova poljoprivrednici mogu prikupljati podatke o stanju tla, temperaturi, vlažnosti i drugim čimbenicima okoliša. Ti se podaci mogu koristiti za izradu vrlo detaljnih karata farme, koje se mogu koristiti za donošenje preciznijih odluka o sadnji, gnojidbi i navodnjavanju. To dovodi do učinkovitijeg korištenja resursa i smanjenja otpada.
Međutim, usvajanje umjetne inteligencije u poljoprivredi nije bez izazova. Jedna od glavnih prepreka je trošak implementacije. Mnogi mali poljoprivrednici možda nemaju financijska sredstva za ulaganje u tehnologiju, a u nekim regijama može nedostajati infrastruktura za podršku korištenju umjetne inteligencije.