Prakiraan Cuaca AI Mungkin Bantu Petani Hadapi Risiko Iklim, Tapi Membawa Kekhawatiran Baru

AI sedang merubah pertanian dengan membantu petani memprediksi cuaca, mengelola panen, dan menyederhanakan operasional, namun, biaya tinggi, ketidaksetaraan sosial, dan risiko lingkungan berarti juga datang dengan tantangan serius

Setiap keputusan penanaman yang dibuat oleh petani melibatkan berbagai risiko, yang semakin parah akibat perubahan iklim, seperti yang dicatat dalam analisis baru oleh The Conversation (TC).

Cuaca berdiri sebagai faktor risiko utama, merugikan baik produksi pertanian maupun stabilitas finansial petani. TC memberikan contoh bagaimana musim hujan yang tertunda memaksa petani padi di Asia Selatan untuk memulai lagi dengan penanaman baru atau mengubah produksi pertanian mereka, mengakibatkan kehilangan waktu dan pendapatan.

Ini berarti bahwa akses terhadap prakiraan cuaca yang dapat diandalkan dan tepat waktu dapat membantu petani mengoptimalkan jadwal penanaman dan penggunaan pupuk mereka. Namun, TC berpendapat bahwa banyak negara berpendapatan rendah dan menengah menghadapi tantangan signifikan dalam mengakses prakiraan yang dapat diandalkan karena teknologi cenderung sangat mahal.

Gelombang baru dari model peramalan cuaca yang didukung AI memiliki potensial untuk mengubah perbedaan ini. Model AI dapat memberikan prediksi akurat dan lokal dengan biaya komputasi yang jauh lebih rendah dibandingkan model berbasis fisika konvensional.

AI memungkinkan lembaga meteorologi nasional di negara-negara berkembang untuk menyediakan petani dengan informasi tepat waktu dan lokal tentang perubahan pola hujan.

Berbeda dengan model tradisional yang membutuhkan superkomputer yang mahal dan berfokus pada daerah beriklim sedang, model AI bisa dijalankan di laptop dan memberikan prakiraan cuaca secara global.

TC melaporkan bahwa sistem baru seperti Pangu-Weather dan GraphCast menunjukkan kinerja yang setara atau lebih unggul dibandingkan model berbasis fisika terkemuka untuk prakiraan suhu. Setelah dilatih, model AI menghasilkan hasil dalam hitungan menit daripada jam, memungkinkan petani untuk membuat keputusan cepat dan berdasarkan informasi yang tepat.

Tantangan adalah menyesuaikan prakiraan dengan kebutuhan dunia nyata. “Untuk membuka potensi penuhnya, peramalan AI harus terhubung dengan orang-orang yang keputusannya dimaksudkan untuk membimbing,” catatan TC.

Organisasi seperti AIM for Scale, bersama dengan entitas internasional, melatih pengguna dan membuat prakiraan yang berfokus pada keputusan pertanian untuk pemerintah. Di India, prakiraan musim hujan yang akurat membantu petani memilih strategi penanaman optimal, meningkatkan investasi dan mengurangi risiko.

Peramalan cuaca AI kini berada pada tahap kritis, dan dengan dukungan yang tepat, negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah dapat menyediakan petani dengan informasi tepat waktu yang sangat dibutuhkan.

Teknologi AI juga mendorong perubahan signifikan di luar prediksi cuaca. Tavant mengimplementasikan solusi AI yang meningkatkan manajemen pertanian, rantai pasokan, dan operasi penjualan.

Akselerator AI Agent-nya, yang dikembangkan dengan Microsoft Copilot Studio, termasuk ‘Sales Assistant’, yang memungkinkan petani membeli benih, pupuk, dan perlengkapan lainnya melalui email atau pesan, dan ‘Virtual Agronomist’, yang menyediakan petunjuk tanaman real-time berbasis AI.

Alat-alat baru seperti penyerbuk robotik MIT dan SwagBot dari Universitas Sydney melengkapi solusi-solusi tersebut, menggambarkan masa depan pertanian yang berkelanjutan dan berteknologi tinggi.

Penelitian terbaru mengidentifikasi tiga masalah besar terkait AI: disonansi prediktif antara model, indecisiveness teknologi yang menyebabkan penundaan keputusan, dan defisit kesiapan dari kesiapan yang tidak cukup untuk gangguan AI. Ketergantungan berlebihan dapat menyebabkan manajemen yang buruk, termasuk penggunaan pupuk berlebihan, yang merusak kesehatan tanah dan produktivitas jangka panjang.

Sebuah tinjauan ilmiah melaporkan bahwa biaya tinggi mencegah peternakan kecil mengakses AI, otomatisasi mengancam pekerjaan, dan kontrol korporat atas data dapat menciptakan ketidakadilan. Selain itu, para peneliti menunjukkan bahwa secara sosial, AI dapat memperdalam jurang digital, mempertahankan bias, dan mengikis praktik pertanian tradisional.

Lebih lanjut, penelitian ini menunjukkan bahwa kekhawatiran etis mencakup kerusakan lingkungan dan kesejahteraan hewan, sementara algoritma kompleks membuat transparansi menjadi sulit.

Mengatasi risiko-risiko ini membutuhkan akses yang adil, pelatihan digital, mitigasi bias, tata kelola data, dan pedoman etis untuk adopsi AI yang berkelanjutan.