LOS ANGELES (AP) — Tom Gamble, kolmanda põlvkonna põllumoodusettevõtja, võttis oma viinamarjaistandustes innukalt kasutusele tehisintellekti tehnoloogia, ostes autonoomse traktori, et parandada oma Napa Valley tegevust. Ta plaanib kasutada selle isesõitvaid omadusi sel kevadel, rakendades AI-sensoreid täppis põllumajanduseks, kaardistades rida-ridu ja tehes andmepõhiseid otsuseid saagihalduse osas. Kuigi ta hindab põllumajanduse praktilist külge, usub Gamble, et see tehnoloogia võimaldab tal töötada tõhusamalt ja vähendada väsimust. Gamble peab autonoomsete traktorte rakendamist kasulikuks majanduslikest, keskkonnaalastest ja regulatiivsetest põhjustest, sealhulgas kütusekasutuse ja saaste vähendamisest. Eksperdid rõhutavad, et veinitööstus on näide sellest, kuidas ettevõtted saavad rakendada tehisintellekti, et täiendada tööd ilma töötajaid asendamata. Täiustatud põllumajandustehnoloogia aitab minimeerida jäätmeid, optimeerida niisutust ja hallata viinamarjaistandusi detailse jälgimise kaudu. Lisaks omaks erinevad sektorid veinitööstuses AI-d – alates kohandatud etiketide loomise kuni tootmisprotsesside automatiseerimiseni.

Gamble kinnitab, et töökohtade kadumise asemel näevad traktorijuhid oma oskuste paranemist, kuna nad võivad hallata edasijõudnud masinate laevastikku. Ettevõtted nagu John Deere teevad selles AI integreerimises edusamme, kasutades nutikat tehnoloogiat traktorites materjalide täpsetel rakendustel, vähendades seeläbi tarbetut kasutust. Tyler Klick Redwood Empire Vineyard Managementist arutas oma ettevõtte automatiseeritud niisutussüsteeme, mis tuvastavad leke ja optimeerivad veevoolu. Siiski eksisteerivad väljakutsed, eriti väikestel peretootjatel, kellel võib puududa rahastus kulukate AI-investeeringute jaoks, nagu robotkäed, ja kellel on raskusi töötajate koolitamisega uute tehnoloogiate osas. Angelo A. Camillo, veinitööstuse professor, märgib, et kuigi AI ümber on elevus, esitab skaala küsimusi — eriti droonide haldamisel saagi jälgimiseks. Tehisintellekt on suuteline jälgima saagi tervist ja aitama tegeleda haigustega, mis võiksid viinamarjaistandusi hävitada. Mason Earles UC Davisest rõhutab AI potentsiaali kiiresti töödelda suuri andmehulkasid, et täpselt prognoosida saaki, aidates veinivalmistajatel planeerida tööjõudu ja varusid. Kokkuvõttes, kuigi talunikud võivad olla ettevaatlikud, nähakse AI omaksvõttu lubava paranemisena viinamarjaistanduste juhtimisel, pakkudes lahendusi tööjõu väljakutsetele ja tegevuse ebatõhususele.