Künstliche Intelligenz kann helfen, das Ziel der „Ernährungssicherheit“ zu erreichen, also die Situation, in der „Alle Menschen haben jederzeit physischen und wirtschaftlichen Zugang zu ausreichender, sicherer und nahrhafter Nahrung, die ihren Ernährungsbedürfnissen und Ernährungspräferenzen für ein aktives und gesundes Leben entspricht' (FAO, 1996). Es folgt ein kurzer wissenschaftlicher Rückblick.
1) Hunger und „Ernährungsunsicherheit“, Einleitung
Die Konzepte von Hunger und „Ernährungsunsicherheit“ Sie werden oft als Synonyme verwendet. Exakter:
– Hunger ist eine unangenehme und/oder schmerzhafte körperliche Erfahrung, die durch die Unfähigkeit verursacht wird, ausreichend Energie (kcal) und Nährstoffe über die Nahrung aufzunehmen
– Der wiederholte Mangel an nahrhaften und sicheren Nahrungsmitteln behindert nicht nur die Entwicklung und verursacht Krankheiten, sondern drückt auch das Risiko einer Ernährungsunsicherheit aus.
Die Schweregrade dieser Phänomene werden anhand der von der FAO entwickelten Food Insecurity Experience Scale (FIES) geschätzt (siehe Abbildung 1). Eine Person, die einen Tag oder länger ohne Nahrung auskommt und ohne Nahrung auskommt, gilt als äußerst ernährungsunsicher. (1)
2) „Ernährungssicherheit“, Ziel verfehlt
'Lebensmittelkontrolle' ist erreicht'wenn alle Menschen physischen und wirtschaftlichen Zugang zu ausreichend sicheren und nahrhaften Lebensmitteln haben, die ihren Ernährungsbedürfnissen und Lebensmittelvorlieben für ein aktives und gesundes Leben entsprechen, unabhängig von ihren Umständen' (Welternährungsgipfel 1996).
Das an zweiter Stelle der nachhaltigen Entwicklungsziele der UN-Agenda 2030 definierte Ziel „Ernährungssicherheit“ (#SDG2, Null Hunger) ist jedoch zum Scheitern verurteilt.
Ernährungsunsicherheit Tatsächlich verzeichnet es auf globaler Ebene ein konstantes Wachstum. Bereits im Jahr 2021 litten 11,7 % der Menschen auf dem Planeten unter extremer Ernährungsunsicherheit, und die Situation wird immer schlimmer. Der neueste SOFI-Bericht (State of Food Security and Nutrition in the World 2023), wie gesehen, unterschätzt, dass im Jahr 691 mindestens 783–2022 Millionen Menschen unter Hunger litten. (2) Dieses Phänomen wird auf Kriege und die ungleiche Verteilung von Ressourcen zwischen und innerhalb von Staaten sowie auf die geringe Widerstandsfähigkeit der meisten Nahrungsmittelsysteme und das Bevölkerungswachstum zurückgeführt .
3) Perspektiven für den Einsatz künstlicher Intelligenz
Künstliche Intelligenz (Künstliche Intelligenz, KI) wendet wissenschaftliche Konzepte, mathematisches Denken, Statistik und Wahrscheinlichkeit sowie traditionelle wissenschaftliche Bereiche an, um menschliche kognitive Funktionen mithilfe von Computern zu simulieren. Seine Subsysteme – Künstliche Neuronale Netze (ANN), Robotik, Expertensysteme, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen (ML) – könnten erheblich zur Stärkung der vier Säulen der Lebensmittelsicherheit beitragen: Verfügbarkeit, Nutzung, Stabilität und Zugänglichkeit.
Die Anwendungen von KI In der Landwirtschaft gelten sie als potenziell nützlich für die Steigerung der Nahrungsmittelproduktion. (3) Seine Teilmengen wurden bereits verwendet, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf verschiedene Ökosystemprozesse entlang der Nahrungskette auswirken (4,5). In der landwirtschaftlichen Produktion, Ernte und Vermarktung scheinen bereits erhebliche Fortschritte zu verzeichnen. KI kann auch mit kombiniert werden IoT-Technologien (Internet der Dinge) in Agrar- und Ernährungssystemen, um den Umgang mit widrigen Bedingungen sowie mit Abfällen und Lebensmittelabfällen zu optimieren (6,7).
4) Hauptherausforderungen
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMIC) wird es von verschiedenen Aspekten beeinflusst. Wirtschaftliche, soziale, kulturelle, ethische und religiöse Faktoren (8,9). Die größten Herausforderungen betreffen:
a) wirtschaftliche und finanzielle Belastungen (erhebliche Anfangsinvestitionen für Hardware, Software und Sensoren; keine Verfügbarkeit lokaler oder internationaler staatlicher Förderprogramme)
b) Infrastruktur (begrenzte Verfügbarkeit von Strom, Mangel an sicheren Hochgeschwindigkeits-Internetverbindungen)
c) Experten auf diesem Gebiet (fehlende Fortbildung, fehlende Verfügbarkeit von Experten im Bereich Landwirtschaft und KI für Lebensmittelverluste und -verschwendung)
d) Verfügbarkeit von Daten (Mangel an zentralisierten Daten, Datenknappheit und Nichtverfügbarkeit historischer Daten zu Schlüsselparametern wie Bodenbedingungen, Pflanzenwachstum, Krankheitsausbrüchen, Wetterbedingungen usw.)
e) Anpassung (Anpassung der KI-Modelle an regionale Unterschiede, Vielfalt und Erntebedingungen erforderlich)
f) Regulierungsrahmen (Unsicherheit der Regeln behindert die Entwicklung komplexer und sich ständig weiterentwickelnder Technologien. Mit Schwachstellen in Fragen des Eigentums, der Privatsphäre, Urheberrechtsverletzungen und des Datenaustauschs)
g) Zugang zum Markt (unzureichende Transportmöglichkeiten, unzureichende Lagermöglichkeiten, mangelndes Marketingwissen, fehlende E-Commerce-Einrichtungen in ländlichen Gebieten und vor allem mangelnde Vernetzung kleiner Betreiber)
h) interdisziplinäre Zusammenarbeit (Bürokratie in Organisationsstrukturen kann die Zusammenarbeit behindern, die unter Fachleuten in den Bereichen Datenwissenschaft, Wirtschaft, Agronomie, Ingenieurwesen, Politik, Sozialwissenschaften und künstliche Intelligenz tendenziell fehlt.)
5) Empfehlungen/Bemühungen auf internationaler und EU-Ebene
Die Relevanz und Schwere von Problemen der Lebensmittelsicherheit Auf globaler Ebene deutet dies auf ein größeres Engagement seitens der Nationen mit weiter entwickelten Volkswirtschaften hin. Mit dem Ziel, die Effizienz der Agrar- und Lebensmittelversorgungsketten zu verbessern, Lebensmittelverluste und -verschwendung zu reduzieren, Zugang zu Produktionsmitteln zu erhalten und Einkommen und Lebensmittel gerecht zu verteilen. Auch durch den Einsatz künstlicher Intelligenz. (10)
Papa Francesco hatte einer erneuerten Verpflichtung von FAO, IBM, Microsoft und der Päpstlichen Akademie für das Leben zugestimmt, integrative und KI-Formen zu entwickeln, die auf die Förderung der Lebensmittel- und Ernährungssicherheit abzielen. (11) Die Europäische Kommission wiederum intensiviert die Unterstützung von Start-ups und KMU (kleine und mittlere Unternehmen), um zuverlässige, belastbare und starke KI-Technologien zu entwickeln. (12) Ermutigung der Mitgliedstaaten, digitale Technologien für die Landwirtschaft zu entwickeln. (10)
6) KI, IoT und Blockchain
Blockchain-Technologie Es verdient auch Beachtung für die integrierte Verwaltung zuverlässiger Daten in Echtzeit, um künstliche Intelligenz und IoT zu unterstützen. Insbesondere wenn Daten aus verschiedenen Ressourcen gesammelt werden, in der Landwirtschaft (z. B. unterirdische Sensoren, Wetterstationen, Drohnen, Bewässerungssysteme, zugehörige Plattformen) und in der gesamten Lieferkette (Interaktionen zwischen Betreibern sowie zwischen ihnen und Kontrollbehörden). (8)
Eine interessante Anwendung wird im Rahmen des kofinanzierten Forschungsprojekts „Abfallfrei', in Horizont Europa. Wo unseres Weiser Vorteil entwickelt eine Blockchain-Technologie, die darauf abzielt, Daten über „Lebensmittelverluste und -verschwendung“ in einzelnen europäischen Lieferketten für Agrarlebensmittel „vom Erzeuger bis zum Verbraucher“ zu sammeln. Mit dem doppelten Ziel, die Einführung bewährter Verfahren zur Verbesserung der Leistung der Kreislaufwirtschaft zu fördern und relevante statistische Daten bereitzustellen. (13)
Srikanth Vuppala und Dario Dongo
Note
(1) FAO. Hunger und Ernährungsunsicherheit. https://www.fao.org/hunger/en/
(2) FAO, IFAD, UNICEF, W. und W. Der Stand der Ernährungssicherheit und Ernährung in der Welt 2022. Neuausrichtung der Lebensmittel- und Agrarpolitik, um gesunde Ernährung erschwinglicher zu machen. Rom, FAO. 2022
(3) Kutyauripo, I.; Rushambwa, M.; Chiwazi, L. Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Agrar- und Lebensmittelsektor. J. Agrar. Food Res. 2023, 11, 100502, doi:10.1016/j.jafr.2023.100502
(4) Pandey, D.K.; Mishra, R. Auf dem Weg zu einer nachhaltigen Landwirtschaft: Nutzung von KI für die globale Ernährungssicherheit. Artif. Intel. Landwirtschaft. 2024, 12, 72–84, doi:10.1016/j.aiia.2024.04.003
(5) Sarku, R.; Clemen, U.A.; Clemen, T. Die Anwendung künstlicher Intelligenzmodelle für die Ernährungssicherheit: Ein Rückblick. Agric.2023, 13, doi:10.3390/agriculture13102037
(6) Bilal, M.; Rubab, F.; Hussain, M.; Shah, SAR-Landwirtschaft revolutioniert durch künstliche Intelligenz: Die Zukunft ernten. 2024, 11, doi:10.3390/iocag2023-15875
(7) Chamara, R.M.S.R.; Senevirathne, SMP; Samarasinghe, SAILN; Premasiri, MWRC Sri Lanka Journal of Food and Agriculture (SLJFA). Rolle künstlicher Intelligenz bei der Erreichung globaler Ernährungssicherheit: Eine vielversprechende Technologie für die Zukunft. 2020, 6, 43–70
(8) Ahmad, A.; Liew, A.X.W.; Venturini, F.; Kalogeras, A.; Candiani, A.; Di Benedetto, G.; Ajibola, S.; Cartujo, P.; Romero, P.; Lykoudi, A.; et al. KI kann die Landwirtschaft für die globale Ernährungssicherheit stärken: Herausforderungen und Perspektiven in Entwicklungsländern. Vorderseite. Artif. Intel. 2024, 7, 1–18, doi:10.3389/frai.2024.1328530
(9) WHIG, P. Nutzung von KI für eine nachhaltige Landwirtschaft: Chancen und Herausforderungen. Trans. Neueste Trends Artif. Intel. Bd. 4, Nr. 4 Trans. Neueste Trends Artif. Intel. 2023
(10) How, M.L.; Chan, Y.J.; Cheah, SM Prädiktive Erkenntnisse zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit der globalen Ernährungssicherheit mithilfe künstlicher Intelligenz. Aufrechterhalten. 2020, 12, doi:10.3390/SU12156272
(11) FAO. Best Practices für künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft können dazu beitragen, die digitale Kluft zu überbrücken und gleichzeitig die Ernährungsunsicherheit zu bekämpfen https://www.fao.org/newsroom/detail/Artificial-Intelligence-best-practices-in-agriculture-can-help-bridge-the-digital-divide-while-tackling-food-insecurity/en
(12) Generaldirektion Kommunikation. Mehr Unterstützung für Start-ups im Bereich der künstlichen Intelligenz, um Innovationen anzukurbeln https://commission.europa.eu/news/more-support-artificial-intelligence-start-ups-boost-innovation-2024-01-24_en
(13) Verschwendungslos. Lösungen zur Abfallquantifizierung zur Begrenzung der Umweltbelastung. https://wastelesseu.com/
Srikanth Vuppala
Forscher, Doktor der Umwelttechnik, Projektmanager bei Wiise Srl
Dario Dongo, Rechtsanwalt und Journalist, PhD in internationalem Lebensmittelrecht, Gründer von WIISE (FARE – GIFT – Food Times) und Égalité.
