Mākslīgais intelekts atbalstam informētiem padomiem lauksaimniekiem un mežsaimniekiem konkurētspējas un ilgtspējas uzlabošanai

Paredzams, ka projekta rezultāti sniegs ieguldījumu visos turpmāk minētajos sagaidāmajos rezultātos:

• inovatīvi uz AI balstīti risinājumi sniedz konsultantiem, lauksaimniekiem un mežsaimniekiem visaptverošas, pielāgotas un objektīvas konsultācijas, lai atbalstītu viņus lēmumu pieņemšanā, kā arī inovatīvu risinājumu izvēlē, veicinot ES lauksaimniecības un mežsaimniecības nozaru konkurētspēju, ilgtspēju un noturību;
• ir uzlabotas konsultantu, lauksaimnieku un mežsaimnieku spējas un prasmes, kas saistītas ar efektīvu AI risinājumu izmantošanu;
• ir palielināta esošo un jauno datu izmantošana, kas ir būtiska lēmumu pieņemšanai darbību optimizētai pārvaldībai un inovatīvu risinājumu izvēlei saimniecībās un mežos.

Digitālās tehnoloģijas spēj radīt apvērsumu lauksaimniecībā un mežsaimniecībā, piedāvājot jaunas iespējas apmierināt pieaugošo pieprasījumu pēc pārtikas, kā arī biomasas, vienlaikus rūpējoties par vidi, klimatu un cilvēkiem. Pieaugot tādu datu kopu pieejamībai, kas ir būtiskas gan lauksaimniecības, gan mežsaimniecības nozarei, mākslīgā intelekta tehnoloģijas sniedz ievērojamas iespējas izmantot datus, uzlabot piekļuvi pielāgotai informācijai un izstrādāt efektīvus rīkus, lai atbalstītu konsultantus, lauksaimniekus un mežsaimniekus viņu darbībā. Veiksmīgiem projekta pieteikumiem būtu jāsniedz ieguldījums konkurētspējīgu un noturīgu lauksaimniecības un mežsaimniecības nozaru veidošanā.

Projekta pieteikumiem būtu jā:

• izstrādā, testē, validē un pilotē izmaksu ziņā efektīvus uz mākslīgo intelektu balstītus risinājumus, kas izmanto dažādus esošos uzticamus zināšanu krājumus un sniedz kontekstuālus, efektīvus un objektīvus padomus konsultantiem, lauksaimniekiem un mežsaimniekiem;
• kapitalizē standartizētus un visaptverošus datus, kas iegūti no dažādiem avotiem (piemēram, publiskām un privātām datubāzēm, uz vietas iegūtiem datiem, kas radīti projekta īstenošanas laikā), lai izstrādātu uz mākslīgo intelektu balstītus risinājumus, kas spēj sniegt padomus, pamatojoties uz galalietotāja sniegto multimodālo ievades datu (piemēram, teksta, attēlu, audio, video utt.) interpretāciju. Tādējādi veiksmīgiem projekta pieteikumiem būtu jānodrošina kurētu datu kopu pieejamība, savienojoties ar esošajiem publiskajiem un privātajiem datu avotiem un iegūstot no tiem datus, vajadzības gadījumā izmantojot privātumu aizsargājošas metodes. Kurētajām datu kopām, kuras tiks izlaistas kā nodevumi, būtu jābūt sadarbspējīgām, lai maksimāli palielinātu to atkārtotu izmantošanu, tādējādi atbalstot informācijas sapludināšanu un datu izmantošanu trešajām personām;
• iesaista konsultantus, lauksaimniekus un mežsaimniekus no visas Eiropas uz mākslīgo intelektu balstītu risinājumu kopīgā izstrādē, testēšanā, validēšanā un pilotēšanā; kā arī uzlabo galalietotāju izpratni, zināšanas, kompetences un prasmes par izstrādāto uz mākslīgo intelektu balstīto risinājumu lietošanu, ieguvumiem un riskiem, lai uzlabotu ES lauksaimniecības un mežsaimniecības konkurētspēju un ilgtspēju;
• balstās uz rezultātiem un nodrošina sinerģiju ar citām Horizon 2020/ Europe programmām, kā arī citām attiecīgām ES finansētām iniciatīvām un projektiem (piemēram, EU Missions, European Partnership of Agriculture of Data un Common European Agriculture Data Space) un demonstrē atbilstošu plānošanu un resursu izmantošanu šim mērķim;
• nodrošina plašu izplatīšanu un ieviešanu, tostarp demonstrējot taustāmus ieguvumus un pievienoto vērtību salīdzinājumā ar esošajiem risinājumiem lauksaimniekiem, mežsaimniekiem un viņu konsultantiem.

Projekta pieteikumiem obligāti jāīsteno daudzu dalībnieku pieeja (multi-actor approach), izmantojot konsorciju, kura pamatā ir līdzsvarots attiecīgo dalībnieku kopums ar papildinošām zināšanām, lai sasniegtu projektu mērķus, tiecoties iesaistīt MVU, jaunuzņēmumus un iekļaujot, piemēram, attiecīgus lauku aktorus (jo īpaši uz mākslīgo intelektu balstīto risinājumu galalietotājus), universitātes, pētniecības un tehnoloģiju organizācijas. JRC var piedalīties kā finansējumam atlasītā konsorcija dalībnieks. Dalība var ietvert informācijas apmaiņu un ieguldījumu rezultātu izplatīšanā. Projekta pieteikumiem būtu jāizstrādā dažādi praksē orientēti izplatīšanas materiāli (piemēram, audiovizuāli materiāli, brošūras), kuros prezentēti projekta ietvaros izstrādātie uz mākslīgo intelektu balstītie risinājumi un citi pētniecības un inovācijas rezultāti, un jāievieto tie komunikācijas kanālos, kurus visbiežāk izmanto potenciālie galalietotāji.

Projekta pieteikumiem ir vēlams izpētīt datu izguves metožu (piemēram, RAG) pielietojumu, lai iegūtu aktuālu un kontekstam specifisku informāciju no ārējiem zināšanu avotiem (piemēram, tirgus informāciju, mainīgās regulatīvās/likumdošanas prasības).

Šajā tēmā būtu jāiesaista sociālo un humanitāro zinātņu (SSH) disciplīnu efektīvs ieguldījums. Integrējot attiecīgo SSH ekspertīzi (piemēram, juridisko ekspertīzi, dzimumu līdztiesības ekspertīzi, izglītības un uzvedības zinātnes), veiksmīgais projekta pieteikums tiecas radīt nozīmīgus rezultātus, kas uzlabo saistīto pētniecības darbību ietekmi uz sabiedrību, iesaistot konsultantus (tostarp Advisory Networks), lauksaimniekus, mežsaimniekus un citus lauku aktorus.

Projekti šīs tēmas ietvaros ir saistīti ar ES politiku, kas attiecas uz politikas mērķi "Mūsu dzīves kvalitātes uzturēšana: pārtikas nodrošinājums, ūdens un daba", Vision for Agriculture and Food, kā arī kopējā lauksaimniecības politikā noteiktajiem mērķiem un nulles piesārņojuma rīcības plānu.