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 revolucionizēt lauksaimniecību un mežsaimniecību, 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 piedāvā ievērojamas iespējas izmantot datus, uzlabot piekļuvi pielāgotai informācijai un izstrādāt efektīvus rīkus, lai atbalstītu konsultantus, lauksaimniekus un mežsaimniekus viņu darbībā. Veiksmīgiem priekšlikumiem būtu jāsniedz ieguldījums konkurētspējīgu un noturīgu lauksaimniecības un mežsaimniecības nozaru veidošanā.

Priekšlikumiem jāveic šādi uzdevumi:

• izstrādāt, testēt, validēt un pilotēt 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;
• izmantot standartizētus un visaptverošus datus, kas iegūti no dažādiem avotiem (piemēram, publiskām un privātām datubāzēm, uz vietas projekta īstenošanas laikā ģenerētiem datiem), lai izstrādātu uz mākslīgo intelektu balstītus risinājumus, kas spēj sniegt padomus, pamatojoties uz galalietotāja sniegtās multimodālās ievades (piemēram, teksta, attēlu, audio, video utt.) interpretāciju. Tādējādi veiksmīgiem priekšlikumiem būtu jānodrošina kurētu datu kopu pieejamība, izveidojot savienojumu ar esošiem publiskiem un privātiem datu avotiem un iegūstot no tiem datus, vajadzības gadījumā izmantojot privātuma aizsardzības metodes. Kurētās datu kopas, kas tiks izlaistas kā rezultāti, jābūt savietojamām, lai maksimāli palielinātu to atkārtotu izmantošanu, tādējādi atbalstot informācijas sapludināšanu un datu izmantošanu trešajām personām;
• iesaistīt konsultantus, lauksaimniekus un mežsaimniekus no visas Eiropas uz mākslīgo intelektu balstītu risinājumu kopīgā izstrādē, testēšanā, validēšanā un pilotēšanā; kā arī uzlabot 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;
• balstīties uz rezultātiem un nodrošināt sinerģiju ar citām Horizon 2020/ Europe, kā arī citām attiecīgām ES finansētām iniciatīvām un projektiem (piemēram, EU Missions, projektu, kas var izrietēt no tēmas HORIZON-CL6-2024-GOVERNANCE-02-01: European Partnership of Agriculture of Data, un Common European Agriculture Data Space) un demonstrēt atbilstošu plānošanu un resursu izmantošanu šim mērķim;
• nodrošināt plašu izplatīšanu un ieviešanu, tostarp demonstrējot taustāmus ieguvumus un pievienoto vērtību salīdzinājumā ar esošajiem risinājumiem lauksaimniekiem, mežsaimniekiem un viņu konsultantiem.

Priekšlikumos jāīsteno daudzu dalībnieku pieeja ar konsorciju, kura pamatā ir līdzsvarots attiecīgo dalībnieku sajaukums ar papildinošām zināšanām, lai sasniegtu projektu mērķus, cenšoties iesaistīt SME, jaunuzņēmumus un iekļaujot, piemēram, attiecīgus lauku dalībniekus (jo īpaši uz mākslīgo intelektu balstīto risinājumu galalietotājus), universitātes, pētniecības un tehnoloģiju organizācijas. Joint Research Centre (JRC) var piedalīties kā finansējumam atlasītā konsorcija dalībnieks. Dalība var ietvert informācijas apmaiņu un ieguldījumu rezultātu izplatīšanā. Priekšlikumos jāizstrādā dažādi praksē orientēti izplatīšanas materiāli (piemēram, audiovizuāli materiāli, brošūras), kuros prezentēti projekta ietvaros izstrādātie uz mākslīgo intelektu balstītie risinājumi un citi R&I rezultāti, un jāievieto tie komunikācijas kanālos, kurus visbiežāk izmanto potenciālie galalietotāji.

Priekšlikumi tiek mudināti izpētīt datu izguves metožu (piemēram, RAG) pielietojumu, lai iegūtu aktuālu un kontekstam specifisku informāciju no ārējiem zināšanu avotiem (piemēram, tirgus informācija, mainīgās regulatīvās/likumdošanas prasības).

Šajā tēmā jāiesaista efektīvs sociālo un humanitāro zinātņu (SSH) disciplīnu ieguldījums. Integrējot attiecīgo SSH ekspertīzi (piemēram, juridiskā ekspertīze, dzimumu līdztiesības ekspertīze, izglītības un uzvedības zinātnes), veiksmīgā priekšlikuma mērķis ir radīt nozīmīgus rezultātus, kas uzlabo saistīto pētniecības darbību ietekmi uz sabiedrību, iesaistot konsultantus (piemēram, tostarp Advisory Networks), lauksaimniekus, mežsaimniekus un citus lauku dalībniekus.

Projekti šīs tēmas ietvaros ir būtiski ES politikai, kas saistīta ar politikas mērķi "Mūsu dzīves kvalitātes uzturēšana: Pārtikas nodrošinājums, ūdens un daba", Vision for Agriculture and Food, kā arī mērķiem, kas noteikti kopējā lauksaimniecības politikā, un zero pollution action plan.