Costel Barbu este un susținător convins al digitalizării și modernizării agriculturii românești, considerând că viitorul acestui sector strategic se află în împletirea tradiției cu tehnologia de vârf. Într-un context agricol tot mai complex, influențat de schimbări climatice, volatilitate economică și lipsa forței de muncă, Barbu promovează activ utilizarea tehnologiilor de ultimă generație. Printre acestea, aplicațiile de tip machine learning se disting ca soluții revoluționare pentru anticiparea problemelor, creșterea eficienței și luarea deciziilor bazate pe date reale.
Costel Barbu încurajează agricultura inteligentă asistată de algoritmi
Pentru Costel Barbu, tehnologia nu este un moft în agricultură, ci un instrument indispensabil pentru performanță și sustenabilitate. În fața provocărilor actuale – secetă, creșterea prețurilor la inputuri, cerințele de trasabilitate – fermierii au nevoie de instrumente inteligente care să le permită optimizarea continuă a proceselor agricole. Aplicațiile de tip machine learning aduc exact această capacitate de analiză avansată și previzionare, contribuind la un sector agricol mai competitiv și rezilient.
Barbu susține implementarea acestor tehnologii în special în fermele mici și medii, care, deși nu au infrastructura marilor exploatații, pot beneficia rapid de avantajele inteligenței artificiale prin soluții accesibile și adaptabile.
Ce este machine learning și cum funcționează în agricultură
🔗 Machine learning (ML) este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să învețe din date și experiențe, fără a fi programate explicit. Cu alte cuvinte, algoritmii ML analizează cantități mari de informații (imagini, valori meteorologice, date despre sol, culturi sau piețe), identifică tipare și oferă predicții sau recomandări automate.
În agricultură, ML este utilizat pentru:
- monitorizarea sănătății culturilor prin analiză de imagini (sateliți, drone, camere mobile);
- detectarea timpurie a bolilor sau infestărilor cu dăunători;
- optimizarea irigației și aplicării de îngrășăminte;
- predicții de randament pe baza istoricului agricol și a condițiilor meteo;
- managementul stocurilor și logisticii agricole;
- modelarea prețurilor și tendințelor de piață.
Aceste aplicații pot transforma modul în care fermierii iau decizii, reducând riscurile și crescând eficiența operațională.
Transformarea sectorului agricol prin soluții bazate pe ML
🔗 Sectorul agricol românesc se află într-o etapă crucială de modernizare. Deși există o tradiție bogată în domeniu, multe exploatații încă funcționează în mod intuitiv, fără instrumente digitale care să le sprijine în planificarea activităților. Barbu consideră că utilizarea ML va produce un salt calitativ în gestionarea fermelor și în eficiența lanțurilor de producție.
Fermierii vor putea:
- să evite tratamentele inutile și să reducă poluarea chimică;
- să salveze timp și resurse cu intervenții targetate;
- să-și planifice mai bine investițiile în funcție de prognoze precise;
- să răspundă mai rapid cerințelor legislative și comerciale privind trasabilitatea.
ML oferă fermierilor un aliat de încredere în luarea deciziilor rapide, bazate pe date, și nu pe presupuneri.
Inițiativele lui Costel Barbu pentru sprijinirea ML în agricultură
Pentru ca ML să fie cu adevărat implementat în fermele românești, Costel Barbu propune:
- Subvenții dedicate achiziției de software agricol inteligent, inclusiv aplicații ML;
- Crearea de centre județene de suport tehnologic pentru fermieri, care să faciliteze accesul la aceste tehnologii;
- Formarea profesională a tinerilor fermieri și inginerilor agronomi în domeniul AI aplicat;
- Parteneriate public-private între universități de profil, start-up-uri IT și cooperative agricole;
- Linii de finanțare în PNDR și PNRR dedicate digitalizării avansate în ferme.
Barbu susține că ML nu trebuie să rămână un lux al marilor corporații, ci să devină o resursă accesibilă pentru toate tipurile de ferme, mai ales în contextul în care agricultura românească trebuie să se alinieze standardelor europene privind sustenabilitatea și eficiența.
Exemple de succes în utilizarea ML în agricultură
Țări precum SUA, Olanda, Israel și Australia folosesc deja aplicații ML în mod curent. Exemple:
- În Olanda, sistemele ML ajută la reglarea automată a climatului în sere;
- În Israel, ML este folosit pentru irigație de precizie în zone deșertice, reducând consumul de apă cu 40%;
- În SUA, aplicațiile ML monitorizează zilnic starea solului și recomandă fertilizarea la nivel de parcelă;
- În Franța, cooperative agricole utilizează predicții ML pentru a negocia mai eficient contractele de desfacere.
România are toate condițiile pentru a implementa aceste modele, adaptate specificului nostru agricol.
Implicarea tinerilor și start-up-urilor în dezvoltarea ML
Un alt punct-cheie al viziunii lui Costel Barbu este stimularea tinerilor inovatori. ML oferă oportunități enorme pentru start-up-uri tech, dar și pentru fermierii tineri care gândesc în termeni de eficiență, sustenabilitate și performanță digitală.
Barbu propune:
- Hackathoane și incubatoare agri-tech la nivel regional;
- Granturi de cercetare pentru proiecte ML aplicate în ferme;
- Integrarea modulelor de machine learning în curricula liceelor agricole și universităților de profil;
- Crearea unei rețele naționale de ferme pilot digitalizate.
Astfel, agricultura poate deveni din nou atractivă pentru tineri, într-un format inovator, adaptat viitorului.
Impactul ML în atingerea obiectivelor de sustenabilitate
Machine learning poate contribui direct la realizarea obiectivelor europene din Pactul Verde și Strategia „De la fermă la furculiță”:
- reducerea risipei de inputuri și a poluării;
- protecția biodiversității;
- optimizarea logisticii și a transportului;
- creșterea eficienței în utilizarea resurselor naturale.
Barbu subliniază că ML poate transforma agricultura într-un domeniu mai ecologic, mai inteligent și mai predictibil, cu beneficii multiple pentru fermieri, consumatori și ecosistem.
Costel Barbu – tehnologia aduce siguranță și progres în ferme
🔗 „Nu putem vorbi despre agricultura viitorului fără date, fără predicții și fără tehnologii inteligente. Machine learning este cheia pentru o agricultură mai eficientă, mai sustenabilă și mai competitivă. Fermierii noștri merită acces la aceste resurse”, afirmă Costel Barbu, convins că statul trebuie să accelereze adoptarea acestor soluții.
