Rolnictwo cyfrowe to wykorzystanie technologii informacyjno-komunikacyjnych, danych i automatyzacji w całym łańcuchu produkcji rolnej. Jego znaczenie rośnie wraz z wyzwaniami, przed którymi stoi świat: wzrostem liczby ludności, zmianami klimatu, degradacją gleb oraz niestabilnością rynków. W tym kontekście rolnictwo cyfrowe staje się jednym z kluczowych narzędzi wzmacniania bezpieczeństwa żywnościowego.
W koncepcję rolnictwa cyfrowego wpisują się technologie umożliwiające monitoring stanu gleby, upraw i kondycji zwierząt oraz rozwiązania pozwalające oszczędzać wodę, środki do produkcji oraz redukować emisję gazów cieplarnianych.
O tych technologiach rolnictwa cyfrowego mowa była podczas XXI Międzynarodowej Konferencji zorganizowanej przez firmę Agrocom Polska Jerzy Koronczok i Claas Polska, która tradycyjnie od ponad 20 lat odbywa się w Kamieniu Śląskim. Wydarzenie, które w tym roku odbyło się w dniach 13-15 stycznia 2026 r. skupia w jednym miejscu specjalistów branżowych, naukowców, rolników oraz dziennikarzy mediów rolniczych.
Wśród zaproszonych gości był nasz ekspert – dr inż. Jacek Skudlarski z warszawskiej SGGW. Poniżej opis wybranych referatów wygłoszonych podczas wspomnianej powyżej konferencji, których tematyka wpisuje się w zagadnienia bezpieczeństwa żywnościowego.
Kamień Śląski – zimowa stolica rolnictwa cyfrowego
Organizowana od ponad 20 laty konferencja w Kamieniu Śląskim jest zarówno kopalnią wiedzy o precyzyjnym i cyfrowym rolnictwie jak i miejscem wymiany doświadczeń. Podczas tej konferencji omawiane są przyszłościowe trendy w rolnictwie jak technologie, które do rolnictwa wchodzą lub niebawem wejdą w tym również rozwiązania będące kluczowymi narzędziami wzmacniającymi bezpieczeństwo żywnościowe.
Zarówno z tej jak i poprzednich edycji konferencji można wyciągnąć podstawowy wniosek że rolnictwo cyfrowe nie jest już przyszłością, lecz teraźniejszością, która realnie wspiera bezpieczeństwo żywnościowe. Łącząc innowacje technologiczne z wiedzą rolniczą, możliwa jest produkcja większej ilości bezpiecznej żywności w sposób bardziej efektywny i zrównoważony.
Precyzyjna ochrona roślin i nawożenie i wyższe plony
Część wygłoszona podczas konferencji referatów dotyczyła zastosowania dronów i satelitów w gospodarstwach rolnych. Słuchacze mieli też okazję poznać doświadczenia niemieckie w tym obszarze. Teledetekcja z wykorzystaniem dronów i satelitów ma bezpośredni i pośredni wpływ na bezpieczeństwo żywnościowe, zarówno w skali lokalnej, krajowej, jak i globalnej poprzez poprawę stabilności produkcji rolniczej, poprawę jakości płodów rolnych oraz wsparcie zarządzania ryzykiem w warunkach zmian klimatu.
Drony i satelity pozwalają na wyznaczanie stref jednorodnych pod względem potencjału plonowania oraz ocenę wyrównania wschodów i kondycji roślin w okresie wegetacji. Teledetekcja z wykorzystaniem dronów i satelitów pozwala na szybkie wykrywanie stresu wodnego, niedoborów składników pokarmowych, uszkodzeń spowodowanych chorobami, szkodnikami lub przymrozkami.
Połączenie danych teledetekcyjnych z danymi z czujników plonów kombajnów, stacji pogodowych i czujników polowych i informacjami o glebie i nawożeniu pozwala tworzyć szczegółowe mapy plonów, które są podstawą analiz przestrzennej zmienności produkcji. Pozwala to stosować nawozy, wodę i środki ochrony roślin tylko tam, gdzie są naprawdę potrzebne. Efektem tego są stabilniejsze i wyższe plony przy mniejszym zużyciu środków do produkcji co bezpośrednio przekłada się na dostępność żywności.
Lepsze zarządzanie ryzykiem
Produkcja rolna wiąże się z szeregiem ryzyk w tym tych związanych warunkami pogodowymi. Modele predykcyjne oparte na danych pogodowych i satelitarnych pomagają wcześniej wykrywać susze, choroby roślin czy zagrożenia szkodnikami. Wczesna reakcja ogranicza straty i zmniejsza ryzyko nagłych spadków produkcji, które mogłyby zagrozić bezpieczeństwu żywnościowemu na poziomie lokalnym i globalnym. O tych zagadnieniach była mowa m.in. w referacie pt. „Cyfrowe modele chorobowe roślin uprawnych” w którym przedstawiono zalety jakie oferują w gospodarstwach rolnych stacje pogodowe, Internet Rzeczy i analityka danych.
Stacje pogodowe i Internet Rzeczy (IoT) umożliwiają lepsze zarządzanie ryzykiem w rolnictwie dzięki dostarczaniu precyzyjnych, lokalnych i aktualnych danych meteorologicznych. W przeciwieństwie do ogólnych prognoz pogody, pomiary wykonywane bezpośrednio na polu pozwalają szybciej reagować na zagrożenia takie jak przymrozki, susza, intensywne opady czy silny wiatr. Dzięki temu rolnicy mogą podejmować trafniejsze decyzje dotyczące siewu, nawożenia i ochrony roślin, ograniczając straty plonu oraz koszty produkcji.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w precyzyjnej hodowli zwierząt
Precyzyjna hodowla zwierząt (PLF – Precision Livestock Farming) to nowoczesne podejście oparte na zaawansowanych technologiach, takich jak sensory, kamery i algorytmy sztucznej inteligencji. Dzięki temu możliwy jest ciągły monitoring dobrostanu, zdrowia i zachowania poszczególnych zwierząt w czasie rzeczywistym.
Takie podejście pozwala na wczesne wykrywanie chorób, ograniczenie strat produkcyjnych oraz zmniejszenie stosowania antybiotyków, co ma bezpośredni wpływ na jakość i bezpieczeństwo produktów pochodzenia zwierzęcego.
Ponadto PLF pozwala na zoptymalizowanie żywienia, poprawę wyników produkcyjnych oraz redukcję negatywnego wpływu na środowisko, zastępując subiektywną ocenę hodowcy danymi liczbowymi. Dzięki PLF hodowcy mogą podejmować decyzje na podstawie danych w czasie rzeczywistym, co zwiększa efektywność produkcji oraz poprawia warunki utrzymania zwierząt.
W precyzyjnej hodowli zwierząt stosuje się wiele innowacyjnych rozwiązań technologicznych, takich jak:
- Czujniki i sensory biologiczne – monitorujące temperaturę ciała, tętno czy aktywność zwierząt.
- Systemy identyfikacji RFID – umożliwiające indywidualne śledzenie każdego osobnika w stadzie.
- Kamerowe systemy monitoringu – analiza obrazu pozwala wykrywać zmiany w zachowaniu oraz objawy chorób.
- Sztuczna inteligencja (AI) – wspiera analizę danych i przewidywanie problemów zdrowotnych oraz optymalizację produkcji.
- Internet Rzeczy (IoT) – łączy urządzenia w gospodarstwie i umożliwia zdalny nadzór nad stadem.
- Automatyczne systemy karmienia i pojenia – dostosowujące dawki paszy do potrzeb zwierząt.
- Roboty udojowe – usprawniające proces doju i poprawiające komfort bydła mlecznego.
- Systemy wykrywania rui i zarządzania rozrodem – pomagające w planowaniu hodowli.
- Big Data i analiza danych produkcyjnych – pozwalają na ocenę wydajności i opłacalności chowu.
Coraz większą rolę w rozwoju w precyzyjnej hodowli zwierząt odgrywa sztuczna inteligencja (AI). Sztuczna inteligencja w połączeniu z Internetem Rzeczy (IoT – Internet of Things) oferuje szerokie możliwości dla rozwoju rolnictwa. Z możliwości tych mogą skorzystać hodowcy bydła, przed którymi rozciąga się pasmo wyzwań, począwszy od poprawy efektywności ekonomicznej produkcji mleka w dobie niekorzystnych zmian gospodarczych i klimatycznych, a skończywszy na dopasowaniu gospodarstw rolnych do koncepcji zrównoważonej produkcji rolnej.
Istotnym obszarem, w którym szczególnie szeroko wykorzystywane są algorytmy sztucznej inteligencji, są komputerowe systemy wizyjne (CVS – computer vision systems). Technologie te opierają się na zastosowaniu kamer dwuwymiarowych (2D), trójwymiarowych (3D) oraz termowizyjnych, umożliwiających szczegółową obserwację zwierząt.
Jednym z praktycznych zastosowań systemów CVS wspieranych przez AI jest identyfikacja zwierząt na podstawie cech biometrycznych. Rozwiązanie to może w przyszłości stanowić alternatywę dla tradycyjnych metod znakowania, takich jak kolczyki czy tagi RFID. Obecnie systemy te nie zostały jeszcze w pełni dostosowane do wszystkich ras bydła, jednak badania wykazały, że w przypadku krów rasy holsztyńskiej dokładność identyfikacji osiąga poziom 89–92%.
Jeszcze lepsze rezultaty uzyskuje się w zakresie monitorowania zachowań zwierząt, takich jak pobieranie paszy i wody, przeżuwanie, aktywność ruchowa czy odpoczynek. Parametry te mogą być powiązane z wydajnością mleczną oraz ogólną kondycją zdrowotną zwierząt. Ponadto systemy wizyjne wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą wspierać wczesne wykrywanie zaburzeń, takich jak kulawizna, zapalenie wymion czy stres cieplny.
Choć obecne rozwiązania CVS nie są jeszcze w pełni doskonałe, już teraz stanowią istotne wsparcie dla rolników w procesie monitorowania stada. Dynamiczny rozwój technologii w ostatnich latach wskazuje, że w przyszłości dokładność oraz możliwości tych systemów będą się stale zwiększać.
Sztuczna inteligencja znajduje również zastosowanie w analizie danych pochodzących z czujników Internetu Rzeczy (IoT), które mogą być instalowane zarówno w budynkach inwentarskich, jak i bezpośrednio na zwierzętach. IoT umożliwia gromadzenie ogromnych ilości informacji z różnych źródeł, a algorytmy AI przekształcają je w czytelne dane wspomagające rolników w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących zarządzania hodowlą.
Prace nad zastosowaniem AI w produkcji zwierzęcej prowadzi wiele instytucji badawczych oraz start-upów. Wśród nich jest Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie.
O projektach realizowanych przez SGGW we współpracy z partnerami opowiedział prof. dr hab. inż. Marcin Gołębiewski – prorektor ds. rozwoju.
W ramach jednego z projektów zrealizowanych w SGGW skonstruowano inteligentny system wczesnego wykrywania porodu u krów CalfCam. CalfCam to oparty na sztucznej inteligencji innowacyjny system opracowany przez SGGW we współpracy z firmą Promity, który rewolucjonizuje monitorowanie porodów bydła dzięki sztucznej inteligencji. Wykorzystując kamery zamontowane nad boksami porodowymi oraz algorytmy wizji komputerowej, system potrafi wykrywać skurcze krów i poinformować hodowcę, że poród nastąpi w ciągu najbliższych 20–30 minut. CalfCam wspiera nie tylko przebieg wycieleń, ale także monitoruje krowy po porodzie, pomagając w wykrywaniu zagrożeń, takich jak porażenie poporodowe spowodowane niedoborem wapnia. Alerty wysyłane w formie SMS umożliwiają szybką reakcję, poprawiając dobrostan zwierząt i efektywność pracy w gospodarstwie.
Innym rozwiązaniem powstałym w ramach projektu w którym SGGW wzięła udział jest MilkProfiler. Jest to innowacyjne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które zmienia sposób oceny jakości mleka przy jego dostawie. System łączy obrazowanie mikroskopowe z zaawansowaną analizą danych, co pozwala na błyskawiczną i precyzyjną ocenę surowca.
Dzięki MilkProfiler możliwe jest monitorowanie jakości mleka w czasie rzeczywistym i wspieranie decyzji dotyczących wyceny oraz akceptacji dostaw, analiza mikroskopowa tłuszczu w mleku – wielkość, kształt i rozmieszczenie kuleczek tłuszczowych, wykrywanie uszkodzeń mechanicznych oraz oznak nieprawidłowego przechowywania (mrożenie, wirowanie), rekomendacje dotyczące najlepszej metody przetwarzania mleka w zależności od jego jakości oraz wczesne wykrywanie patogenów przy użyciu sieci neuronowych.
MilkProfiler zapewnia obiektywne wyniki laboratoryjne w czasie poniżej 5 minut, co jest ponad 100 razy szybsze niż tradycyjne metody testowania mleka. To narzędzie wspiera zarówno producentów mleka, jak i przetwórców w utrzymaniu stałej jakości produktów oraz bezpieczeństwa żywności.
Rolnictwo precyzyjne i regeneratywne na jednym polu
Jeden z wygłoszonych referatów dotyczył integracji koncepcji rolnictwa regeneratywnego i rolnictwa precyzyjnego oraz cyfrowego. Rolnictwo regeneratywne to nowoczesne podejście do produkcji rolnej, które koncentruje się na odbudowie gleby, ochronie bioróżnorodności i minimalizacji chemicznych nawozów. Poprawa zdrowia gleby zwiększa plony i jakość produktów rolnych, co bezpośrednio wpływa na stabilność dostaw żywności i jej bezpieczeństwo. Dzięki praktykom takim jak płodozmian, ograniczenie orki, nawożenie organiczne czy agroleśnictwo, możliwe jest wytwarzanie żywności w sposób bardziej zrównoważony, odporny na zmiany klimatu i bezpieczny dla konsumentów.
Rolnictwo regeneratywne poprawia jakość żywności poprzez odbudowę zdrowia gleby i naturalnych procesów w ekosystemie rolniczym. Zdrowa gleba dostarcza roślinom więcej składników odżywczych, co przekłada się na wyższą wartość odżywczą i lepszy smak warzyw, owoców oraz produktów pochodzenia zwierzęcego. Ograniczenie zużycia pestycydów i sztucznych nawozów sprawia że produkty są bezpieczniejsze, bardziej naturalne oraz bogatsze w witaminy i minerały.
W trosce o zdrowie gleby oraz zachowanie bioróżnorodności ekosystemów coraz większe znaczenie zyskują nowoczesne technologie cyfrowe i satelitarne. Umożliwiają one bieżące monitorowanie procesów zachodzących na polach – zarówno w obrębie upraw, jak i w samym środowisku glebowym.
W koncepcji rolnictwa regeneracyjnego szczególnie przydatne okazuje się rolnictwo precyzyjne, którego jednym z głównych celów jest optymalizacja stosowania nawozów mineralnych i organicznych, nasion oraz środków ochrony roślin. Dzięki precyzyjnemu dawkowaniu możliwe jest ograniczenie zużycia środków produkcji, a jednocześnie poprawa efektywności gospodarowania zarówno w wymiarze ekonomicznym jak i środowiskowym.
Dokładne stosowanie nawozów oraz pestycydów zmniejsza presję chemiczną wywieraną na ekosystem, co sprzyja odbudowie mikrobiomu gleby oraz populacji owadów pożytecznych. Rolnictwo precyzyjne opiera się również na gromadzeniu danych w formie map geoprzestrzennych, przedstawiających zróżnicowanie plonów, właściwości glebowe oraz zasobność gleby w składniki pokarmowe i próchnicę. Informacje te pozyskuje się m.in. dzięki czujnikom montowanym na maszynach rolniczych, zdjęciom satelitarnym i dronowym, skanowaniu gleby oraz analizom prób glebowych. Mapy zmienności pozwalają wskazać obszary wymagające szczególnych działań regeneracyjnych, takich jak poprawa struktury gleby czy zwiększenie zawartości materii organicznej. Stanowią one również podstawę racjonalnego nawożenia oraz precyzyjnego wysiewu.
W rolnictwie regeneracyjnym coraz większą rolę odgrywają także rozwiązania wynikające z czwartej rewolucji technologicznej, charakterystyczne dla koncepcji Rolnictwa 4.0. Do kluczowych narzędzi należą Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja oraz zaawansowana analiza danych. Technologie te umożliwiają zbieranie informacji z różnych obszarów gospodarstwa, ich przesyłanie, magazynowanie oraz przetwarzanie na wiedzę wspierającą podejmowanie decyzji lub automatyczne sterowanie procesami produkcyjnymi, np. nawadnianiem dostosowanym do rzeczywistych potrzeb roślin.
Czujniki umieszczone w glebie monitorują na bieżąco parametry takie jak wilgotność, temperatura, pH czy przewodność elektryczna. Dane te są niezbędne przy planowaniu nawożenia i nawadniania, ale pozwalają także ocenić skuteczność wdrażanych praktyk regeneracyjnych. Długoterminowe obserwacje z systemów IoT oraz skanowania gleby umożliwiają śledzenie poprawy struktury gleby oraz zwiększania jej zdolności do retencji wody.
Rozwiązania IoT w systemach nawadniania pozwalają dostosować ilość wody do aktualnych potrzeb roślin, co ogranicza erozję oraz wypłukiwanie składników pokarmowych – kluczowe zagrożenia dla ochrony gleby. Ponadto technologie te umożliwiają wykrywanie suszy, chorób roślin czy niedoborów składników odżywczych jeszcze zanim staną się widoczne gołym okiem. Dzięki temu możliwa jest szybka reakcja i działania prewencyjne bez nadmiernej ingerencji chemicznej, zgodne z zasadami rolnictwa regeneracyjnego.
Dane z czujników mogą również wspierać modelowanie bilansu węgla organicznego w glebie, co pozwala rolnikom dokumentować sekwestrację CO₂. Ma to znaczenie m.in. w kontekście kredytów węglowych oraz certyfikatów zrównoważonej produkcji.
Istotnym elementem zarówno rolnictwa precyzyjnego, jak i Rolnictwa 4.0 są systemy zarządzania gospodarstwem (FMS – Farm Management Systems). Programy te integrują dane spływające z czujników IoT oraz rejestrują wykonane zabiegi i zużyte środki produkcji. Umożliwia to analizę historii upraw, ocenę efektywności zastosowanych praktyk oraz identyfikację błędów w zarządzaniu produkcją.
Systemy FMS pełnią również ważną funkcję w analizie kosztów produkcji, co jest niezbędne dla oceny ekonomicznej opłacalności poszczególnych upraw. W przyszłości mogą odegrać kluczową rolę także w wyliczaniu i raportowaniu śladu węglowego gospodarstw, co może stać się obowiązkowym elementem działalności rolniczej.
Sztuczna inteligencja stanowi coraz ważniejsze wsparcie w systemach FMS, umożliwiając analizę ogromnych zbiorów danych rolniczych, informacji pogodowych, zdjęć satelitarnych oraz ich powiązań z uzyskiwanymi plonami. AI wspiera również prognozowanie pogody, wykrywanie chorób, szkodników oraz niedoborów składników odżywczych. Technologie te pomagają podejmować decyzje zgodne z zasadami regeneracji, np. w zakresie płodozmianu, doboru praktyk uprawowych czy tworzenia pasów kwietnych.
Rolnictwo regeneracyjne, Rolnictwo 4.0 i bezpieczeństwo żywnościowe
Rolnictwo regeneracyjne, rolnictwo węglowe oraz Rolnictwo 4.0 stanowią dziś trzy filary przyszłości zrównoważonej produkcji żywności. Odbudowa struktury gleby i jej życia biologicznego zwiększa produktywność w długim okresie, a wsparcie technologiczne w postaci danych z czujników, satelitów, dronów czy skanerów glebowych pozwala zarządzać nawożeniem i nawadnianiem w sposób bardziej efektywny.
Ograniczenie zużycia nawozów mineralnych, środków ochrony roślin oraz wody dzięki rozwiązaniom Rolnictwa 4.0 prowadzi do redukcji kosztów produkcji i jednocześnie zmniejsza presję na środowisko naturalne.
Zdrowa gleba sprzyja wytwarzaniu żywności bogatszej w mikroelementy i składniki odżywcze, co przekłada się na poprawę zdrowia publicznego oraz wzrost zaufania konsumentów do systemu produkcji żywności.
