A precíziós gazdálkodás az agrárinnováció lényeges eleme, melynek a legfontosabb jellemzője, hogy a gazdálkodás minden elemében kiemelt szerepe van a térinformatikai és távérzékelési megoldásoknak, a pontos méréseknek és a számítógépes vezérlésnek. A precíziós mezőgazdaság az információs technológia, a mesterséges intelligencia mezőgazdasági megjelenéseknek legfontosabb példája, olyan mezőgazdasági forradalomnak tekinthető, amelynek három meghatározója a gazdasági eredményesség és hatékonyság fokozása környezetbarát módon és társadalmi előnyök elérése érdekében. A precíziós gazdálkodás emellett társadalmi célokat is követ: elősegíti az élelmiszer-minőség és -biztonság növelését, a csökkenő környezetterhelés révén hozzájárul a klímaváltozással és a természeti erőforrásokkal történő hatékonyabb gazdálkodáshoz. Az MI-n alapuló technológia alkalmazása ezzel párhuzamosan környezet- és talajkímélő, növelve a jövedelmezőséget.

A két kutatási téma a precíziós gazdálkodás adaptálásának (például precíziós talajminőség és hozamtérképezés) társadalmi feltételei és a terjedésének hálózatelemzése. A társadalmi feltételek kutatásának az alapkérdése, hogy a gazdák egyes csoportjai – innovátorok (feltalálók), korai alkalmazók, a korai többség, a késői többség és a lemaradók – esetében milyen indikátorok szerint lehet meghatározni az egyes adaptációs csoportok precíziós technológiák alkalmazásra való nyitottságának jellemzőit és milyen tényezők befolyásolhatják a gazdák motivációit a mesterséges intelligencia felhasználásán alapuló precíziós gazdálkodásra történő átállásban. A második kutatási téma a precíziós gazdálkodás elterjedésének hálózati összetevőit elemzi. Ennek része a módszerre vonatkozó információk terjedésének, hálózati meghatározottságának a kutatása, illetve a részleges vagy teljes átváltás terjedésének hálózati elemzése.

2021 december és 2022 január vége között 200 precíziósan gazdálkodó növénytermesztővel készült kérdőíves adatfelvétel. A mintába került gazdaságok regionálisan és méretük szerint is reprezentálják a növénytermesztő magyar farmokat. A kérdőív részletes információkat nyert ki az MI különböző formáinak az alkalmazásáról. Ezek közül különösen a drónhasználat motivációiról és gyakorlati vonatkozásairól kérdeztünk: ez az egyik legkésőbb megjelenő módja a mezőgazdaságban az MI használatának, viszont terjedése gyorsabb, mint más kit-eké. A kérdőíves felvételt 30 magnós interjú egészíti ki, amelyek precíziós gazdákkal készültek. A kutatás első elemzése a drónhasználat motivációival foglalkozik. A kutatásban alkalmazott transzelméleti modell (ordinális logit regressziós modell) használata, valamint a kérdőívünk szerkezete és kérdései alapján eredményeink alkalmasak egy német kutatással történő összehasonlításra. A német kérdések jelentős részét a mi kérdőívünkben is alkalmaztuk. A matematikai, statisztikai elemzés eredményeinek értelmezéséhez a kvalitatív interjúk információit is használjuk. A kutatás eredményei alkalmasak a közvetlen gyakorlati felhasználásra, rámutatnak a drónhasználat terjedését elősegítő tényezők jellegére és együttes hatására. 

 

Résztvevő kutatók:
Bai Attila
Balogh Péter
Czibere Ibolya
Gabnai Zoltán
Kovách Imre
Loncsák Noémi
Megyesi Boldizsár
Nemes-Zámbó Gabriella

 

Együttműködő partnerek:
Debreceni Egyetem
Kynetec Hungary Kft.

 

Publikációk:
Bai Attila, Kovách Imre, Czibere Ibolya, Megyesi Boldizsár, Balogh Péter. Examining the Adoption of Drones and Categorisation of Precision Elements among Hungarian Precision Farmers Using a Trans-Theoretical Model. Drones 6 (8), 200. 2022

Kovách Imre, Megyesi Boldizsár, Bai Attila, Balogh Péter. Sustainability and agricultural regeneration in the Hungarian agriculture. Sustainability 14: 2 Paper: 969, 14 p., 2022

Balogh Péter, Bai Attila, Czibere Ibolya, Kovách Imre, Fodor László, Bujdos Ágnes, Sulyok Dénes, Gabnai Zoltán, Birkner Zoltán. Economic and Social Barriers of Precision Farming in Hungary. Agronomy. 11(6):1112, 2021