Pagtataya gamit ang AI para sa maliliit na magsasaka

Para sa milyun-milyong maliliit na magsasaka, maaaring matukoy ng panahon ng pagtatanim kung may sapat na makakain ang isang pamilya, kayang pag-aralin ang mga anak, o malulubog sa utang. Sa buong mundo, halos 500 milyong maliliit na pampamilyang sakahan⁠ ang sumusuporta sa kabuhayan ng mahigit dalawang bilyong tao, na marami sa kanila ay kakaunti o walang masasandalan kung pumalya ang ani.

Habang nagiging mas pabagu-bago at matindi ang panahon dahil sa pagbabago ng klima, kailangan ng maliliit na magsasaka ng napapanahon at maaasahang taya ng panahon upang makagawa ng mga desisyong magpoprotekta sa kanilang kita at seguridad sa pagkain. Gayunman, para sa maraming magsasaka sa mga bansang mababa at katamtaman ang kita, matagal nang hindi abot-kamay ang mga pagtataya na mataas ang kalidad, dahil sa isang banda, napakamahal gawin ang tumpak na taya ng panahon at kumplikado itong ihatid dahil sa mga hamong logistikal.

Binabago iyon ng mga kamakailang pagsulong sa AI. Ang mga system ng paghula ng panahon na gumagamit ng frontier AI ay maaari na ngayong pumantay o humigit sa mga tradisyonal na modelo sa maliit na bahagi ng gastos sa compute, kaya mas malawakang naihahatid ang mga lokal na pagtataya at mas maagang nakakatanggap ang mga magsasaka ng impormasyon upang maprotektahan ang kanilang mga pananim, kita, at pamilya. At ginagawang mas episyente at epektibo ng mga chatbot para sa magsasaka na pinapagana ng AI at mga kaugnay na tool ang pakikipag-ugnayan sa mga magsasaka.

Iyon ang dahilan kung bakit namumuhunan ang team ng Civil Society & Philanthropy ng OpenAI Foundation ng $60 milyon upang makabuluhang palawakin ang access sa mga pagtataya ng panahon at sakit sa pananim na pinapagana ng AI—na naghahatid ng mga pagtatayang pinapagana ng AI sa mas maraming bansa at mas maraming magsasaka, at sumasaklaw sa mas malawak na hanay ng mga banta mula sa panahon at sakit sa pananim. Sa pamamagitan ng mga mobile phone at iba pang channel, makakatulong ang impormasyong ito sa milyun-milyon pang magsasaka na magpasya kung kailan magtatanim, mag-aani, maglalagay ng pataba, at kumilos bago dumating ang mga panganib ng panahon.

Pinagsasama-sama ng portfolio na ito na nagkakahalaga ng $60 milyon ang anim na natatanging organisasyon—ang University of Chicago⁠, UC Berkeley⁠, Precision Development⁠, AIM for Scale⁠ (na tumatanggap ng pondo sa pamamagitan ng University of Notre Dame⁠), Digital Green⁠, at The International Maize and Wheat Improvement Center⁠ (CIMMYT). Sa pamamagitan ng malalim na pakikipagtulungan sa mga pambansa at lokal na pamahalaan at institusyon, layunin ng mga organisasyong ito na suportahan ang mga pagsisikap na pinangungunahan ng pamahalaan upang maghatid ng mga pagtataya sa lagay ng panahon at sakit sa pananim sa 100 milyong maliliit na magsasaka sa South at Southeast Asia at East Africa sa loob ng susunod na tatlong taon.

Ang halaga ng kawalan ng katiyakan sa panahon

Ang mga sakahang pinamamahalaan ng maliliit na magsasaka ay lumilikha ng humigit-kumulang isang-katlo ng pagkain sa mundo, at ang malalaking pagkalugi sa ani ay maaaring magdulot ng panganib sa seguridad sa pagkain ng buong bansa. Malaking salik ang panahon sa pabagu-bagong kita ng mga magsasaka: maaaring magtanim sila nang masyadong maaga dahil sa maling pagsisimula ng habagat at mawala ang ani dahil sa kasunod na panahon ng tagtuyot, samantalang ang hindi inaasahang pag-ulan sa panahon ng anihan ay maaaring makasira sa ani bago ito anihin. Sa isang pag-aaral sa anim na bansang Aprikano, natuklasan⁠ na ang masasamang pangyayari sa klima ay nakakaapekto sa humigit-kumulang isang-katlo ng mga sinuring taniman sa isang karaniwang taon, na nagpapababa sa pambansang produksyon ng ani nang 29% sa karaniwan. At ang data mula sa satellite ng NASA ay nagpapakita⁠ na lalong tumitindi ang mga ganitong pangyayari sa klima habang umiinit ang planeta.

Bago ang AI, umaasa ang tumpak na pagtataya ng panahon sa mga numerikal na modelo na tumatakbo sa mamahaling mga supercomputer, kaya karamihan sa mga ito ay hindi mapatakbo ng mga tanggapan ng meteorolohiya sa maraming bansang mababa at katamtaman ang kita. Kahit sa mga lugar kung saan mayroon nang mga pagtatayang iyon, madalas ay hindi isinasalin ang mga ito sa kapaki-pakinabang na impormasyong maaaring gamitin ng isang magsasaka.

Ngayon, nagbunsod ang frontier AI ng ikalawang rebolusyon sa pagtataya ng panahon. Ang mga pagtatayang ito ay ginagawa ng mga modelo ng AI na sinanay gamit ang napakaraming data tungkol sa atmospera, at madalas na silang kasingtumpak (o mas tumpak pa) kaysa sa mga tradisyonal na modelo ng pagtataya, gamit lamang ang maliit na bahagi ng kapangyarihan sa pag-compute. Binubuksan nito ang posibilidad ng malawakang paggawa ng mga pagtatayang iniangkop para sa maliliit na magsasaka sa mga bansang may mababa at katamtamang kita na nagsisikap na magpasya kung at kailan magtatanim, mag-aani, at maglalagay ng pataba sa mga pananim.

Ang mga pagsulong na ito sa AI ay nagbubukas ng maraming pamamaraan na magkakasamang nagbibigay ng abot-kayang pagtataya ng panahon para sa maliliit na magsasaka:

1. Nakakatulong ang mga system ng pagtataya na pinapagana ng AI na mahulaan ang lagay ng panahon sa maliit na bahagi ng gastos, oras, at compute ng system na dating ginagamit.

2. Dahil sa bilis at kahusayan ng mga modelo ng AI para sa panahon, posibleng pagsamahin ang ilan sa pinakamahuhusay na modelo upang makagawa ng mga pagtataya ng panahon na mas tumpak kaysa sa pagtataya ng alinmang modelo nang mag-isa, at lalo pang bumubuti ang katumpakan habang kumukuha ang mga modelo ng lokal na data tungkol sa kapaligiran.

3. Maaaring i-fine-tune ng mga mananaliksik sa meteorolohiya ang mga modelo ng AI ayon sa mga layuning iniangkop para sa mga magsasaka (tulad ng petsa kung kailan magsisimula ang ulan sa antas na nagbibigay-daan sa pagtatanim), na nagbibigay ng uri ng pagtataya na mahalaga sa pagdedesisyon na dating hindi maabot.

4. Ang boses, SMS, at mga chatbot na pinapagana ng AI ay direktang naghahatid ng mga pagtataya sa mga magsasaka sa sarili nilang wika, at maaari ring gamitin ng mga magsasaka upang direktang magbahagi ng puna tungkol sa aktuwal na nangyari sa kanilang lupa, kung tama ang pagtataya o hindi, at kung nakatulong ang payo sa pagtugon sa mga banta sa pananim.

Nagbibigay ang maraming randomisadong pagsubok ng positibong ebidensya na kapag nakakatanggap ang mga magsasaka ng napapanahong pagtataya, gumagawa sila ng iba at mas mabubuting desisyon—binabago kung ano at kailan sila magtatanim, gagastos, at mamumuhunan—at maaaring mapataas ng mga desisyong iyon ang kanilang kita at mabawasan ang pagkalugi sa ani (Burlig et al., 2025⁠; Cole, Goldberg, Harigaya & Zhu, 2025⁠; Rudder & Viviano, working paper⁠).

Paano nagkakaugnay ang gawaing ito

Pinagsasama ng aming $60 milyon na pamumuhunan ang mga organisasyong nagtatrabaho sa buong landas mula sa pagtataya hanggang sa magsasaka:

• Pagbuo ng mga taya ng panahon: Susuportahan ng University of Chicago at UC Berkeley ang mga pambansang ahensyang meteorolohikal upang iangkop at gamitin sa operasyon ang mga modelo ng AI para sa panahon upang makagawa ng mga pagtataya na mahalaga sa mga magsasaka. Kabilang sa mga paunang pagtataya ang pagsisimula at pagtatapos ng habagat, pag-ulan na may kaugnayan sa pag-aani, pag-ulan sa katamtamang panahon, at matinding init. Bukod sa panahon, mamumuhunan ang CIMMYT sa mga kakayahan nito sa pagtataya ng mga pathogen sa trigo, gamit ang AI at data ng NASA sa pagmamasid sa Daigdig upang matukoy nang mas maaga ang mga outbreak.

• Paghahatid ng mga pagtataya at kaugnay na kapaki-pakinabang na impormasyon sa mga magsasaka: Makikipagtulungan ang Precision Development sa mga pamahalaan at organisasyon ng lipunang sibil upang gawing praktikal na payo ang mga pagtatayang iyon at maihatid ito sa mga magsasaka sa pamamagitan ng mga pinagkakatiwalaang channel. Isasama ng Digital Green ang mga pinahusay na pagtataya sa FarmerChat, ang app nito na nagbibigay ng payo sa agrikultura gamit ang AI na ginagamit ng mahigit 2.1 milyong magsasaka, at ibabalik nito sa mga team na gumagawa ng pagtataya ang tugon ng mga magsasaka. Susubukan ng mga team sa paghahatid ang disenyo ng mensahe, pag-unawa, tiwala, at pagkilos sa pamamagitan ng mga focus group, mga A/B test, at pagsusuri ng epekto.

• Pagpapanatili ng gawaing ito: Makikipagtulungan ang AIM for Scale sa mga pamahalaan at mga bangko sa pagpapaunlad upang mabuo ang mga pakikipagsosyo at pondong kailangan para mapanatili ang mga serbisyong ito at mapalawak ang mga ito sa mas maraming bansa. Ang sukdulang layunin ay matatag na pampublikong imprastraktura, kabilang ang mga pambansang institusyon ng meteorolohiya at agrikultura na nagpapatakbo ng mga serbisyo, habang pinopondohan ng mga pamahalaan at mga bangko sa pagpapaunlad ang patuloy na paghahatid ng mga ito.

Pinili ng Foundation ang mga organisasyong ito dahil sa kanilang pamumuno sa kani-kanilang larangan ng trabaho, napatunayang epektibong pakikipagtulungan sa mga ahensya ng lokal na pamahalaan at mga komunidad kung saan sila nagtatrabaho, at naipakitang epekto at kakayahang magtulungan sa ambisyosong inisyatibang ito. Ang aming $60 milyon na pamumuhunan ay nakabatay at nagpapalawak sa gawaing ito—nagdadala ng mga bagong kakayahan tulad ng pagtataya ng sakit sa pananim, pag-uugnay ng mga pagtataya sa mga bagong mapagkakatiwalaang channel, at pagsuporta sa pagpapalawak nito sa karagdagang mga bansa. Layunin ng gawaing ito na mabigyan ang 100 milyong magsasaka ng mas mahusay na impormasyon kapag kailangan nila ito, upang matulungan silang maiwasan ang pagkalugi at gumawa ng mga pamumuhunang maaaring humantong sa mas mataas at mas matatag na kita.

Sa hinaharap, ang oportunidad ay palawakin ang pag-unlad na ito gamit ang mga advanced na modelo ng AI, upang gawing mas tumpak at nakaayon sa lokal na konteksto ang mga pagtataya sa malawakang saklaw, at maihatid ang mga ito sa mga magsasaka sa pamamagitan ng mga pamamaraang nakabatay sa ebidensya. Marami pang kailangang matutuhan tungkol sa kung ano ang epektibo—at mangangailangan ang mga sistema ng panahon ng independiyenteng benchmarking, feedback, lokal na pagsusuri, at pagsasaayos sa iba't ibang bansa at pananim.

Bahagi ng mas malawak na gawain ng OpenAI Foundation

Ang pamumuhunang ito ay ang ikalawang inisyatiba ng OpenAI Foundation sa pamamagitan ng aming gawain sa Civil Society & Philanthropy. Layunin naming makatulong na matiyak na naaabot ng mga benepisyo ng AI ang mga tao at komunidad sa buong mundo—lalo na sa mga lugar kung saan mapapabuti ng mas mahuhusay na tool, impormasyon, at imprastrakturang para sa pampublikong interes ang mahahalagang serbisyo at oportunidad sa ekonomiya.

Sa kabuuan ng gawaing ito, pagtutuunan namin ng pansin ang:

• Paggamit ng AI sa mahahalagang serbisyo kung saan makabuluhang mapapahusay nito ang access at mga resulta.

• Pagbibigay sa mga organisasyon ng lipunang sibil ng mga tool, kadalubhasaan, at suporta upang responsableng gamitin ang AI.

• Pagbuo ng magkakasalong imprastraktura upang ang mga matagumpay na tool at aralin ay pakinabangan ng buong sektor ng lipunan.

Patuloy kaming makikipag-ugnayan sa mga komunidad, lider, at tagabuo sa buong mundo habang binubuo namin ang gawaing ito. Para makipag-ugnayan sa aming team, kontakin ang [email protected]⁠.