A Mesterséges Intelligencia stratégia második pillére

A stratégia második pillére két nagy szempontot vesz figyelembe: egyrészt a mesterséges intelligenciát technológiaként kezeli, amelyben eredményeket szeretnénk elérni, másrészt mint hatékonysági elemet, amely a különböző iparágak versenyképességét segíti elő. Ennek keresztmetszetében vannak azok a területek, amelyek kiemelt fontosságúak, így az agrár szektor, az egészségügy, illetve a közlekedés- logisztika - fejtette ki Szertics Gergely.

 

Jelenleg még csak két terület - az agrárium és egészségügy - lett bővebben kidolgozva - tette hozzá.

 

 

 

Kiemelte, hogy az agrárium stratégiai fontosságú terület. A Digitális Agrár Stratégia tartalmazza az adat alapú mezőgazdaság 4.0 alkalmazási körülményeinek fejlesztését, valamint az agrárgazdaság ágazati szintű adatgazdálkodását előkészítő projekteket. A hatékonyságnövekedés lehetséges területeiként jelölte meg többek között a természeti erőforrások felhasználását, a hulladékok csökkentését, az üzemi technológiai hatékonyságnövelést, valamint az értékesítési kockázat csökkentését.

 

 

Két éven belül számos fejlesztést hajtanak majd végre: 

• DAS digitális kompetencia fejlesztés
• DAS digitális agrár rezsicsökkentés
• Okos Tesztüzemi Rendszer (SFADN)
• Digitális Termésbecslés
• Növényvédelmi előrejelzés
• Digitális Termelői Piac (DTP)
• Mezőgazdasági 5G tesztpálya
• Szabályozás: mezőgazdasági drónhasználat és autonóm robotok alkalmazása

Öt éven belül pedig megvalósítják: 

• DAS Agrár Adat Keretrendszer
• Nemzeti Élelmiszerlánc Adatszolgáltatási Központ 
• Digitális Élelmiszerlánc Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Központ
• Talajvédelmi szaktanácsadási rendszer
• Erdészeti, halászati információs rendszer
• Vízkínálatra vonatkozó vízügyi rendszer
• Innovációs ökoszisztéma fejlesztése
• Szőlő növényvédelmi rendszer

 

 

"Az egészségügy társadalmi szempontból kiemelt fontosságú" - hangsúlyozta Szertics Gergely. Alapproblémaként jelölte meg, hogy jelenleg az egészségügyi adatok, melyeket mesterséges intelligencia céllal használnának fel, még nem tisztázott. A cél, hogy a rendelkezésre álló adatokat, etikai szabályok és megfelelő garanciák mentén használják fel mesterséges intelligencia által. Lehetséges felhasználási terület a diagnózis felállítás, az adatalapú szűrések, a prevenciós célú elemzések, és a terápiás tervek felállításában történő támogatás. Ennek megvalósításához többek között elengedhetetlen az adatvagyon kérdésköre, az infrastruktúra biztosítása, a K+F projektek, valamint a módszert elfogadó betegek - vagyis az alappillérben szereplő pontok.