6:38 ص المكتبة الزراعية الشاملة

أسس و تطبيقات الذكاء الإصطناعي في الزراعة

تتضمن الزراعة التقليدية عمليات يدوية مختلفة. يمكن أن يكون لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا في هذا الصدد. ومن خلال استكمال التقنيات المعتمدة بالفعل، يمكن لنظام الزراعة الذكي تسهيل العديد من المهام. يستطيع الذكاء الاصطناعي جمع البيانات الضخمة ومعالجتها، مع تحديد وبدء أفضل مسار للعمل. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في الزراعة:

تحسين أنظمة الري الآلية

تتيح خوارزميات الذكاء الاصطناعي إدارة المحاصيل بشكل مستقل. عند دمجها مع أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) التي تراقب مستويات رطوبة التربة والظروف الجوية، يمكن للخوارزميات أن تقرر في الوقت الفعلي كمية المياه التي يجب توفيرها للمحاصيل. تم تصميم نظام ري المحاصيل المستقل للحفاظ على المياه مع تعزيز الممارسات الزراعية المستدامة.

كشف التسربات أو الأضرار في أنظمة الري

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في اكتشاف التسربات في أنظمة الري. ومن خلال تحليل البيانات، يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط والشذوذات التي تشير إلى التسريبات المحتملة. يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي (ML) للتعرف على علامات محددة للتسربات، مثل التغيرات في تدفق المياه أو الضغط. تتيح المراقبة والتحليل في الوقت الفعلي الكشف المبكر، مما يمنع هدر المياه بالإضافة إلى الأضرار المحتملة للمحاصيل.

يدمج الذكاء الاصطناعي أيضًا بيانات الطقس جنبًا إلى جنب مع متطلبات مياه المحاصيل لتحديد المناطق التي تستخدم المياه بشكل مفرط. ومن خلال أتمتة اكتشاف التسرب وتوفير التنبيهات، تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تحسين كفاءة استخدام المياه مما يساعد المزارعين على الحفاظ على الموارد.

مراقبة المحاصيل والتربة

يمكن أن يؤثر المزيج الخاطئ من العناصر الغذائية في التربة بشكل خطير على صحة ونمو المحاصيل. إن تحديد هذه العناصر الغذائية وتحديد آثارها على إنتاجية المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي يسمح للمزارعين بإجراء التعديلات اللازمة بسهولة.

في حين أن المراقبة البشرية محدودة في دقتها، فإن نماذج الرؤية الحاسوبية يمكنها مراقبة ظروف التربة لجمع بيانات دقيقة. يتم بعد ذلك استخدام بيانات علم النبات لتحديد صحة المحاصيل والتنبؤ بالإنتاجية مع الإشارة إلى أي مشكلات معينة.

ومن الناحية العملية، تمكن الذكاء الاصطناعي من تتبع مراحل نمو القمح ونضج الطماطم بدقة وبدرجة من السرعة والدقة لا يمكن لأي إنسان أن يضاهيها.

الكشف عن الأمراض والآفات

بالإضافة إلى الكشف عن جودة التربة ونمو المحاصيل، يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف وجود الآفات أو الأمراض. يعمل هذا عن طريق استخدام الذكاء الاصطناعي لمسح الصور ضوئيًا للعثور على العفن أو التعفن أو الحشرات أو غيرها من التهديدات التي تهدد صحة المحاصيل. وبالتزامن مع أنظمة الإنذار، يساعد ذلك المزارعين على التحرك بسرعة لإبادة الآفات أو عزل المحاصيل لمنع انتشار الأمراض.

تم استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن تعفن التفاح الأسود بدقة تزيد عن 90%. ويمكنه أيضًا التعرف على الحشرات مثل الذباب والنحل والعث وغيرها بنفس الدرجة من الدقة. ومع ذلك، احتاج الباحثون أولاً إلى جمع صور لهذه الحشرات للحصول على الحجم اللازم لمجموعة بيانات التدريب لتدريب الخوارزمية عليها.

مراقبة صحة الماشية

قد يبدو اكتشاف المشاكل الصحية في الماشية أسهل من اكتشافها في المحاصيل، لكنه في الواقع يمثل تحديًا خاصًا. ولحسن الحظ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في هذا الأمر. على سبيل المثال، قامت شركة تدعى CattleEye بتطوير حل يستخدم الطائرات بدون طيار والكاميرات مع رؤية الكمبيوتر لمراقبة صحة الماشية عن بعد. يكتشف سلوك الماشية غير النمطي ويحدد الأنشطة مثل الولادة.

تستخدم CattleEye حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحديد تأثير النظام الغذائي إلى جانب الظروف البيئية على الماشية وتقديم رؤى قيمة. يمكن أن تساعد هذه المعرفة المزارعين على تحسين رفاهية الماشية لزيادة إنتاج الحليب.

تطبيق ذكي للمبيدات الحشرية

والآن، يدرك المزارعون جيدًا أن استخدام المبيدات الحشرية قد أصبح جاهزًا لتحسينه. ولسوء الحظ، فإن عمليات التقديم اليدوية والآلية لها قيود ملحوظة. يوفر تطبيق المبيدات الحشرية يدويًا دقة متزايدة في استهداف مناطق معينة، على الرغم من أنه قد يكون عملاً بطيئًا وصعبًا. يعد الرش الآلي للمبيدات الحشرية أسرع وأقل كثافة في العمالة، ولكنه غالبًا ما يفتقر إلى الدقة مما يؤدي إلى تلوث البيئة.

توفر الطائرات بدون طيار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أفضل المزايا لكل نهج مع تجنب عيوبها. تستخدم الطائرات بدون طيار الرؤية الحاسوبية لتحديد كمية المبيدات التي سيتم رشها في كل منطقة. وبينما لا تزال هذه التكنولوجيا في مهدها، فإنها أصبحت أكثر دقة بسرعة.

رسم خرائط العائد والتحليلات التنبؤية

يستخدم رسم خرائط العائد خوارزميات ML لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي. وهذا يساعد المزارعين على فهم أنماط وخصائص محاصيلهم، مما يسمح بتخطيط أفضل. ومن خلال الجمع بين تقنيات مثل رسم الخرائط ثلاثية الأبعاد، والبيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار والطائرات بدون طيار، يمكن للمزارعين التنبؤ بمحصول التربة لمحاصيل محددة. يتم جمع البيانات من خلال رحلات متعددة بطائرات بدون طيار، مما يتيح إجراء تحليل دقيق بشكل متزايد باستخدام الخوارزميات.

وتسمح هذه الأساليب بالتنبؤ الدقيق بالإنتاجية المستقبلية لمحاصيل معينة، مما يساعد المزارعين على معرفة أين ومتى يزرعون البذور وكذلك كيفية تخصيص الموارد لتحقيق أفضل عائد على الاستثمار.

إزالة الأعشاب الضارة والحصاد التلقائي

على غرار الطريقة التي يمكن بها للرؤية الحاسوبية اكتشاف الآفات والأمراض، يمكن استخدامها أيضًا للكشف عن الأعشاب الضارة وأنواع النباتات الغازية. عند دمجها مع التعلم الآلي، تقوم رؤية الكمبيوتر بتحليل حجم وشكل ولون الأوراق لتمييز الأعشاب الضارة عن المحاصيل. يمكن استخدام مثل هذه الحلول لبرمجة الروبوتات التي تنفذ مهام أتمتة العمليات الآلية (RPA)، مثل إزالة الأعشاب الضارة تلقائيًا. في الواقع، لقد تم بالفعل استخدام مثل هذا الروبوت بفعالية. ومع ازدياد سهولة الوصول إلى هذه التقنيات، يمكن تنفيذ كل من إزالة الأعشاب الضارة وحصاد المحاصيل بالكامل بواسطة الروبوتات الذكية.

فرز المنتجات المحصودة

لا يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا فقط في تحديد المشكلات المحتملة المتعلقة بالمحاصيل أثناء نموها. كما أن لها دورًا تلعبه بعد حصاد المنتج. يتم تنفيذ معظم عمليات الفرز يدويًا بشكل تقليدي، إلا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فرز المنتجات بدقة أكبر.

يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف الآفات والأمراض في المحاصيل المحصودة. علاوة على ذلك، يمكنها تصنيف المنتجات بناءً على شكلها وحجمها ولونها. وهذا يتيح للمزارعين فصل المنتجات بسرعة إلى فئات - على سبيل المثال، البيع لعملاء مختلفين بأسعار مختلفة. وبالمقارنة، فإن طرق الفرز اليدوية التقليدية يمكن أن تتطلب عمالة كثيفة.

المراقبة الامنية

الأمن جزء مهم من إدارة المزرعة. تعد المزارع أهدافًا شائعة للصوص، حيث يصعب على المزارعين مراقبة حقولهم على مدار الساعة. تشكل الحيوانات تهديدًا آخر - سواء كانت ثعالب تقتحم حظيرة الدجاج أو ماشية المزارع التي تلحق الضرر بالمحاصيل أو المعدات. عند دمجها مع أنظمة المراقبة بالفيديو، يمكن للرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي التعرف بسرعة على الخروقات الأمنية. بل إن بعض الأنظمة متقدمة بما يكفي لتمييز الموظفين عن الزوار غير المصرح لهم.

دور الذكاء الاصطناعي في دورة إدارة المعلومات الزراعية

يمكن أن تكون إدارة البيانات الزراعية باستخدام الذكاء الاصطناعي مفيدة بعدة طرق:

إدارة المخاطر

التحليلات التنبؤية تقلل من الأخطاء في العمليات الزراعية.

تربية النبات

استخدم الذكاء الاصطناعي بيانات نمو النباتات لتقديم المزيد من النصائح بشأن المحاصيل الأكثر قدرة على الصمود في مواجهة الأحوال الجوية القاسية أو الأمراض أو الآفات الضارة.

تحليل صحة التربة والمحاصيل

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل التركيب الكيميائي لعينات التربة لتحديد العناصر الغذائية التي قد تكون مفقودة. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد أمراض المحاصيل أو حتى التنبؤ بها.

تغذية المحاصيل

يعد الذكاء الاصطناعي في الري مفيدًا لتحديد الأنماط المثالية وأوقات استخدام المغذيات، مع التنبؤ بالمزيج الأمثل للمنتجات الزراعية.

حصاد

يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا لتعزيز إنتاجية المحاصيل ويمكنه أيضًا التنبؤ بأفضل وقت لحصاد المحاصيل

تحسين الذكاء الاصطناعي للزراعة والعمليات الزراعية

في حين أن فوائد الذكاء الاصطناعي في الزراعة واضحة، فإنه لا يمكن أن يعمل بدون تقنيات رقمية أخرى موجودة بالفعل مثل البيانات الضخمة، وأجهزة الاستشعار، والبرمجيات. وبالمثل، تحتاج التقنيات الأخرى إلى الذكاء الاصطناعي حتى تعمل بشكل صحيح. وفي حالة البيانات الضخمة، فإن البيانات نفسها ليست مفيدة بشكل خاص. ما يهم هو كيفية معالجتها وتنفيذها.

بيانات كبيرة لاتخاذ قرارات مستنيرة

إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة يسمح للمزارعين بالحصول على توصيات بناءً على معلومات دقيقة وفي الوقت الفعلي، وبالتالي زيادة الإنتاجية وبالتالي تقليل التكاليف.

أجهزة استشعار إنترنت الأشياء لالتقاط البيانات وتحليلها

يمكن لأجهزة استشعار إنترنت الأشياء جنبًا إلى جنب مع التقنيات الداعمة الأخرى (AIdrones وGIS وغيرها من الأدوات) مراقبة بيانات التدريب وقياسها وتخزينها على مقاييس مختلفة في الوقت الفعلي. ومن خلال الجمع بين هذه الأجهزة والذكاء الاصطناعي، يمكن للمزارعين الحصول على معلومات دقيقة بسرعة.

الأتمتة والروبوتات الذكية لتقليل العمل اليدوي

يساعد الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الجرارات المستقلة وإنترنت الأشياء في حل المشكلة الشائعة المتمثلة في نقص العمالة. تعتبر الروبوتات مهمة أيضًا، حيث يتم بالفعل استخدام الروبوتات الزراعية في المهام اليدوية مثل قطف المنتجات. تعد الروبوتات أكثر فائدة لأغراض العمل الزراعي نظرًا لقدرتها على العمل لساعات أطول، وتعزيز الدقة بالإضافة إلى تقليل التعرض للأخطاء.

تحديات الذكاء الاصطناعي في الزراعة

ينظر الكثير من الناس إلى الذكاء الاصطناعي على أنه شيء ينطبق فقط على العالم الرقمي، ولا علاقة له بمهام الزراعة المادية. يعتمد هذا الافتراض عادةً على عدم فهم أدوات الذكاء الاصطناعي. معظم الناس لا يفهمون تمامًا كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، وخاصة أولئك الذين يعملون في القطاعات غير المرتبطة بالتكنولوجيا، مما يؤدي إلى بطء اعتماد الذكاء الاصطناعي في القطاع الزراعي. على الرغم من أن الزراعة شهدت تطورات لا تعد ولا تحصى في تاريخها الطويل، إلا أن العديد من المزارعين أكثر دراية بالطرق التقليدية. من غير المرجح أن تكون الغالبية العظمى من المزارعين قد عملت في مشاريع تتضمن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما يفشل مقدمو خدمات AgTech في شرح فوائد التقنيات الجديدة وكيفية تنفيذها بشكل واضح. يجب أن يقوم مقدمو التكنولوجيا بقدر كبير من العمل لمساعدة الناس على فهم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة. وبالنظر إلى فوائد الذكاء الاصطناعي للزراعة المستدامة، فإن تطبيق هذه التكنولوجيا قد يبدو كخطوة منطقية لكل مزارع. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات التي يتعين التغلب عليها.

تكاليف أولية كبيرة

في حين أن حلول الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون فعالة من حيث التكلفة على المدى المتوسط إلى الطويل، فلا مفر من حقيقة أن الاستثمار الأولي يمكن أن يكون مكلفًا للغاية. ومع معاناة العديد من المزارع والشركات الزراعية مالياً، قد يكون اعتماد الذكاء الاصطناعي مستحيلاً في الوقت الحالي، خاصة في حالات صغار المزارعين وأولئك الذين يعيشون في البلدان النامية. ومع ذلك، فإن تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي قد تنخفض مع تطور التقنيات. تتمتع الشركات أيضًا بفرصة استكشاف موارد التمويل مثل المنح الحكومية أو الاستثمار الخاص.

 الإحجام عن تبني التقنيات والعمليات الجديدة

غالبًا ما يجعل عدم الإلمام الناس مترددين في تبني تقنيات جديدة، مما يخلق صعوبات للمزارعين في تبني الذكاء الاصطناعي بشكل كامل، حتى عندما يقدم فوائد لا يمكن إنكارها. إن مقاومة الابتكار إلى جانب بعض التردد في استغلال العمليات الجديدة تعيق تطوير أساليب الزراعة وكذلك ربحية القطاع بشكل عام. يحتاج المزارعون إلى فهم أن الذكاء الاصطناعي ليس سوى نسخة أكثر تقدمًا من التقنيات الأبسط لمعالجة البيانات الميدانية. ولإقناع العمال الزراعيين بتبني الذكاء الاصطناعي، ينبغي للقطاعين العام والخاص توفير التحفيز والموارد والتدريب. ويتعين على الحكومات أيضاً أن تضع القواعد التنظيمية اللازمة لطمأنة العمال إلى أن التكنولوجيا لا تشكل تهديداً.

 قلة الخبرة العملية بالتقنيات الجديدة

تختلف جوانب الصناعة الزراعية في تقدمها التكنولوجي حول العالم. يمكن لبعض المناطق الاستفادة من جميع فوائد الذكاء الاصطناعي، على الرغم من وجود بعض العقبات في البلدان التي لا تكون فيها التكنولوجيا الزراعية من الجيل التالي شائعة. قد تحتاج شركات التكنولوجيا التي تأمل في القيام بأعمال تجارية في المناطق ذات الاقتصادات الزراعية الناشئة إلى اتباع نهج استباقي. وبالإضافة إلى توفير منتجاتهم، يجب عليهم تقديم التدريب والدعم المستمر للمزارعين وأصحاب الأعمال الزراعية المستعدين لتبني حلول مبتكرة.

عملية طويلة لاعتماد التكنولوجيا

بالإضافة إلى الافتقار إلى الفهم والخبرة، يفتقر القطاع الزراعي عمومًا إلى البنية التحتية اللازمة لعمل الذكاء الاصطناعي. وحتى المزارع التي لديها بالفعل بعض التكنولوجيا قد تجد صعوبة في المضي قدمًا. تمثل البنية التحتية أيضًا تحديًا لمقدمي التكنولوجيا الزراعية وشركات البرمجيات. إحدى الطرق الرئيسية للتغلب على هذه المشكلة هي التواصل مع المزارعين تدريجيًا: على سبيل المثال، عرض استخدام تكنولوجيا أبسط أولاً، مثل منصة التجارة الزراعية. بمجرد أن يعتاد المزارعون على حل أقل تعقيدًا، يمكن لمقدمي الخدمات إضافة أدوات وميزات إضافية.

القيود التكنولوجية

وبما أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يتطور، فإن التكنولوجيا سيكون لها قيود. وتعتمد النماذج الدقيقة على بيانات متنوعة وعالية الجودة، والتي قد تكون نادرة في الزراعة. بالنسبة للروبوتات المزودة بأجهزة استشعار، فإن القيود قد تجعل التكيف مع البيئات الزراعية المتغيرة أمرًا صعبًا. ويتطلب التغلب على هذه القيود البحث المستمر وتحليل البيانات. وينبغي للمزارعين أيضًا أن يظلوا مشاركين في عملية صنع القرار بدلاً من تسليم السيطرة بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي. من المرجح أن تكون مراقبة قرارات الذكاء الاصطناعي يدويًا مفيدة خلال المراحل الأولى من الاعتماد.

قضايا الخصوصية والأمن

لا يزال هناك نقص عام في اللوائح المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات. على وجه الخصوص، يثير تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة الدقيقة والزراعة الذكية العديد من الأسئلة القانونية. على سبيل المثال، قد تسبب التهديدات الأمنية مثل الهجمات الإلكترونية وتسريب البيانات مشاكل خطيرة للمزارعين. بل إنه من الممكن تصور أن أنظمة الزراعة القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مستهدفة من قبل المتسللين بهدف تعطيل الإمدادات الغذائية.

 

برامج إدارة المحاصيل للزراعة المستدامة

لقد عقدنا شراكة مع شركة زراعية متعددة الجنسيات لإنشاء مختبر الابتكار الرقمي في أوكرانيا. كان أحد أكبر أهداف هذا التعاون هو تطوير منصة برمجية لإدارة المحاصيل تساعد المزارعين على الالتزام باللوائح البيئية للاتحاد الأوروبي. لقد ساعد مهندسونا في كل مرحلة من مراحل المشروع، بدءًا من أبحاث السوق وحتى بناء المنتجات النهائية.

ويتضمن الحل الناتج تطبيقًا لإدارة صحة التربة لتقييم المخاطر وتحليلها، حتى يتمكن المزارعون من تقييم الظروف الميدانية وتخفيف المخاطر. كما أنه يساعد مصنعي المواد الكيميائية للمحاصيل على تقييم ومراقبة تأثير عملياتهم.

نظام موحد لإدارة المزرعة

بالنسبة لمشروع آخر للذكاء الاصطناعي، عملنا مع أحد كبار مزودي برامج إدارة المزارع لتجديد برنامج حفظ السجلات الخاص بهم. قام مهندسونا بتثبيت البرنامج الحالي عن طريق إزالة الأخطاء، ثم إثرائه بمجموعة من الميزات والخدمات. بالإضافة إلى ذلك، ساعدنا في تطوير منصة شاملة لإدارة المزرعة.

تضمنت هذه المنصة أدوات لدورة المحاصيل، وتحليل الطقس، وإدارة الأمراض، وتحليل صور الأقمار الصناعية، ورسم خرائط الحفر/التربة جنبًا إلى جنب مع تخطيط العمليات، مما أدى إلى حل يمكّن المزارعين من مراقبة عملياتهم وتحسينها، وتعزيز المحاصيل وبالتالي اتخاذ قرارات مستنيرة للزراعة المستدامة. . على الرغم من أن تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي يمكن أن تختلف بشكل كبير اعتمادًا على نطاق المشروع، إلا أنه من المرجح أن يتحول إلى استثمار مربح.

ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي في الزراعة؟

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا متزايدًا في الزراعة واستدامة الغذاء خلال السنوات القادمة. لقد كانت التكنولوجيا دائما في طليعة الزراعة، من الأدوات البدائية إلى الري إلى الجرارات إلى الذكاء الاصطناعي. وقد أدى كل تطور إلى زيادة الكفاءة مع تقليل تحديات الزراعة.

والأهم من ذلك، أن فوائد الذكاء الاصطناعي في الزراعة لا يمكن إنكارها. تؤدي أدوات الزراعة الذكية والأتمتة الذكية والمنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مهام متكررة تستغرق وقتًا طويلاً حتى يتمكن العمال من استخدام وقتهم في المزيد من العمليات الإستراتيجية التي تتطلب الحكم البشري. تتمتع الرؤية الحاسوبية ذات الأسعار المعقولة بشكل متزايد إلى جانب الروبوتات الزراعية بالقدرة على تسريع تقدم الذكاء الاصطناعي في الزراعة.

يمتلك الذكاء الاصطناعي الأدوات اللازمة لمواجهة التحديات التي يفرضها تغير المناخ، والمخاوف البيئية، والطلب المتزايد على الغذاء. وسوف يحدث ثورة في الزراعة الحديثة من خلال تحسين الكفاءة والاستدامة وتخصيص الموارد بالإضافة إلى المراقبة في الوقت الحقيقي لإنتاج أكثر صحة وأعلى جودة.

ومع ذلك، لا يمكنك شراء الذكاء الاصطناعي والبدء في استخدامه. الذكاء الاصطناعي ليس شيئًا ملموسًا، بل هو مجموعة من التقنيات التي يتم تشغيلها تلقائيًا من خلال البرمجة. في جوهرها، تحاكي خوارزمية الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يفكر بها الناس، فهي تتعلم أولاً، ثم تحل المشكلات بناءً على البيانات. سيتطلب التحول الزراعي القائم على الذكاء الاصطناعي تغييرات في الصناعة. يحتاج المزارعون إلى التثقيف والتدريب على كيفية استخدام الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ماذا يعني هذا بالنسبة للعاملين في الصناعة الزراعية؟ من المرجح أن يغير الذكاء الاصطناعي دور المزارعين من العمال اليدويين إلى المخططين والمشرفين على الأنظمة الزراعية الذكية. من المحتمل أن يصبح فهم حلول تكنولوجيا المعلومات وذكاء الأعمال الزراعية أكثر فائدة من القدرة على استخدام الأدوات التقليدية أو القيام بالعمل البدني.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يتمتعان بالقدرة على إحداث تحول جذري في الزراعة، إلا أنهما يحتاجان إلى تقنيات أخرى للعمل بشكل متزامن. لجني جميع فوائد الذكاء الاصطناعي، يحتاج المزارعون أولاً إلى بنية تحتية تكنولوجية. قد يستغرق تطوير هذه البنية التحتية سنوات، لكن القيام بذلك قد يؤدي إلى إنشاء نظام بيئي تكنولوجي قوي ومقاوم للمستقبل. إن فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وأفضل السبل لدمج المعرفة التقنية في عمليات الحياة الواقعية أمر حيوي لتعظيم فوائده. ولهذا السبب تعد الشراكة مع فريق تطوير برمجيات خبير خطوة أولى ممتازة. يلعب مقدمو حلول AgTech دورًا مهمًا. ويجب على كل منهم أن يفكر في كيفية تحسين أدواته، ومعالجة التحديات، والتعبير بوضوح عن الفوائد القابلة للقياس للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إذا أمكن تحقيق ذلك، فلا بد أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي في الزراعة مثمرًا.

يعتمد نجاح المجتمع البشري بشكل أساسي على تحسين أنظمته الزراعية. أصبحت أساليب الزراعة التقليدية قديمة وتحتاج إلى حلول تكنولوجية متقدمة. في جميع أنحاء العالم، كان تأثير الأتمتة على الصناعات كبيرًا دائمًا. تلعب التكنولوجيا الرقمية الآن دورًا كبيرًا في تحويل الزراعة، ومن المتوقع أن يكون تأثير الذكاء الاصطناعي في الزراعة هائلاً.

------------------

تنزيل الكتاب

-----------------------------

 

مشاركة