نبذة

• دورة حياة الزراعة

• التحديات التي تواجه الزراعة مع تقنيات الزراعة التقليدية.

الذكاء الاصطناعي

يعتمد الذكاء الاصطناعي على مبدأ أنه يمكن تعريف الذكاء البشري بطريقة يمكن للآلة أن تقلده بسهولة وتنفيذ المهام ، من أبسطها إلى تلك الأكثر تعقيدًا. تشمل أهداف الذكاء الاصطناعي التعلم والاستدلال والإدراك.

"نحن في بداية عصر ذهبي للذكاء الاصطناعي. أدت التطورات الحديثة بالفعل إلى اختراع عاش سابقًا في عالم الخيال العلمي - وقد خدشنا فقط سطح ما هو ممكن "
- جيف بيزوس ، الرئيس التنفيذي لشركة أمازون

بعض الأمثلة ، أنظمة التعرف على الرؤية في السيارات ذاتية القيادة ، في محركات التوصية التي تقترح المنتجات التي قد تعجبك بناءً على ما اشتريته في الماضي ، والتعرف على الكلام واللغة لمساعد Siri الافتراضي على Apple iPhone.

للذكاء الاصطناعي تأثير كبير في جميع مجالات الصناعة. كل صناعة تتطلع إلى أتمتة وظائف معينة من خلال استخدام الآلات الذكية.

تعتبر الزراعة والزراعة من أقدم وأهم المهن في العالم. إنها تلعب دورًا مهمًا في القطاع الاقتصادي. الزراعة في جميع أنحاء العالم هي صناعة تبلغ قيمتها 5 تريليون دولار.

من المتوقع أن يصل عدد سكان العالم إلى أكثر من تسعة مليارات نسمة بحلول عام 2050 مما سيتطلب زيادة في الإنتاج الزراعي بنسبة 70٪ لتلبية الطلب. مع تزايد عدد سكان العالم بسبب عدم كفاية المياه والموارد الأرضية لمواصلة سلسلة العرض والطلب. لذلك ، نحن بحاجة إلى نهج أكثر ذكاءً ونصبح أكثر كفاءة فيما يتعلق بكيفية الزراعة وكيف يمكننا أن نكون أكثر إنتاجية

في هذا المقال ، سأتناول التحديات التي يواجهها المزارعون باستخدام الأساليب التقليدية للزراعة وكيف يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الزراعة من خلال استبدال الأساليب التقليدية باستخدام أساليب أكثر كفاءة ومساعدة العالم على أن يصبح مكانًا أفضل.

دورة حياة الزراعة

يمكننا تقسيم عملية الزراعة إلى أجزاء مختلفة:

تحضير التربة: هي المرحلة الأولى للزراعة حيث يقوم المزارعون بإعداد التربة لبذر البذور. تتضمن هذه العملية تكسير كتل التربة الكبيرة وإزالة الحطام ، مثل العصي والصخور والجذور. أيضا ، إضافة الأسمدة والمواد العضوية تعتمد على نوع المحصول لخلق الوضع المثالي للمحاصيل.

بذر البذور: تتطلب هذه المرحلة الاهتمام بالمسافة بين بذرتين وعمق زراعة البذور. في هذه المرحلة تلعب الظروف المناخية مثل درجة الحرارة والرطوبة وهطول الأمطار دورًا مهمًا.

إضافة الأسمدة: يعد الحفاظ على خصوبة التربة عاملاً مهمًا حتى يتمكن المزارع من الاستمرار في زراعة المحاصيل المغذية والمحاصيل الصحية. يلجأ المزارعون إلى الأسمدة لأن هذه المواد تحتوي على مغذيات نباتية مثل النيتروجين والفوسفور والبوتاسيوم. الأسمدة عبارة عن مغذيات مزروعة يتم وضعها في الحقول الزراعية لتكملة العناصر المطلوبة الموجودة بشكل طبيعي في التربة. تحدد هذه المرحلة أيضًا جودة المحصول

ري: تساعد هذه المرحلة في الحفاظ على التربة رطبة والحفاظ على الرطوبة. يمكن أن يؤدي الغطس أو الري الزائد إلى إعاقة نمو المحاصيل وإذا لم يتم القيام به بشكل صحيح يمكن أن يؤدي إلى تلف المحاصيل.

حماية الحشائش: الأعشاب الضارة هي نباتات غير مرغوب فيها تنمو بالقرب من المحاصيل أو على حدود المزارع. تعتبر حماية الحشائش مهمة لأن الحشائش تقلل الغلة وتزيد من تكلفة الإنتاج وتتداخل مع الحصاد وتقلل من جودة المحاصيل

حصاد: إنها عملية جمع المحاصيل الناضجة من الحقول. يتطلب هذا النشاط الكثير من العمال ، لذا فهو نشاط كثيف العمالة. تشمل هذه المرحلة أيضًا مناولة ما بعد الحصاد مثل التنظيف والفرز والتعبئة والتبريد.

التخزين: هذه المرحلة من نظام ما بعد الحصاد والتي يتم خلالها الاحتفاظ بالمنتجات بطريقة تضمن الأمن الغذائي بخلاف فترات الزراعة. كما تشمل تعبئة ونقل المحاصيل.

التحديات التي يواجهها المزارعون باستخدام الأساليب التقليدية في الزراعة

سرد التحديات العامة الموجودة في المجال الزراعي.

o في الزراعة تلعب العوامل المناخية مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة والرطوبة دورًا مهمًا في دورة حياة الزراعة. تؤدي زيادة إزالة الغابات والتلوث إلى تغيرات مناخية ، لذلك يصعب على المزارعين اتخاذ قرارات لإعداد التربة وزرع البذور والحصاد.

o كل محصول يتطلب تغذية معينة في التربة. هناك 3 عناصر غذائية رئيسية هي النيتروجين (N) والفوسفور (P) والبوتاسيوم (K) المطلوبة في التربة. يمكن أن يؤدي نقص المغذيات إلى رداءة نوعية المحاصيل.

o كما نرى من دورة حياة الزراعة أن حماية الأعشاب الضارة تلعب دورًا مهمًا. إذا لم يتم السيطرة عليه يمكن أن يؤدي إلى زيادة في تكلفة الإنتاج كما أنه يمتص العناصر الغذائية من التربة مما قد يؤدي إلى نقص التغذية في التربة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة

تتحول الصناعة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إنتاج محاصيل أكثر صحة ، ومكافحة الآفات ، ومراقبة التربة ، وظروف النمو ، وتنظيم البيانات للمزارعين ، والمساعدة في عبء العمل ، وتحسين مجموعة واسعة من المهام المتعلقة بالزراعة في سلسلة التوريد الغذائية بأكملها .

استخدام التنبؤ بالطقس: مع التغير في الظروف المناخية وزيادة التلوث ، يصعب على المزارعين تحديد الوقت المناسب لبذر البذور ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن لمزارعي الذكاء الاصطناعي تحليل الظروف الجوية باستخدام التنبؤ بالطقس الذي يساعدهم في التخطيط لنوع المحصول الذي يمكن زراعته ومتى يجب تزرع البذور.

نظام مراقبة صحة التربة والمحاصيل: يلعب نوع التربة وتغذيتها عاملًا مهمًا في نوع المحصول الذي يتم زراعته ونوعية المحصول. تتدهور جودة التربة الناتجة عن إزالة الغابات ، ومن الصعب تحديد جودة التربة.

طورت شركة تقنية ناشئة مقرها ألمانيا PEAT تطبيقًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي يسمى بلانتكس يمكنه تحديد نقص المغذيات في التربة بما في ذلك الآفات والأمراض النباتية التي يمكن للمزارعين من خلالها الحصول على فكرة لاستخدام الأسمدة التي تساعد على تحسين جودة الحصاد يستخدم هذا التطبيق تقنية قائمة على التعرف على الصور. يمكن للمزارع التقاط صور للنباتات باستخدام الهواتف الذكية. يمكننا أيضًا مشاهدة تقنيات استعادة التربة مع النصائح والحلول الأخرى من خلال مقاطع فيديو قصيرة حول هذا التطبيق.

وبالمثل ، فإن Trace Genomics هي شركة أخرى قائمة على التعلم الآلي تساعد المزارعين على إجراء تحليل للتربة للمزارعين. يساعد هذا النوع من التطبيقات المزارعين على مراقبة الظروف الصحية للتربة والمحاصيل وإنتاج محاصيل صحية بمستوى أعلى من الإنتاجية.

تحليل صحة المحاصيل بواسطة الطائرات بدون طيار: قدمت SkySqurrel Technologies حلول التصوير باستخدام الطائرات بدون طيار لمراقبة صحة المحاصيل. في هذه التقنية ، تلتقط الطائرة بدون طيار البيانات من الحقول ثم يتم نقل البيانات عبر محرك أقراص USB من الطائرة بدون طيار إلى الكمبيوتر وتحليلها من قبل الخبراء.

تستخدم هذه الشركة الخوارزميات لتحليل الصور الملتقطة وتقديم تقرير مفصل يحتوي على الحالة الصحية الحالية للمزرعة. إنه يساعد المزارع على تحديد الآفات والبكتيريا مما يساعد المزارعين على استخدام مكافحة الآفات في الوقت المناسب وطرق أخرى لاتخاذ الإجراءات المطلوبة

الزراعة الدقيقة والتحليلات التنبؤية: طورت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة تطبيقات وأدوات تساعد المزارعين على عدم الدقة والتحكم في الزراعة من خلال توفير التوجيه المناسب للمزارعين حول إدارة المياه ، وتناوب المحاصيل ، والحصاد في الوقت المناسب ، ونوع المحاصيل التي سيتم زراعتها ، والزراعة المثلى ، وهجمات الآفات ، وإدارة التغذية.

أثناء استخدام خوارزميات التعلم الآلي فيما يتعلق بالصور التي تم التقاطها بواسطة الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار ، تتنبأ التقنيات التي تدعم الذكاء الاصطناعي بظروف الطقس ، وتحلل استدامة المحاصيل وتقيم المزارع بحثًا عن وجود الأمراض أو الآفات وسوء تغذية النبات في المزارع ببيانات مثل درجة الحرارة وهطول الأمطار ، سرعة الرياح ، والإشعاع الشمسي.

يمكن للمزارعين الذين ليس لديهم اتصال الحصول على مزايا الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي ، باستخدام أدوات بسيطة مثل الهاتف الذي يدعم الرسائل القصيرة وتطبيق البذر. وفي الوقت نفسه ، يمكن للمزارعين الذين لديهم إمكانية الوصول إلى Wi-Fi استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي للحصول على خطة مخصصة باستمرار للذكاء الاصطناعي لأراضيهم من خلال مثل هذه الحلول التي تعتمد على إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي ، يمكن للمزارعين تلبية احتياجات العالم لزيادة الإنتاج والإيرادات المتزايدة بشكل مستدام دون استنفاد الموارد الطبيعية الثمينة.

في المستقبل ، سيساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على التطور إلى خبراء تقنيين زراعيين ، باستخدام البيانات لتحسين الغلة وصولاً إلى الصفوف الفردية من النباتات

الروبوتات الزراعية: تعمل شركات الذكاء الاصطناعي على تطوير روبوتات يمكنها بسهولة أداء مهام متعددة في مجالات الزراعة. يتم تدريب هذا النوع من الروبوتات على مكافحة الأعشاب الضارة وحصاد المحاصيل بوتيرة أسرع وبأحجام أكبر مقارنة بالبشر.

يتم تدريب هذه الأنواع من الروبوتات على فحص جودة المحاصيل واكتشاف الحشائش مع قطف وتعبئة المحاصيل في نفس الوقت. هذه الروبوتات قادرة أيضًا على مواجهة التحديات التي تواجهها القوى العاملة الزراعية.

نظام مدعم بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الآفات: تعتبر الآفات من ألد أعداء المزارعين حيث تدمر المحاصيل.

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي صور الأقمار الصناعية وتقارنها بالبيانات التاريخية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتكتشف أنه إذا هبطت أي حشرة وأي نوع من الحشرات هبط مثل الجراد والجندب وما إلى ذلك ، وترسل تنبيهات للمزارعين إلى هواتفهم الذكية حتى يتمكن المزارعون من أخذها. الاحتياطات المطلوبة واستخدام المكافحة المطلوبة وبالتالي يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على مكافحة الآفات.

وفي الختام

لا يساعد الذكاء الاصطناعي في الزراعة المزارعين على أتمتة زراعتهم فحسب ، بل يتحول أيضًا إلى الزراعة الدقيقة لزيادة إنتاجية المحاصيل وجودة أفضل مع استخدام موارد أقل.

ستحصل الشركات المشاركة في تحسين التعلم الآلي أو المنتجات أو الخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل بيانات التدريب للزراعة والطائرات بدون طيار وصنع الآلات المؤتمتة على تقدم تكنولوجي في المستقبل وستوفر تطبيقات أكثر فائدة لهذا القطاع مما يساعد العالم على التعامل مع قضايا إنتاج الغذاء لـ تزايد عدد السكان.

الخروج PrimeXBT
تداول مع شركاء CFD الرسميين لشركة AC Milan
أسهل طريقة لتداول العملات المشفرة.
المصدر: https://www.fintechnews.org/artustry-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/