شهدت صناعة القنب ثورة تكنولوجية في السنوات الأخيرة، مع دمج تقنيات الصناعة 4.0 في جميع أنحاء سلسلة القيمة الخاصة بها. وقد شهد المهنيون في قطاعي التصنيع والتجهيز العمق الذي حدث بشكل مباشر تأثير الذكاء الاصطناعي (AI)، والأتمتة، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم الآلي (ML). لقد حان الوقت لاستكشاف السباق الفضائي لتكنولوجيا القنب ودراسة كيفية تأثير كل من هذه التقنيات على سلسلة قيمة الصناعة اليوم وفي السنوات القادمة.
لقد برز الذكاء الاصطناعي باعتباره عامل تغيير في الصناعة، حيث يوفر إنتاجية محسنة، تحسين عملية صنع القرار، وزيادة الكفاءة. أحد التطبيقات المهمة للذكاء الاصطناعي هو التحليلات التنبؤية. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالاتجاهات، تحسين عمليات الزراعة، وضمان إدارة أفضل للمخزون.
وفي الوقت نفسه، تعمل روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في خدمة العملاء من خلال تقديم توصيات مخصصة و التوجيه للمستهلكين. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يساعد المشغلين في الحصول على التراخيص من خلال توفير جميع المعلومات الضرورية بتنسيق يسهل الوصول إليه.
باستخدام نموذج مدرب بالكامل، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي أن يعمل كشبكة دعم عملاء فعالة من حيث التكلفة. هل يعني هذا أننا يجب أن نطرد جميع موظفينا ونحتضن أسيادنا في مجال الذكاء الاصطناعي؟ مُطْلَقاً. وهذا يعني أن لدينا الآن إمكانية وصول أعمق إلى المعلومات ويمكننا إعادة استثمار رأسمالنا البشري في المجالات التي تتطلب تفكيرًا نقديًا عالي المستوى.
تعمل الأتمتة على إعادة تشكيل سلسلة توريد القنب، وتحسين سير العمل، وتبسيط العمليات. فمن الزراعة إلى التعبئة والتغليف والتوزيع، تتولى الأنظمة الآلية المهام كثيفة العمالة، مما يعمل على تحسين الاتساق وخفض التكاليف.
تتحكم أنظمة الزراعة الآلية في الظروف البيئية مثل ضوءودرجة الحرارة والرطوبة إلى تعظيم غلة المحاصيل. في مجال التصنيع والتعبئة والتغليف، تتيح الأنظمة الروبوتية عمليات دقيقة وفعالة، مما يضمن جودة المنتج ويقلل من مخاطر الأخطاء البشرية. العديد من عمليات التعبئة والتغليف متكررة للغاية وعادية، مما قد يترك العمليات عرضة للأخطاء البشرية. ومن خلال دمج تكنولوجيا الروبوتات في هذه العمليات، يمكن للشركات إضافة طبقة من مراقبة الجودة تظل ثابتة طوال يوم العمل. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي عملية وضع الجرار في الحالات الرئيسية في بعض الأحيان إلى أخطاء في عدد الوحدات عندما يشعر العمال بالملل أو التشتت، ولكن يمكن تجنب هذه المشكلة تمامًا باستخدام التكنولوجيا مثل الروبوتات التي تدعم العملية.
أصبحت رؤية الكمبيوتر أداة حيوية في مراقبة الجودة داخل الصناعة. مع القدرة على تحليل صحة النباتوتقييم النضج والكشف عن الحالات الشاذة بناءً على المظهر الجسدي، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية قياس جودة المنتجات بشكل أكثر دقة وكفاءة من المفتشين البشريين. تستخدم هذه الأنظمة الكاميرات المتقدمة وخوارزميات التعرف على الصور والتعلم الآلي لمراقبة النباتات واكتشاف الآفات والأمراض وضمان الامتثال للوائح. يساعد تطبيق تكنولوجيا الرؤية الحاسوبية المنتجين على الحفاظ على جودة المنتج المتسقة وتقليل النفايات. يعد هذا جزءًا لا يتجزأ من جميع عمليات التصنيع للصناعة 4.0، مما يوفر القدرة على إنشاء حلول قابلة للتطوير لمراقبة الجودة داخل الصناعة وخارجها.
ومن خلال تدريب نموذج الرؤية الحاسوبية على معايير الجودة التي يحددها مفتش بشري، يمكننا مضاعفة الحكم والاستدلال الذي يستخدمه شخص واحد لصالح الصناعة بأكملها. يؤدي هذا إلى إنشاء مقياس تصنيف ثابت لـ منتجات بالجملة والسلع تامة الصنع.
التعلم الآلي يقود الابتكار في تطوير المنتجات والبحث. يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الأنماط، وإنشاء نماذج تنبؤية، وحتى توجيه برامج التربية.
من خلال دراسة التركيب الوراثي للسلالات النباتية، يمكن أن يساعد ML في تحديد السمات المرغوبة وتحسين ملفات تعريف القنب وتعزيز الخصائص الطبية للمنتجات. يلعب التعلم الآلي أيضًا دورًا حاسمًا في الأبحاث الصيدلانية، حيث يساعد في اكتشاف شبائه القنب الجديدة وفهم إمكاناتها العلاجية. عند استخدامه بشكل فعال، يمكن للتعلم الآلي أن يحول أعمال التعادل إلى عملية مربحة للغاية.
على سبيل المثال، إذا قام المزارع بتغذية غلاته التاريخية وأوقات ازدهاره وتسعير السوق الفوري في نموذج التحسين، فسيكون النموذج قادرًا على اقتراح السلالات المثالية للنمو.
قد يكون من الصعب فهم مجموعات كبيرة من المعلومات، ولكن مساعد الذكاء الاصطناعي المقترن بنموذج تعلم الآلة الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات معينة يمكن أن يخبر المزارعين بالضبط بما يجب زراعته للحصول على أكبر عائد على الاستثمار في أي سنة معينة في أي ظروف سوقية. تعد هذه واحدة من أكثر الاستراتيجيات غير المستغلة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في سلسلة القيمة في الصناعة.
من الواضح أن الصناعة تشهد ثورة تكنولوجية وتشهد سباقًا فضائيًا خاصًا بها مع تدفق تقنيات الصناعة 4.0 في المقدمة. يُحدث الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم الآلي ثورة في الممارسات الزراعية، وتحسين سلاسل التوريد، وتحسين مراقبة الجودة، وتحفيز الابتكار في تطوير المنتجات. ومن خلال تبني هذه التطورات بشكل جماعي مقابل محاولة اختيار المنتج المفضل لدى المعجبين، يمكن للصناعة تعزيز الكفاءة وضمان جودة المنتج وتلبية متطلبات المستهلكين المتزايدة في سوق تنافسية بشكل متزايد.
من الضروري أن يفهم متخصصو الصناعة إمكانات هذه التقنيات وتسخيرها لفتح فرص جديدة، ودفع الصناعة إلى مستقبل تتلاقى فيه العلوم والتكنولوجيا لتحسين أعمال القنب والصناعة المحيطة بها والمجتمع الذي تعمل فيه. مبني.
مبادر نوهتال بارتانسكي هو المؤسس والرئيس التنفيذي في فرز الروبوتات. في السابق، كان مهندسًا في فريق MOXIE التابع لمختبر الدفع النفاث التابع لناسا. هناك، ساعد في تطوير أداة موجودة حاليًا على سطح المريخ وتنتج الأكسجين من الغلاف الجوي. تقوم شركة Sorting Robotics ببناء آلات مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمصنعي القنب والعلامات التجارية المتكاملة رأسيًا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://mgmagazine.com/business/science-tech/the-future-is-automated/
