يتزايد عدد سكان العالم بشكل كبير، حيث يقدر عدد سكان العالم بنحو 9.9 مليار شخص بحلول عام 2050 ومن المتوقع أن يقفز الطلب على الغذاء بنسبة 35٪ – 56٪ في ذلك الوقت. بالإضافة للتغيرات المناخية التي تجعل الموارد مثل المياه والأراضي الصالحة للزراعة أكثر ندرة.
ولحسن الحظ أن تقدم التكنولوجيا الحديثة، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، أدى للوصول لمفهوم الزراعة الذكية.
من الاستفادة من تقنية مراقبة المحاصيل والتربة إلى اكتشاف الأمراض والتحليلات التنبؤية. تدخل الصناعة الزراعية مرحلة جديدة كاملة من التطور – بفضل الذكاء الاصطناعي.
أن الإنفاق العالمي على الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. من المتوقع أن يتضاعف ثلاث مرات إلى 15.3 مليار دولار بحلول عام 2025 .
وفيما يلي سنتطرق إلى بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتعزيز مفهوم الزراعة الذكية.
مراقبة المحاصيل والتربة
إن مراقبة مراحل نمو النباتات ضرورية لتحسين كفاءة الإنتاج. والتي تؤدي لإجراء تعديلات لتحسين صحة المحاصيل.
وعوضاً عن المراقبة البشرية للمحاصيل والتربة. والتي قد تكون غير دقيقة. يمكننا الآن استخدام الطائرات بدون طيار (UAVs) لالتقاط بيانات الصور الجوية. ويالتالي استخدام هذه الصور والبيانات لتعليم الكمبيوتر بواسطة خوارزميات تعلة الآلة والذكاء الاصطناعي.
فالاستشعار البصري للذكاء الاصطناعي للمحاصيل والتربة يمكننا من تحليل البيانات وتفسيرها من أجل:
- تتبع صحة المحاصيل.
- جعل توقعات العائد من المحاصيل أكثر دقة.
- اكتشاف المشاكل التي يسببها سوء تغذية المحاصيل أسرع بكثير من المراقبة البشرية.
- يمكن للذكاء الاصطناعي إعلام المزارعين بمناطق مشكلة معينة حتى يتمكنوا من اتخاذ إجراءات فورية.
مراقبة نضج المحاصيل
إن المراقية اليدوية لمراحل نمو القمح هي نوع من العمليات التي تتطلب الكثير من العمالةالبشرية. والتي يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي في الزراعة. حيث حقق الباحثون ذلك من خلال جمع صور للقمح في مراحل مختلفة من النمو على مدار ثلاث سنوات وبظروف مختلفة، مما مكنهم من إنشاء آلية للكشف عن مراحل نمو القمح.
وبعد ذلك، أصبح نموذج الرؤية الحاسوبية قادراً على التفوق على الملاحظة البشرية في تحديد مراحل نمو القمح بدقة. مما يعني أن المزارعين لن يكونو مضطرين للقيام برحلات يومية في الحقول لفحص محصولهم.
ويمكن تطبيق الرؤية الحاسوبية على مختلف المحاصيل، وعلى سبيل المثال معرفة نضج ثمرة الطماطم. فمن خلال تحليل لون ثمرة الطماطم من خمسة أجزاء مختلفة وتقدير النضج بناءً على هذه الدرجات.
كشف الأمراض الحشرية والنباتية
باستخدام تقنية التعرف على الصور القائمة على التعلم العميق للآلة (خوارزميات الذكاء الاصطناعي). ويمكننا الآن أتمتة الكشف عن أمراض النبات والآفات. وهذا باستخدام طرق التصنيف والكشف وتجزئة الصور لبناء نماذج يمكن من خلالها مراقبة صحة النبات.
الاكتشاف الدقيق للحشرات
أن معرفة أن المحاصيل مصابة بنوع معين من الحشرات قد لا يكون مفيد بشكل دقيق. لذا فأن معرفة المزيد من معلومات عن نوع الحشرة وعددها، يساعد أكثر في حل المشكلة وبأقل الأضرار.
كل هذه المعلومات يمكن الحصول عليها من خلال نظام الرؤية الحاسوبية للكشف عن الحشرات التي توفره خوارزميات الذكاء الاصطناعي. فهي قادرة على التعرف على النحل والذباب والبعوض والعث والحشرات وذباب الفاكهة بدقة تصل إلى 90.18٪ وعدّها بدقة 92.5٪.
الرش الذكي
أن الطائرات بدون طيار المزودة برؤية الكمبيوتر AI تتيح إمكانية أتمتة رش المبيدات الحشرية والأسمدة بشكل متساوى لكل الحقل.
فمن خلال التعرف في الوقت الفعلي على مناطق الرش المستهدفة، فإن رشاشات الطائرات بدون طيار قادرة على العمل بدقة عالية من حيث المساحة والكمية المراد رشها. وهذا يقلل بشكل كبير من مخاطر تلوث المحاصيل والبشر والحيوانات والموارد المائية.
ابتكر باحثون نظام رش ذكياً يعتمد على الرشاشات التي يتم التحكم فيها بمحرك والتي تستخدم تقنية رؤية الكمبيوتر لاكتشاف الأعشاب الضارة.
حيث تقوم كاميرا مثبتة على البخاخ بتسجيل الموقع الجغرافي للأعشاب الضارة. وثم تحلل حجم وشكل ولون كل نبتة مزعجة من أجل تقديم كميات دقيقة من مبيدات الأعشاب باستهداف دقيق.
أن مستقبل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لمراقبة صحة أنظمتنا الغذائية يعتبر مستقبل واعد جداً.
حيث يتم التقليل من الاخطاء والجهود البشرية مقارنة بالنتائج التي يمكن تحصيلها من التطبيقات التي تم ذكرها أعلاه.
هذا ومن الضروري ذكر أن تطبيق هذه التقنيات المتطورة في القطاع الزراعي يعتبر مكلفاً ويتطلب اكتساب المعرفة والتديب للمزارعيين.
تابع موقعنا ديجيتل تريندز عربي للحصول على أحدث الاخبار الخاصة بعالم التكنولوجيا والتطبيقات الذكية.