ما هو دور الذكاء الاصطناعي في حل أزمة الغذاء العالمية وغيرها من المشاكل الزراعية؟
إلى أي مدى يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتخفيف من مشكلة عدم المساواة في الغذاء العالمية؟
مجموعة من التساؤلات حول دور الذكاء الإصطناعي توضح إنه على الرغم من إنتاج ما يكفي من الغذاء لإطعام سكان العالم ، لا يزال ما يقرب من مليار شخص يعانون من الجوع وسوء التغذية بسبب هدر الغذاء وتغير المناخ وعوامل أخرى. علاوة على ذلك ، مع توقع وصول عدد سكان العالم إلى 9.7 مليار نسمة بحلول عام 2050 ، يتزايد الضغط على الصناعة الزراعية لإنتاج المزيد من الغذاء مع استخدام موارد أقل وتقليل تأثيرها البيئي.
لحسن الحظ ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الزراعة لديه القدرة على تحويل النظم الغذائية والمساعدة في معالجة أزمة الغذاء العالمية. من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، وتحسين استخدام الموارد ، وتقليل التأثير البيئي. على سبيل المثال ، أفاد المنتدى الاقتصادي العالمي أن تكامل الذكاء الاصطناعي في الزراعة يمكن أن يؤدي إلى انخفاض بنسبة 60٪ في استخدام مبيدات الآفات وتقليل استخدام المياه بنسبة 50٪.
استخدام الذكاء الاصطناعي في الزراعة
هناك العديد من الأساليب للاستفادة من الذكاء الإصطناعي لتعزيز الكفاءة والإنتاجية في الزراعة. لقد جمعنا بعض الأمثلة لتوضيح بعضها.
-
تحليل الطلب على السوق
يعد تحليل طلب السوق جانبًا مهمًا من جوانب الزراعة الحديثة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على اختيار أفضل محصول لزراعته أو بيعه. مثل المنصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة المزارعين على تقييم الطلب في السوق. تقوم المنصات بتطوير خوارزميات التعلم الآلي لتحليل صور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس ، مما يوفر رؤى قيمة حول أوقات الزراعة المثلى وأفضل المحاصيل للنمو. من خلال تحليل أنماط البيانات ، والتنبؤ بطلب السوق لمحاصيل معينة ومساعدة المزارعين على زيادة أرباحهم.
-
تقييم المخاطر الادارية
من خلال التنبؤ والتحليلات التنبؤية ، يمكن للمزارعين تقليل مخاطر فشل المحاصيل. على سبيل المثال ، شركة ناشئة في الهند تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدة المزارعين على تحليل جودة منتجاتهم وتقليل فقد الطعام. تطور الشركة منتجات تطبيقات برمجية تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحليل الفواكه والخضروات وتقديم رؤى حول الجودة والنضج والحجم. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه أيضًا اكتشاف العيوب والأمراض في المحاصيل ، مما يمكّن المزارعين من اتخاذ تدابير وقائية قبل أن تتأثر المحاصيل.
-
اقتراح بذور تربية
من خلال جمع البيانات حول نمو النبات ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إنتاج محاصيل أقل عرضة للأمراض وأكثر تكيفًا مع الظروف المناخية. بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للعلماء تحديد أفضل أنواع النباتات أداءً وتهجينها لإنشاء أنواع هجينة أفضل. فإن جمع المعلومات الجينية للبذور من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تلك الخاصة بـ Seed-X يمكن أن يساعد في تسريع العملية وزيادة احتمالية النجاح.
-
مراقبة صحة التربة
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إجراء تحليلات كيميائية للتربة وتقدير العناصر الغذائية المفقودة بدقة. أحد الأمثلة على ذلك هو الأجهزة والبرامج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي صممتها شركة زراعية هولندية.
يقوم أحد منتجاتهم ، وهو Nutrient Scanner ، بجمع البيانات من عينات التربة ويزود المزارعين بتقديرات دقيقة للمغذيات المفقودة والحالة العامة للتربة. يتيح ذلك للمزارعين تعديل استخدام الأسمدة وممارسات الري لضمان النمو الأمثل للمحاصيل وتقليل التأثير البيئي. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم للمزارعين توصيات مخصصة لإدارة التربة ، مما يساعدهم في الحفاظ على صحة التربة الخاصة بهم على المدى الطويل.
-
حماية المحاصيل
يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة حالة النباتات لاكتشاف الأمراض والتنبؤ بها ، وتحديد وإزالة الأعشاب الضارة ، والتوصية بمعالجة فعالة للآفات. على سبيل المثال ، تستخدم شركة زراعة دقيقة الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتحليل صور عالية الدقة للمحاصيل ، مما يوفر رؤى نباتية لتحديد علامات الإجهاد أو المرض. يمكن لتقنياتها التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف الأمراض والآفات وتصنيفها بدقة عالية. يمكن أن يقترح أيضًا العلاج الأكثر فعالية للآفات ، مما يقلل من الحاجة إلى مبيدات حشرية واسعة النطاق يمكن أن تضر بالحشرات المفيدة وتؤدي إلى مقاومة مبيدات الآفات.
-
مراقبة نضج المحاصيل
يعد تقدير نمو المحاصيل ونضجها مهمة شاقة وصعبة للمزارعين ، لكن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع الوظيفة بسرعة وبدقة. من خلال الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل أجهزة الاستشعار وأدوات التعرف على الصور ، يمكن للمزارعين اكتشاف وتتبع تغيرات المحاصيل للحصول على تنبؤات دقيقة حول موعد وصول المحاصيل إلى النضج الأمثل. لقد وجدت الدراسات أن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بنضج المحاصيل أدى إلى معدل دقة أعلى من معدل الدقة الذي حققه المراقبون البشريون. يمكن أن تؤدي هذه الدقة المتزايدة إلى توفير كبير في التكاليف وأرباح أعلى للمزارعين.
-
مراقبة التربة
يتيح دمج أجهزة الاستشعار وأنظمة الذكاء الاصطناعي للمزارعين مراقبة كمية المياه والمغذيات المتوفرة في التربة بدقة. يمكن أن يتضمن استخدام أجهزة الاستشعار في مراقبة التربة نشر أجهزة تقيس معايير مختلفة مثل رطوبة التربة ودرجة الحرارة ومستويات الأس الهيدروجيني ومحتوى المغذيات. ترسل هذه المستشعرات المعلومات مرة أخرى إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقوم بعد ذلك بتحليلها وتقديم الإرشادات للمزارعين حول أفضل السبل لإدارة محاصيلهم بناءً على ما يكتشفونه حول ظروف التربة.
على سبيل المثال ، قد يحدد نظام الذكاء الاصطناعي مناطق الحقل التي تكون فيها التربة جافة جدًا أو شديدة الرطوبة ويقدم توصيات بشأن وقت وكمية المياه التي يجب استخدامها لتحسين نمو المحاصيل. وبالمثل ، قد يكتشف النظام نقص المغذيات في التربة ويقدم المشورة بشأن الأنواع والكميات المناسبة من الأسمدة لاستخدامها في تحسين الغلات.
-
كشف الحشرات والنباتات
يمكن للمزارعين استخدام الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الحشرات والأمراض النباتية بسرعة أكبر من البشر. على سبيل المثال ، يمكن لنظام يعمل بالذكاء الاصطناعي اكتشاف غزو حشرات المن على محصول من الفراولة ، وإرسال البيانات مرة أخرى إلى الهاتف المحمول للمزارع ، ثم اقتراح الإجراء الذي يجب اتخاذه بعد ذلك. إذا كانت هناك حاجة إلى تطبيق مبيد الآفات ، يمكن للنظام حتى أتمتة ذلك من خلال البخاخ المتصل.
-
رش ذكي
يمكن مكافحة الحشائش أو الآفات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. بمساعدة رؤية الكمبيوتر ، يقال إن روبوتات إزالة الأعشاب الضارة دقيقة بشكل ملحوظ ، مما أدى إلى تقليل استخدام مبيدات الآفات بنسبة 90٪. استنادًا إلى تحليلات البيانات ، يمكن لهذه الأدوات حساب كمية مبيدات الآفات اللازمة لكل حقل بناءً على بيانات حول تاريخه أو حالة التربة أو نوع المحصول.
عطلت احدى الشركات الطرق التقليدية لمكافحة الحشائش من خلال منتجها الرائد ، آلة “See and Spray”. باستخدام رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي ، يمكن للجهاز التمييز بين المحاصيل والأعشاب الضارة ثم استخدام مبيدات الأعشاب عند الحاجة فقط. هذا يمكن أن يكون فعالا من حيث التكلفة.
-
محادثة للمزارعين
يمكن استخدام Chatbots كواجهة بين المزارعين وعملائهم أو موزعيهم. يمكن للمزارعين استخدام وكلاء المحادثة هؤلاء للإجابة على أسئلة حول المنتجات أو الخدمات المقدمة ، وطلب المستلزمات ، والتحقق من مستويات المخزون.
تعد Chatbots مفيدة أيضًا في إدارة قواعد بيانات المعلومات حول المحاصيل وظروف التربة. إنهم يتصرفون مثل مساعدي مزرعة افتراضية لتنفيذ مهام المزرعة. تقدم روبوتات الدردشة مثل FarmVibes.Bot من Microsoft للمزارعين نصائح وتوصيات مخصصة بناءً على البيانات. يستخدم النظام الأساسي معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي لفهم استفسارات المزارعين وتقديم رؤى في الوقت الفعلي حول الطقس وأسعار السوق والمعلومات الزراعية الأخرى. يتم استخدامه حاليًا من قبل أكثر من نصف مليون مزارع أفريقي جنوب الصحراء.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الزراعة
من المتوقع أن ينمو الذكاء الاصطناعي (AI) في الزراعة بشكل كبير في السنوات القادمة ، حيث يمكنه إحداث ثورة في هذا القطاع من خلال تحسين غلات المحاصيل وتقليل الفاقد وزيادة الكفاءة. وفقًا لتقرير صادر عن Markets and Markets ، من المتوقع أن يشهد سوق الذكاء الاصطناعي في الزراعة نموًا هائلاً ، حيث من المتوقع أن ينمو حجم السوق من 2.35 مليار دولار في عام 2020 إلى 10.83 مليار دولار بحلول عام 2025 بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 35.6٪ خلال فترة التوقعات.
يعد جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها من بين أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي في الزراعة بالنسبة للمزارعين. سيؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين غلات المحاصيل ، وهو أمر ضروري لمواجهة تحدي الأمن الغذائي العالمي.
يمكن للمزارعين أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة ظروف التربة ونمو المحاصيل والتغيرات المناخية. ونتيجة لذلك ، سيكونون قادرين على اكتشاف الأمراض مبكرًا واتخاذ الإجراءات الوقائية اللازمة قبل تدمير المحصول. سيواصل الذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في التنبؤ بتغيرات الطقس ، مما يسمح للمزارعين بتخطيط أنشطتهم بشكل أفضل والاستفادة من موسم الزراعة الأمثل.
علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقليل النفايات واستخدام الموارد. على سبيل المثال ، يمكن للمزارعين استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كمية الأسمدة والمياه المستخدمة في محاصيلهم ، مما يؤدي إلى ممارسة أكثر استدامة وصديقة للبيئة. سيؤدي هذا التحسين إلى تقليل مخاطر تلوث التربة والمياه ، وهو ما يمثل مصدر قلق متزايد اليوم.
في حين أن فوائد الذكاء الاصطناعي في الزراعة عديدة ، فإن الحقيقة هي أن معظم المزارعين في جميع أنحاء العالم ، ولا سيما المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة ، يفتقرون إلى الموارد اللازمة لتنفيذ هذه التقنيات. عادةً ما يكون للمزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة وصول محدود إلى التدريب الفني ، مما يجعل من الصعب عليهم تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية. يفتقر الكثيرون أيضًا إلى الموارد المالية اللازمة لشراء المعدات والبرامج اللازمة للزراعة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
الكلمات الأخيرة
يجب أن يكون اعتماد الذكاء الاصطناعي في الزراعة شاملاً ، مع مراعاة احتياجات وقيود المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة ، الذين يشكلون نسبة كبيرة من القوة العاملة الزراعية العالمية. يمكن للمبادرات التي توفر الوصول إلى التدريب والتمويل للمزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة لتنفيذ ممارسات الزراعة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد في سد الفجوة. مع هذا ، يمكن للمزارعين على جميع المستويات الاستفادة من التقنيات الناشئة التي يحتاجها العالم لتأمين مستقبل نظامنا الغذائي.
