عندما نفكر في الزراعة ، فإننا نميل إلى التفكير في الزراعة في المدرسة القديمة. ولكن على الرغم من أن الكثيرين منا قد يعتقدون أن المجتمع الزراعي وراء المنحنى عندما يتعلق الأمر بتنفيذ التقنيات الجديدة ، إلا أن هناك الكثير من الأدلة على أن المزارعين يتحركون بالفعل بسرعة كبيرة لتحديث كل شيء تقريبًا عن عملية الزراعة – إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي بطرق جديدة ومدهشة لجلب عملية زراعة الغذاء إلى المستقبل.
أكثر 6 تطورات مذهلة في مجال الذكاء الاصطناعي في الزراعة
بذر البذور
تبدأ الزراعة عالية التقنية من اللحظة التي توضع فيها البذور لأول مرة في الأرض. الخبراء في هذا المجال على دراية بـ “معدات الزراعة ذات المعدل المتغير” التي تقوم بأكثر من مجرد زرع البذور في التراب في مكان ما.
كما سترى لاحقًا في هذه المقالة ، يتم تنفيذ جميع أنواع أعمال الذكاء الاصطناعي خلف الكواليس حول التنبؤات – حيث ستنمو البذرة بشكل أفضل ، وما هي ظروف التربة التي يحتمل أن تكون ، وما إلى ذلك. يتم تطبيق قوة الذكاء الاصطناعي إلى البيانات الزراعية الضخمة من أجل جعل الزراعة أكثر كفاءة – وهذه هي البداية فقط. .
يستشهد Jan Engwerda في Future Farming في نوفمبر 2019 بجامعة Wageningen & Research (WUR) في هولندا ، حيث يكشف المزيد عن مدى جودة الذكاء الاصطناعي في اختيار استراتيجية البذر:
“يمكن للأشخاص الذين ليس لديهم أي معرفة استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لإنتاج خيار مربح أكثر من المزارعين الأكثر خبرة.”
تُظهر الموارد مثل قطعة معاصرة عن تقنية SeedX في Successful Farming أو هذا الدليل من Bayer قيمة وجود ذكاء اصطناعي متطور لمعرفة أفضل نتائج المحاصيل.
بكل بساطة ، كل تلك القرون من فحص الأوراق والسيقان ، ومحاولة تخمين أي الدورات ستزيد العوائد بشكل أفضل ، أصبحت عفا عليها الزمن في مواجهة البيانات الصعبة والرؤى الآلية.
من يختار طعامك؟
ربما يكون السؤال الأفضل هو “ما هو اختيار طعامك؟” هذا صحيح – تقوم الشركات بالفعل بإنتاج معدات حصاد آلية ، جزئيًا استجابة لثغرات العمالة التي جعلت المزارعين يتدافعون لحصاد محاصيل مثل الفاكهة والتوت.
هذا واقع الآن. الجرارات ذاتية القيادة تحصد الفواكه والخضروات والسلع الغذائية بشكل روتيني. ما عليك سوى الاطلاع على الموارد من Harvest Croo ، التي أنتجت آلة مستقلة لقطف الفراولة ، و Abundant Robotics ، حيث يحصد جهاز التفريغ التفاح الناضج من الأشجار ، لترى كيف يعمل هذا الابتكار – ويعمل بشكل جيد.
تعمل تقنيات الحصاد مثل منتقي التوت Harvest Croo على أساس رؤية الماكينة ودمج أجهزة الاستشعار “لرؤية” مكان حصاد الفاكهة والتوت. يستخدمون حركات موجهة متطورة للاختيار بدقة. هذا هو نوع الوظيفة الموجود إلى حد كبير في مجال “الذكاء الاصطناعي” ويحاكي الإدراك البشري والعمل الموجه.
تعمل الروبوتات الزراعية على سد حاجة مع انخفاض تجمعات العمالة. ولكنه أيضًا ينقذ البشر من واحدة من أكثر الوظائف صعوبة وتكرارًا في اقتصادنا.
عين في السماء
كيف تستخدم المزارع الذكاء الاصطناعي لتوجيه زراعة المحاصيل والحصاد وغير ذلك ، وكيف يحصلون على هذه البيانات في المقام الأول؟
تحقق مما يحدث الآن في مجال البحوث الزراعية ، ويمكنك أن ترى الطائرات بدون طيار أو الطائرات بدون طيار مجهزة بأجهزة استشعار دقيقة من أجل تشغيل الحقول والحصول على البيانات المطلوبة. يمكن لمحركات المراقبة المحمولة جواً البحث عن المحاصيل المتوقفة ، وعلامات تلف الآفات أو الأعشاب الضارة ، والجفاف والعديد من المتغيرات الأخرى التي تشكل جزءًا من صعوبة الزراعة بشكل عام. مع كل هذه البيانات في متناول اليد ، يمكن للمزارعين تعزيز نماذج الإنتاج الخاصة بهم واستراتيجياتهم في جميع أنحاء الأرض لتقليل المخاطر والهدر والمسؤولية.
كتب هوغو أن “نظام American Robotics ‘Scout System ، وهو نظام مؤتمت بالكامل للطائرات بدون طيار ، يعتني بتخطيط المهمة ، والطيران ، والشحن ، ومعالجة البيانات ، وتحليل البيانات ، لذلك يحتاج عملاؤهم فقط إلى التركيز على ما يجب فعله بهذه المعلومات”. Claver في Future Farming في مايو من عام 2020 ، في الواقع الاقتصادي لفيروس كورونا ، حيث يتم تحويل العديد من العمليات من التنفيذ العملي إلى التصميمات الافتراضية. توضح مثل هذه التقارير كيف تقوم التقنيات بالأعمال الأساسية التي تدخل في صيانة المحاصيل ، ومدى اعتماد المزارعين عليها.
مكافحة الآفات والأعشاب الضارة
كان مزارعو الأمس يعيشون في خوف من عاصفة الرياح والجندب ولكن ليس بعد الآن. يتبنى المزارعون بسرعة طرقًا جديدة عالية التقنية لحماية النباتات من الأعشاب الضارة وأنواع مختلفة من الآفات في الهواء الطلق. البديل الآخر هو النمو في البيوت الزجاجية ، وهو ما يتم إجراؤه أيضًا ، ولكن يتم نشر بعض أكثر تقنيات الزراعة المدهشة في الخارج.
نموذج “See and Spray” الذي حصل عليه John Deere مؤخرًا هو مثال ممتاز لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر.
نحن نعلم أن الذكاء الاصطناعي يتفوق في معالجة الصور – يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن “الرؤية” بقدر ما نستطيع تقريبًا. لذلك ، من خلال نشر تقنيات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر المدمجة ، يمكن للمزارعين العثور على الأعشاب الضارة والقضاء عليها ، بدلاً من الرش الشامل لمحصول كامل. هذا يجعل الطعام أنظف ، ويوفر مبالغ طائلة من المال. إنه مجرد مثال آخر على التقنيات الجديدة الحقيقية التي لها تأثير كبير على المحاصيل وكل شيء آخر.
كتب فيكرام سينغ بيسن من موقع ميديوم: “يعد قطاع إنتاج الغذاء أحد المهن الرئيسية التي يفتقر إليها الناس في المناطق الريفية بسبب المنهجيات المتخلفة أو استخدام المعرفة التي عفا عليها الزمن”.
“لكن الذكاء الاصطناعي الآن في الزراعة يعزز هذا القطاع باستخدام تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر القوية ، لتدريب الآلات على إنتاجية أفضل في الزراعة والزراعة.”
الرؤية والرش ليست سوى البداية – هذه القطعة التفصيلية وغيرها تتطرق إلى الطرق العديدة التي يمكن من خلالها إدخال لقطات الطائرات بدون طيار في برامج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتحديد كيفية معالجة المحاصيل ، من البذور الأولى إلى الحصاد النهائي.
التعلم العميق لتحسين العائد؟ أصبحت هذه الأنواع من البرامج الآن في نطاق واسع جدًا ، والطائرات بدون طيار ، المزودة بمعالجة صور تنافسية ، هي عيون المزارع.
خوارزميات تعزيز العائد
عندما نتحدث عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما نتحدث عن الخوارزميات. النماذج الرياضية وراء علوم الكمبيوتر هي الأساس الأساسي لكيفية تعاملنا مع البيانات الضخمة لاتخاذ القرارات.
تعمل الشركات الآن على تطوير خوارزميات لزيادة العائد الزراعي بسرعة يمكن أن تُظهر للمزارعين ما هو الأفضل للمحصول. على الرغم من بعض المخاوف بشأن صعوبة إجراء هذا النوع من التحليل في الطبيعة ، فقد تمكن المزارعون وغيرهم من تحقيق قدر كبير من التقدم في زيادة إنتاجية المحاصيل إلى الحد الأقصى ، وذلك ببساطة عن طريق تطبيق الخوارزميات ومولدات الذكاء التي أنشأناها لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على محاكاة قدراتنا المعرفية.
تعود هذه الوظيفة إلى ما تحدثنا عنه في المقطع الأخير. لقد دعم عمل الذكاء الاصطناعي فكرة أن الآلات يمكنها تقديم رؤى عميقة للمزارعين ، مما يستبعد الكثير من التفكير البشري من التخطيط لنتائج المحاصيل.
المزارع أليكسا
هناك تقنية رائدة أخرى مثيرة للاهتمام والتي قد تكون أيضًا أحد النقاط البارزة في مجموعة أدوات التكنولوجيا الحديثة للمزارعين.
تخيل مزارعًا متعبًا جالسًا لتناول العشاء في نهاية يوم عمل ، محيرًا بشأن بعض اللغز – كيفية إبعاد الغربان عن الذرة ، أو ما إذا كنت ستزرع بقعة صخرية من الأرض.
يضع رأسه على ذراعيه ويوجه سؤاله إلى الغرفة المجاورة:
“أليكسا؟ …”
نعم ، تتحدث الشركات عن إنشاء روبوتات دردشة للمزارعين ، وشخصيات ذكاء اصطناعي مثل مساعد المنزل الذكي “أليكسا” القادرة على التحدث مع المزارعين لمساعدتهم على اكتشاف المشكلات الصعبة.
نأمل أن تكون روبوتات المحادثة الزراعية المتخصصة هذه أكثر قدرة قليلاً من Alexa ، نظرًا لأن تكنولوجيا المستهلك الحالية توفر أساسًا حقائق وأرقامًا موسوعية وليس غيرها.
ومع ذلك ، إذا كانت مليئة بالإجابات الصحيحة ومعلومات التحليلات ، فقد يكون برنامج الدردشة الآلي للمزارع بمثابة نعمة حقيقية لمديري المزارع المشغولين الذين يبذلون قصارى جهدهم لتوسيع أعمالهم وتنميتها.
كتبت ماري ريباكوفا في ChatFuel ، مبينة قيمة هذه التكنولوجيا للمزارعين: “يمكن لروبوت الدردشة في Messenger أن يعمل كمساعد افتراضي لعملك”.
“تستخدم [روبوتات الدردشة] أسلوبًا للمحادثة يمكن الارتباط به للتفاعل مع العملاء ، مما يسمح للشركات الزراعية بتحسين خدمة العملاء والإنتاجية والكفاءة التشغيلية.”
كما هو موضح ، يمكن أن تكون برامج الدردشة الآلية مفيدة أيضًا لعملاء المزرعة ، على سبيل المثال ، في إظهار المزيد للزائرين حول ما يوجد في المزرعة وكيفية الشراء. في الواقع ، إذا فكرت في كيفية عمل هذا النوع من تقنية “مساعدة ag” ، فسترى أنه ليس التخطيط فقط هو الذي يمكن أن يستفيد: الجانب كثيف العمالة للتواصل مع العملاء هو شيء آخر يمكن “تربيته” بشكل فعال (عذرا التورية) لأجهزة الكمبيوتر.
الخلاصة
هذه بعض من أفضل التقنيات الجديدة التي ظهرت لمساعدة المزارعين على إنتاج كل الطعام الذي نحتاجه في عالم سريع التغير. سيكون النمو السكاني وتغير المناخ تحديات هائلة ، لكن نشر الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تخفيف تأثير هذه التحديات وغيرها ، وجعل الزراعة الذكية أكثر مقاومة للمشاكل التي يواجهها المزارعون.
