مستقبل الزراعة في ظل الذكاء الإصطناعي

تعد الزراعة من أقدم القطاعات الإنتاجية و هي حجر الأساس في الحضارة الإنسانية، و دليل على قدرتنا على تسخير الطبيعة من أجل الإستمرار، فتلعب الزراعة دورا رئيسياً في ضمان الأمن الغذائي العالمي ودعم الاقتصادات ومع ذلك، يواجه هذا القطاع العديد من التحديات التي تعيق الإنتاجية وتهدد الأمن الغذائي العالمي، إذ تشكل أمراض المحاصيل تهديدا كبيرا للكفاءة الزراعية، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة وصعوبات مالية للمزارعين الذين يعتمدون الطرق التقليدية لتحديد الأمراض كعمليات التفتيش البصرية، والتي يمكن أن تستغرق وقتا طويلا وعرضة للخطأ البشري. لحسن الحظ، يوفر ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) طرقا جديدة للكشف المبكر عن الأمراض والوقاية منها، وحماية صحة النبات بشكل أكثر فعالية .

‎ أزمات قطاع الزراعة

‎ تلتهم الآفات ما يقرب من 40٪ من الإنتاجية الزراعية العالمية سنويا وفق ما ورد في فوربس، من أسراب الجراد التي تدمر الحقول في أفريقيا إلى ذباب الفاكهة التي تؤثر على البساتين، فإن التأثير عالمي، والتداعيات المالية هائلة بالإضافة جودة التربة والري حيث يؤثر تدهور التربة على ما يقرب من 33٪ من تربة الأرض مما يقلل من قدرتها على زراعة المحاصيل و يؤدي إلى خسارة حوالي 400 مليار دولار فتزيد ندرة المياه والري غير الفعال من الإنتاج الزراعي. تستخدم الزراعة 70٪ من المياه العذبة التي يمكن الوصول إليها في العالم، ولكن 60٪ منها تضيع بسبب أنظمة الري المتسربة.و على الرغم من التقدم في الممارسات الزراعية، تسبب الأعشاب الضارة انخفاضا كبيرا في غلة المحاصيل وجودتها. يقلل حوالي 1800 نوع من الحشائش من إنتاج النباتات بنحو 31.5٪، مما يؤدي إلى خسائر اقتصادية تبلغ حوالي 32 مليار دولار سنويا

الذكاء الإصطناعي في مواجهة أزمات الزراعة

من هنا كانت مساهمة الذكاء الإصطناعي بمعالجة القضايا التي تواجه قطاع الزراعة حاجة ملحة فالحلول التقليدية التي تعتمد فقط على المزارعين باتت غير فعالة و غير دقيقة و تأخذ وقتاً كبيراً، و بعد ان أصبح الذكاء الإصطناعي متغلغلاً في كل قطاعات الإنتاج بل في كل تفاصيل و أساليب العيش كان لا بد له أن يتدخل في أقدم القطاعات الإنتاجية أي قطاع الزراعة و يحركه و ينميه و يخلق حلولاً لكل الأزمات التي تواجهه فعمل الذكاء الإصطناعي على تحديد الآفات ومكافحتها فهذا أمر ضروري لتقليل أضرار المحاصيل وتقليل الاعتماد على المبيدات الكيميائية، من خلال توفر بيانات كتقارير الطقس ونشاط الآفات التاريخي والصور عالية الدقة التي تلتقطها الطائرات بدون طيار أو الأقمار الصناعية .
كما و ساهم الذكاء الإصطناعي في مراقبة صحة التربة لضمان ظروف النمو المثلى والممارسات الزراعية المستدامة فيعد تحسين استخدام المياه أمرا بالغ الأهمية لضمان حصول المحاصيل على ما تحتاجه بالضبط، والحد من النفايات، و يمكن ذلك من خلال استخدام البيانات من أجهزة الاستشعار الأرضية والآلات الزراعية والطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية لتحليل ظروف التربة، بما في ذلك محتوى الرطوبة ومستويات المغذيات ووجود مسببات الأمراض و يساعد تحليل صحة التربة هذا على التنبؤ باحتياجات المياه وأتمتة أنظمة الري

‎و من جهة أخرى يساعد الذكاء الإصطناعي بالكشف عن الأعشاب الضارة وإدارتها والقضاء عليها لمنعها من التنافس على الموارد الثمينة مع المحاصيل وتقليل استخدام مبيدات الأعشاب بفضل رؤية الكمبيوتر، إذ يمكن للطائرات بدون طيار والروبوتات الآن تحديد الأعشاب الضارة بين المحاصيل بدقة عالية. يسمح هذا بمكافحة الأعشاب الضارة المستهدفة، إما ميكانيكيا أو من خلال تطبيق دقيق لمبيدات الأعشاب.

اكتشاف امراض الزراعة باستخدام الذكاء الاصطناعي

ان الإكتشاف المبكر للأمراض أمر بالغ الأهمية فهو يقلل من تأثير أمراض المحاصيل على الإنتاجية و تكمن أهمية أنظمة الكشف عن أمراض المحاصيل التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في قدرتها على استخدام خوارزميات متقدمة مدربة على مجموعات بيانات واسعة من الصور التي تحتوي على محاصيل صحية ومريضة، من خلال تحليل التغيرات الطفيفة في فسيولوجيا النبات ومورفولوجيا الأوراق، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد أعراض المرض في مراحلها المبكرة.
للتشخيص الفوري للنباتات المريضة يتم تطبيق مناهج الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعلم العميق والتعلم الآلي باستخدام صور أوراق النبات وفق ما ورد في ساينس دايركت فالتعلم العميق سهل الاستخدام، يعمل التعلم العميق على استخراج ميزات الصورة بشكل مستقل وتصنيف بقعة النباتات المريضة، ويمكنه التعبير عن خصائص الصورة الأصلية.
في حين أن التعلم الآلي مصمم للكشف عن مؤشرات صغيرة للمرض في النباتات، في كثير من الأحيان قبل رؤية الفرد ما يتيح اتخاذ إجراء فوري ويمكن أن يقلل بشكل كبير من عواقب المرض .علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تطوير استراتيجيات فعالة لإدارة الأمراض من خلال التنبؤ بتقدم المرض وتوفير أنظمة علاج مثالية ونتيجة لذلك، يحمل الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في حربنا المستمرة ضد الأمراض النباتية المعدية.
فالتعلم الآلي هي تقنية متقدمة للذكاء الاصطناعي تسمح للخوارزمية باكتساب المعرفة تلقائيا من خلال اللقاءات بدلا من برمجتها يدويا وكذلك إصدار الأحكام وغالبا ما يتصور مفهوم التعلم الآلي على أنه يتضمن تقنيات الإحصاءات على نطاق واسع بالإضافة إلى إعطاء طرق جديدة للتنبؤ و يمكن القول ان التعلم الآلي أفضل من التعلم العميق

من جهة أخرى ظهرت الشبكات العصبية الالتفافية كما جاء في لينكدين و هي أداة قوية للكشف عن الأمراض القائمة على الصورفيمكنها استخراج السمات المعقدة من الصور النباتية والتمييز بين المحاصيل الصحية والمريضة بدقة ملحوظة، بالإضافة الى الذكاء الذكاء الاصطناعي لتوليدي الذي لا يصنف الصور على أنها صحية أو مريضة فقط ، بل يمكنه إنشاء أمثلة جديدة للمحاصيل المريضة من خلال تعلم التوزيع الأساسي لصور النباتات الصحية والمريضة و يمكن البحث أكثر عن الموضوع في تقرير حول استراتيجيات التحديد المبكر والوقاية في لينكدين.

مخاطر الذكاء الإصطناعي في قطاع الزراعة

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفوائد للزراعة كما ورد سابقاً من خلال التقنيات المتطورة لرصد الأمراض التي قد تؤذي المحاصيل بالإضافة الى ايجاد حلول أخرى للأزمات التي تواجه هذا القطاع ولكنه لا يخلو من المخاطر المتأصلة، مثل النزوح الوظيفي وتركيز الملكية والمخاوف الأخلاقية فعندما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام التي يقوم بها البشر تقليديا بأعداد كبيرة، فقد يؤدي ذلك إلى فقدان الوظائف عبر كل من الأدوار اليدوية والمعرفية. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تفاقم تركيز الملكية، مما يفيد الشركات الكبيرة أو الأفراد الأثرياء على حساب المزارع الأصغر

لقراءة المزيد للكاتبة اضغط هنا