ai in agriculture

AI in agriculture – هوش مصنوعی در کشاورزی

افزایش بازده، کاهش هزینه ها و توسعه اکوسیستم پایدارتر با استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی

رشد جمعیت جهان که پیش بینی می شود تا سال 2050 به 10 میلیارد نفر برسد، فشار قابل توجهی بر بخش کشاورزی برای افزایش تولید محصول و به حداکثر رساندن محصول وارد می کند. برای مقابله با کمبود مواد غذایی، دو رویکرد بالقوه پدیدار شده است: گسترش استفاده از زمین و اتخاذ کشاورزی در مقیاس بزرگ، یا پذیرش شیوه‌های نوآورانه و استفاده از پیشرفت‌های فناوری برای افزایش بهره‌وری در زمین‌های کشاورزی موجود.

به دلیل موانع بسیاری برای دستیابی به بهره وری مطلوب کشاورزی – دارایی محدود زمین، کمبود نیروی کار، تغییرات آب و هوایی، مسائل زیست محیطی، و کاهش حاصلخیزی خاک، برای نام بردن از چند مورد، – چشم انداز کشاورزی مدرن در حال تکامل است و در جهت های مختلف نوآورانه منشعب می شود. کشاورزی مطمئناً از گاوآهن های دستی یا ماشین آلات اسب کشی راه زیادی را پیموده است. هر فصل فن آوری های جدیدی را به ارمغان می آورد که برای بهبود کارایی و سرمایه گذاری در برداشت طراحی شده اند. با این حال، هم کشاورزان منفرد و هم شرکت‌های کشاورزی جهانی اغلب فرصت‌هایی را که هوش مصنوعی در کشاورزی می‌تواند به روش‌های کشاورزی آنها ارائه دهد، از دست می‌دهند.

امروزه راه حل های تکنولوژیکی واقعی و توسعه سیستم‌های نوآورانه برای کنترل کیفیت، قابلیت ردیابی، شیوه‌های انطباق دادن و انطباق پذیری به دفعات با موفقیت پیاده سازی شده‌اند و خیلی از مواردی که شاید همین امروز هم برای خیلیها غیر ممکن به نظر برسند امری امکان پذیر شده‌اند

مزایای هوش مصنوعی در کشاورزی

تا همین اواخر، استفاده از کلمات AI in agriculture)  AI) و agriculture در یک جمله ممکن بود ترکیب عجیبی به نظر برسد. به هر حال، کشاورزی برای هزاران سال ستون فقرات تمدن بشری بوده است، و همچنین به توسعه اقتصادی کمک می کند، در حالی که حتی ابتدایی ترین هوش مصنوعی تنها چندین دهه پیش ظهور کرده است. با این وجود، ایده های نوآورانه در هر صنعتی معرفی می شوند و کشاورزی نیز از این قاعده مستثنی نیست. در سال‌های اخیر، جهان شاهد پیشرفت‌های سریع در فناوری کشاورزی بوده است که انقلابی در شیوه‌های کشاورزی ایجاد کرده است. این نوآوری ها به طور فزاینده ای ضروری می شوند زیرا چالش های جهانی مانند تغییرات آب و هوایی، رشد جمعیت همراه با کمبود منابع، پایداری سیستم غذایی ما را تهدید می کند. معرفی هوش مصنوعی بسیاری از چالش ها را حل می کند و به کاهش بسیاری از معایب کشاورزی سنتی کمک می کند.

تصمیمات مبتنی بر داده

در دنیای مدرن همه چیز در مورد داده است. سازمان‌ها در بخش کشاورزی از داده‌ها برای به دست آوردن بینش‌های دقیق در مورد جزئیات فرآیند کشاورزی، از درک هر هکتار از یک مزرعه گرفته تا نظارت بر کل زنجیره تامین محصول تا به دست آوردن بینش عمیق در فرآیند تولید محصول، استفاده می‌کنند. تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر راه را برای کسب و کارهای کشاورزی هموار می کنند. سپس داده های بیشتری را در زمان کمتری با هوش مصنوعی پردازش کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تقاضای بازار را تجزیه و تحلیل کند، قیمت‌ها را پیش‌بینی کند و همچنین زمان‌های بهینه برای کاشت و برداشت را تعیین کند.

هوش مصنوعی در کشاورزی می‌تواند به بررسی سلامت خاک برای جمع‌آوری بینش، نظارت بر  شرایط آب‌وهوایی و توصیه به کاربرد کود و آفت‌کش‌ها کمک کند. نرم افزار مدیریت مزرعه تولید را همراه با سودآوری افزایش می دهد و کشاورزان را قادر می سازد در هر مرحله از فرآیند کشت محصول، تصمیمات بهتری بگیرند.

صرفه جویی در هزینه

بهبود عملکرد مزارع یک ​​هدف ثابت برای کشاورزان است. در ترکیب با هوش مصنوعی، کشاورزی دقیق می تواند به کشاورزان کمک کند تا محصولات بیشتری را با منابع کمتر رشد دهند. هوش مصنوعی در کشاورزی بهترین شیوه‌های مدیریت خاک، فناوری نرخ متغیر و موثرترین شیوه‌های مدیریت داده را برای به حداکثر رساندن عملکرد و در عین حال به حداقل رساندن حداقل هزینه‌ها ترکیب می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی، بینش‌های بی‌درنگ از هر محصول را به کشاورزان ارائه می‌کند و به آنها کمک می‌کند تا مناطقی که به آبیاری، کوددهی یا تصفیه آفت‌کش نیاز دارند را شناسائی کنند. شیوه‌های کشاورزی نوآورانه مانند  کشاورزی عمودی  نیز می‌تواند تولید غذا را افزایش دهد و در عین حال استفاده از منابع را به حداقل برساند. منجر به کاهش استفاده از علف کش ها، کیفیت برداشت بهتر، سود بیشتر در کنار صرفه جویی قابل توجه در هزینه ها می شود.

تاثیر اتوماسیون

کار کشاورزی سخت است، بنابراین کمبود نیروی کار چیز جدیدی نیست. خوشبختانه، اتوماسیون راه حلی را بدون نیاز به استخدام افراد بیشتر ارائه می دهد. در حالی که مکانیزاسیون فعالیت‌های کشاورزی را که نیازمند عرق انسان‌ها و نیروی کار حیوانات بودند، به مشاغلی تبدیل کرد که فقط چند ساعت طول کشید، موج جدیدی از اتوماسیون دیجیتال بار دیگر این بخش را متحول کرد.

ماشین‌های کشاورزی خودکار مانند تراکتورهای بدون راننده، آبیاری هوشمند ، سیستم‌های کوددهی، پهپادهای کشاورزی مجهز به اینترنت اشیا، سمپاشی هوشمند ، نرم‌افزار کشاورزی عمودی ، و ربات‌های گلخانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی برای برداشت، تنها چند نمونه هستند. در مقایسه با نیروی کار انسانی،  ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار کارآمدتر و دقیق تر هستند.

کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

بر اساس گزارش MarketsandMarkets، انتظار می رود هوش مصنوعی در بازار کشاورزی از 1.7 میلیارد دلار در سال 2023 به 4.7 میلیارد دلار تا سال 2028 رشد کند.

کشاورزی سنتی شامل فرآیندهای دستی مختلفی است. پیاده سازی مدل های هوش مصنوعی می تواند مزایای زیادی در این زمینه داشته باشد. با تکمیل فن آوری های از قبل پذیرفته شده، یک سیستم کشاورزی هوشمند می تواند بسیاری از وظایف را تسهیل کند. هوش مصنوعی می‌تواند  داده‌های بزرگ را جمع‌آوری و پردازش کرده و بهترین اقدام را تعیین، شروع و انجام دهد. در اینجا چند مورد رایج استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی آورده شده است:

بهینه سازی سیستم های آبیاری خودکار

الگوریتم های هوش مصنوعی مدیریت مستقل محصول را امکان پذیر می کنند. هنگامی که با حسگرهای IOT (اینترنت اشیا) که سطح رطوبت خاک و شرایط آب و هوایی را بررسی می‌کنندترکیب می‌شوند ، می‌توانند در زمان واقعی تصمیم بگیرند که چه مقدار آب به محصولات ارائه شود. یک سیستم آبیاری مستقل محصول برای حفظ آب و در عین حال ترویج کشاورزی پایدار و شیوه های کشاورزی طراحی شده است. هوش مصنوعی در گلخانه های هوشمند با تنظیم خودکار دما، رطوبت و سطوح نور بر اساس داده های زمان واقعی، رشد گیاهان را بهینه می کند.

تشخیص نشتی یا آسیب به سیستم های آبیاری

هوش مصنوعی نقش مهمی در تشخیص نشتی در سیستم های آبیاری دارد. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌هایی را که نشان‌دهنده نشت احتمالی هستند، شناسایی کنند. مدل‌های یادگیری ماشینی (ML) را می‌توان برای تشخیص علائم خاص نشت، مانند تغییرات در جریان یا فشار آب، آموزش داد. نظارت و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی امکان تشخیص زودهنگام جلوگیری از هدر رفتن آب همراه با آسیب احتمالی محصول را فراهم می کند.

هوش مصنوعی همچنین داده‌های آب و هوا را در کنار نیازهای آب محصول برای شناسایی مناطقی که مصرف بیش از حد آب دارند، ترکیب می‌کند. با خودکار کردن تشخیص نشت و ارائه هشدارها، فناوری هوش مصنوعی بهره وری آب را افزایش می دهد و به کشاورزان در حفظ منابع کمک می کند.

نظارت بر محصول و خاک

ترکیب نادرست مواد مغذی در خاک می تواند به طور جدی بر سلامت و رشد محصولات زراعی تأثیر بگذارد. شناسایی این مواد مغذی و تعیین اثرات آنها بر عملکرد محصول با هوش مصنوعی به کشاورزان این امکان را می دهد تا به راحتی تنظیمات لازم را انجام دهند.

در حالی که دقت مشاهده انسان محدود است، مدل‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند شرایط خاک را برای جمع‌آوری داده‌های دقیق لازم برای مبارزه با بیماری‌های محصولاتT زیر نظر بگیرند. سپس از این داده‌های علم گیاهی برای تعیین سلامت محصول، پیش‌بینی عملکرد و در عین حال علامت‌گذاری هر مشکل خاص استفاده می‌شود. گیاهان سیستم‌های هوش مصنوعی را از طریق حسگرهایی راه‌اندازی می‌کنند که شرایط رشد آن‌ها را شناسایی می‌کنند و باعث تنظیم خودکار محیط می‌شوند.

در عمل، یک نمونه قوی از پیاده سازی هوش مصنوعی در کشاورزی توانسته است مراحل رشد گندم و رسیده شدن گوجه فرنگی را با درجه ای از سرعت و دقت که هیچ انسانی نمی تواند با آن برابری کند، ردیابی کند.

تشخیص بیماری و آفات

علاوه بر تشخیص کیفیت خاک و رشد محصول، بینایی کامپیوتری می تواند در پروژه های کشاورزی، با اسکن تصاویر که برای یافتن کپک، پوسیدگی، حشرات یا سایر تهدیدات سلامت محصول کار می کند وجود آفات یا بیماری ها را تشخیص دهد. این کار با استفاده از هوش مصنوعی در ارتباط با سیستم‌های هشدار، به کشاورزان کمک می‌کند تا به سرعت عمل کنند و آفات را از بین ببرند یا محصولات را جدا کنند تا از گسترش بیماری جلوگیری کنند.

در یک نمونه اجرا شده، فناوری هوش مصنوعی در کشاورزی برای تشخیص پوسیدگی سیاه سیب با دقت بیش از 90 درصد استفاده شده است. که میتوانست حشراتی مانند مگس، زنبور عسل، پروانه و غیره را با همان درجه دقت شناسایی کند. با این حال، محققان ابتدا نیاز به جمع‌آوری تصاویر بیشتری از این حشرات برای تکمیل مجموعه داده‌های آموزشی برای آموزش الگوریتم را داشتند  .

نظارت بر سلامت دام

ممکن است تشخیص مشکلات سلامتی در دام آسان تر از محصولات کشاورزی به نظر برسد، در واقع، این امر به ویژه چالش برانگیز است. خوشبختانه، هوش مصنوعی برای کشاورزی می تواند در این امر نیز کمک کند. به عنوان مثال، شرکتی به نام CattleEye راه حلی ایجاد کرده است که از پهپادها، دوربین ها و بینایی کامپیوتری برای نظارت بر سلامت گاو از راه دور استفاده می کند. رفتار غیر معمول گاو را تشخیص می دهد و فعالیت هایی مانند زایمان را شناسایی می کند.

CattleEye از راه حل های AI و ML برای تعیین تأثیر رژیم غذایی در کنار شرایط محیطی بر روی دام و ارائه بینش های ارزشمند استفاده می کند. این دانش می تواند به کشاورزان کمک کند تا رفاه گاو را برای افزایش تولید شیر بهبود بخشند.

کاربرد هوشمند آفت کش

در حال حاضر، کشاورزان به خوبی می دانند که استفاده از آفت کش ها برای بهینه سازی رسیده است. متأسفانه، هر دو فرآیند برنامه دستی و خودکار دارای محدودیت های قابل توجهی هستند. استفاده از آفت کش ها به صورت دستی دقت بیشتری را در هدف گیری مناطق خاص ارائه می دهد، اگرچه ممکن است کار کند و دشوار باشد. سمپاشی خودکار آفت‌کش‌ها سریع‌تر و کار کمتری انجام می‌دهد، اما اغلب فاقد دقت است که منجر به آلودگی محیط می‌شود.

پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی بهترین مزایای هر رویکرد را ارائه می کنند و در عین حال از معایب آنها اجتناب می کنند. پهپادها از بینایی کامپیوتری برای تعیین میزان آفت کشی که باید روی هر منطقه اسپری شود استفاده می کنند. در حالی که هنوز در مراحل اولیه است، این فناوری به سرعت در حال دقیق تر شدن است.

نقشه برداری بازده و تجزیه و تحلیل پیش بینی

نگاشت بازده از الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ در زمان واقعی استفاده می کند. این به کشاورزان کمک می کند تا الگوها و ویژگی های محصولات خود را درک کنند و امکان برنامه ریزی بهتر را فراهم می کند. با ترکیب تکنیک هایی مانند نقشه برداری سه بعدی، داده های حسگرها و هواپیماهای بدون سرنشین، کشاورزان می توانند بازده خاک را برای محصولات خاص پیش بینی کنند. داده‌ها در چند پرواز هواپیمای بدون سرنشین جمع‌آوری می‌شوند و با استفاده از الگوریتم‌ها، امکان تحلیل دقیق‌تر را فراهم می‌کنند.

این روش‌ها امکان پیش‌بینی دقیق عملکرد آتی برای محصولات خاص را فراهم می‌کند و به کشاورزان کمک می‌کند تا بدانند کجا و چه زمانی بذر بکارند و همچنین چگونه منابع را برای بهترین بازگشت سرمایه تخصیص دهند.

وجین و برداشت خودکار

مشابه بینایی کامپیوتری که چگونه آفات و بیماری ها را تشخیص می دهد، می توان برای شناسایی علف های هرز و گونه های گیاهی مهاجم نیز استفاده شود. وقتی با یادگیری ماشین ترکیب می شود، بینایی کامپیوتری اندازه، شکل و رنگ برگ ها را تجزیه و تحلیل می کند تا علف های هرز را از محصولات متمایز کند. چنین راه حل هایی را می توان برای برنامه ریزی ربات هایی استفاده کرد که وظایف اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) را انجام می دهند، مانند وجین خودکار. در واقع، چنین رباتی قبلاً به طور مؤثر استفاده شده است. همانطور که این فناوری‌ها در دسترس‌تر می‌شوند، هم علف‌های هرز و هم برداشت محصولات را می‌توان به طور کامل توسط ربات‌های هوشمند انجام داد.

دسته بندی محصولات برداشت شده

هوش مصنوعی نه تنها برای شناسایی مشکلات احتمالی محصولات در حین رشد مفید است.  پس از برداشت محصول نیز نقش ایفا می کند. اکثر فرآیندهای مرتب سازی به طور سنتی به صورت دستی انجام می شوند، اما هوش مصنوعی می تواند محصولات را با دقت بیشتری مرتب کند.

بینایی کامپیوتری می تواند آفات و همچنین بیماری ها را در محصولات برداشت شده تشخیص دهد. علاوه بر این، می تواند محصولات را بر اساس شکل، اندازه و رنگ آن درجه بندی کند. این به کشاورزان امکان می‌دهد تا محصولات را به‌سرعت به دسته‌هایی تقسیم کنند و به مشتریان مختلف با قیمت‌های متفاوت بفروشند. در مقایسه، همین کار در روش‌های مرتب‌سازی دستی سنتی، بسیار فشرده طاقت فرساست.

نظارت

امنیت بخش مهمی از مدیریت مزرعه است. مزارع، هدف متداول سارقان هستند.حیوانات بویژه روباه ها که به شدت مرغداریها و دامداریها را تهدید می‌کنند و یا دام های خود کشاورز. نظارت شبانه روزی مزارع و دامداریها برای کشاورزان سخت است. بینایی کامپیوتر و ML می توانند به سرعت نقض های امنیتی را شناسایی کنند. برخی از سیستم ها حتی به اندازه کافی پیشرفته هستند تا کارمندان را از بازدیدکنندگان غیرمجاز تشخیص دهند.

نقش هوش مصنوعی در چرخه مدیریت اطلاعات کشاورزی

مدیریت داده های کشاورزی با هوش مصنوعی می تواند از بسیاری جهات مفید باشد:

مدیریت ریسک

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده خطاها در فرآیندهای کشاورزی را کاهش می دهد.

اصلاح نباتات
از داده های رشد گیاه برای توصیه بیشتر در مورد محصولاتی که در برابر آب و هوای شدید، بیماری یا آفات مضر انعطاف پذیرتر هستند، استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل سلامت خاک و محصول
می توانند ترکیب شیمیایی نمونه های خاک را تجزیه و تحلیل کنند تا مشخص کنند کدام مواد مغذی ممکن است کمبود داشته باشند. هوش مصنوعی همچنین می تواند بیماری های محصول را شناسایی یا حتی پیش بینی کند.

تغذیه محصول
در آبیاری برای شناسایی الگوهای بهینه و زمان مصرف مواد مغذی مفید است، در حالی که ترکیب بهینه محصولات زراعی را پیش‌بینی می‌کند.

برداشت
هوش مصنوعی برای افزایش عملکرد محصول مفید است و حتی می تواند بهترین زمان برداشت محصولات را پیش بینی کند.

بهینه سازی هوش مصنوعی برای کشاورزی و فرآیندهای کشاورزی

در حالی که مزایای هوش مصنوعی در کشاورزی واضح است، اما نمی‌تواند بدون سایر فناوری‌های دیجیتالی مانند داده‌های بزرگ، حسگرها و نرم‌افزار عمل کند. به همین ترتیب، سایر فناوری‌ها به هوش مصنوعی نیاز دارند تا بتوانند به درستی کار کنند. در مورد کلان داده ها، خود داده ها چندان مفید نیستند. آنچه مهم است نحوه پردازش و پیاده سازی آن است.

داده‌های بزرگ برای تصمیم‌گیری آگاهانه
ترکیب هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به کشاورزان اجازه می‌دهد تا توصیه‌هایی بر اساس اطلاعات دقیق و هم‌زمان دریافت کنند، در نتیجه بهره‌وری را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

حسگرهای اینترنت اشیا برای گرفتن و تجزیه و تحلیل داده‌ها
حسگرهای اینترنت اشیا همراه با سایر فناوری‌های پشتیبانی (  پهپادهای هوش مصنوعی ،  GIS و ابزارهای دیگر) می‌توانند داده‌های آموزشی را بر اساس معیارهای مختلف در زمان واقعی نظارت، اندازه‌گیری و ذخیره کنند. با ترکیب این دستگاه ها با هوش مصنوعی و کشاورزی، کشاورزان می توانند اطلاعات دقیق را به سرعت به دست آورند.

اتوماسیون و رباتیک هوشمند برای به حداقل رساندن
هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به حل مشکل رایج کمبود نیروی کار و کار دستی همراه با تراکتورهای مستقل  کمک می کند. رباتیک نیز مهم است. – ربات های کشاورزی در حال حاضر برای کارهای دستی مانند چیدن محصولات استفاده می شوند. ربات‌ها به دلیل توانایی آنها در ساعات طولانی‌تر کار، دقت بیشتر در کنار کاهش حساسیت به خطا، برای اهداف کشاورزی سودمندتر هستند.

چالش های هوش مصنوعی در کشاورزی

بسیاری از مردم هوش مصنوعی را چیزی می دانند که فقط در دنیای دیجیتال کاربرد دارد و هیچ ارتباطی با وظایف کشاورزی فیزیکی ندارد. این فرض معمولاً مبتنی بر عدم درک ابزارهای هوش مصنوعی است. بیشتر مردم به طور کامل نمی‌دانند که هوش مصنوعی در بیوتکنولوژی کشاورزی چگونه کار می‌کند، به‌ویژه آنهایی که در بخش‌های غیرمرتبط با فناوری هستند، که منجر به مقاومت و یا پذیرش کند هوش مصنوعی در بخش کشاورزی می‌شود. اگرچه کشاورزی در تاریخ طولانی خود شاهد پیشرفت های بی شماری بوده است، بسیاری از کشاورزان با روش های سنتی بیشتر آشنا هستند. بعید است که اکثریت قریب به اتفاق کشاورزان روی پروژه هایی که شامل فناوری هوش مصنوعی هستند کار کرده باشند.

همچنین، ارائه دهندگان AgTech اغلب در توضیح واضح مزایای فناوری‌های جدید و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها کوتاهی می‌کنند. حجم عظیمی از کار باید توسط ارائه دهندگان فناوری انجام شود تا به مردم کمک کند کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی را درک کنند. با توجه به مزایای هوش مصنوعی برای کشاورزی پایدار، پیاده سازی این فناوری ممکن است برای هر کشاورز گامی منطقی به نظر برسد. با این حال، هنوز برخی از چالش ها برای غلبه بر وجود دارد.

 

هزینه های اولیه بزرگ

در حالی که راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در میان‌مدت تا بلندمدت مقرون‌به‌صرفه باشند، اما نمی‌توان از این واقعیت فرار کرد که سرمایه‌گذاری اولیه می‌تواند بسیار گران باشد. با توجه به مشکلات مالی بسیاری از مزارع و مشاغل کشاورزی، استفاده از هوش مصنوعی ممکن است در حال حاضر غیرممکن باشد، به خصوص در مورد کشاورزان در مقیاس کوچک و در کشورهای در حال توسعه. با این حال، هزینه پیاده‌سازی مزارع هوش مصنوعی ممکن است با توسعه فناوری‌ها کاهش یابد. کسب و کارها همچنین این فرصت را دارند که منابع مالی مانند کمک های مالی دولتی یا سرمایه گذاری خصوصی را کشف کنند.

بی میلی به پذیرش فناوری ها و فرآیندهای جدید

ناآشنا بودن اغلب مردم را در پذیرش فناوری های جدید مردد می کند و کشاورزان را برای پذیرش کامل هوش مصنوعی با مشکلاتی مواجه می کند، حتی زمانی که مزایای غیر قابل انکاری ارائه می دهد. مقاومت در برابر نوآوری در کنار برخی بی‌میلی از شانس دادن به فرآیندهای جدید، توسعه روش‌های کشاورزی و همچنین سودآوری بخش را به طور کلی متوقف می‌کند. کشاورزان باید بدانند که هوش مصنوعی تنها نسخه پیشرفته‌تر فناوری‌های ساده‌تر برای پردازش داده‌های میدانی است. برای متقاعد کردن کارگران کشاورزی به پذیرش هوش مصنوعی، بخش‌های دولتی و خصوصی باید انگیزه، منابع و آموزش های لازم را فراهم کنند. دولت‌ها همچنین باید مقررات مورد نیاز را تدوین کنند تا به کارگران اطمینان دهند که این فناوری یک تهدید نیست.

عدم تجربه عملی با فناوری های جدید

جنبه های صنعت کشاورزی از نظر پیشرفت تکنولوژیک در سراسر جهان متفاوت است. برخی از مناطق می توانند از تمام مزایای هوش مصنوعی بهره ببرند، اگرچه در کشورهایی که فناوری کشاورزی نسل بعدی غیرمعمول است، موانعی وجود دارد. شرکت‌های فناوری که امیدوارند در مناطقی با اقتصادهای کشاورزی در حال ظهور تجارت کنند، ممکن است نیاز به اتخاذ رویکردی فعال داشته باشند. علاوه بر ارائه محصولات خود، آنها باید آموزش و حمایت مستمر را برای کشاورزان و صاحبان مشاغل کشاورزی که آماده اتخاذ راه حل های نوآور هستند، ارائه دهند.

یک فرآیند طولانی پذیرش فناوری

علاوه بر عدم درک و تجربه، بخش کشاورزی به طور کلی فاقد زیرساخت های مورد نیاز برای کارکرد هوش مصنوعی است. حتی مزارعی که قبلاً برخی از فناوری‌ها را در اختیار دارند، ممکن است به سختی پیش روند. زیرساخت همچنین یک چالش برای ارائه دهندگان و شرکت های نرم افزاری AgTech است. یکی از راه‌های اصلی برای غلبه بر این موضوع، نزدیک شدن تدریجی به کشاورزان است: به عنوان مثال، ابتدا استفاده از فناوری ساده‌تر، مانند پلت‌فرم تجارت کشاورزی را ارائه دهید. هنگامی که کشاورزان به یک راه حل کمتر پیچیده عادت کردند، ارائه دهندگان می توانند ابزارها و ویژگی های اضافی را اضافه کنند و در نتیجه مزارع کاملاً مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد شوند.

محدودیت های تکنولوژیکی

از آنجایی که هوش مصنوعی همچنان در حال توسعه است، این فناوری دارای محدودیت هایی خواهد بود. مدل‌های دقیق به داده‌های متنوع و باکیفیت بستگی دارد که می‌تواند در کشاورزی کمیاب باشد. برای روبات‌های دارای حسگر، محدودیت‌ها می‌توانند سازگاری با محیط‌های کشاورزی در حال تغییر را دشوار کنند. غلبه بر این محدودیت ها مستلزم تحقیق و تجزیه و تحلیل مداوم داده ها است. کشاورزان همچنین باید به جای اینکه به طور کامل کنترل را به هوش مصنوعی بسپارند، در تصمیم‌گیری مشارکت کنند. نظارت بر تصمیمات هوش مصنوعی به صورت دستی احتمالاً در مراحل اولیه پذیرش مفید خواهد بود.

مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیتی

هنوز فقدان کلی مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در تمام صنایع وجود دارد. به‌ویژه، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کشاورزی دقیق و کشاورزی هوشمند سؤالات حقوقی مختلفی را ایجاد می‌کند. به عنوان مثال، تهدیدات امنیتی مانند حملات سایبری و نشت داده ها ممکن است کشاورزان را با مشکلات جدی مواجه کند. حتی می توان تصور کرد که سیستم های کشاورزی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند توسط هکرها با هدف ایجاد اختلال در عرضه مواد غذایی مورد هدف قرار گیرد.

چرا با یک شرکت توسعه نرم افزار هوش مصنوعی شریک شوید؟

پیاده سازی هوش مصنوعی در کشاورزی فرصت های تجاری زیادی را برای صنعت به طور کلی و برای کشاورزان به طور خاص باز می کند. اگرچه این فناوری به درک عمیق همراه با رویکردی خوش ساخت نیاز دارد. در مسیر تحول نیازی به تنها ماندن نیست. طرح های هوش مصنوعی به کسب‌وکارهای کشاورزی و استارت‌آپ‌های AgTech کمک می‌کند تا اکوسیستم‌های فناوری کاملی را در اطراف کسب‌وکارهای کشاورزی خود ایجاد کنند. در این راستا باید از تخصص انباشته شده  در صنایع مختلف استفاده شود تا خدمات مشاوره ای و توسعه نرم افزاری در زمینه فناوری های کشاورزی  را افزایش داد.

محصولات AgTech نه تنها ROI، بلکه شیوه های کشاورزی و زندگی کشاورزان را نیز بهبود می بخشند.

تجربه عمیق ما به ما این امکان را می دهد که راه حل های سفارشی را برای برآورده کردن الزامات منحصر به فرد برای ارتقاء کسب و کار به سطح بعدی تنظیم کنیم. کارشناسان حوزه و فناوری  کمک خواهند کرد تا سیستم‌های مدیریت مزرعه سفارشی، راه‌حل‌های کشاورزی عمودی داخلی ، و همچنین سیستم‌های تجزیه و تحلیل دقیق پهپادهای هوایی کشاورزی بسازید. برای دامداری، باید راه‌حل‌های فناوری را برای مدیریت دام، نظارت بر رفتار و ردیابی سلامت توسعه داد.

ن

آینده هوش مصنوعی در کشاورزی چیست؟

هوش مصنوعی مطمئناً در سال‌های آینده نقش بزرگی در کشاورزی و پایداری مواد غذایی ایفا خواهد کرد. فناوری همیشه در خط مقدم کشاورزی بوده است، از ابزارهای ابتدایی گرفته تا آبیاری تا تراکتور و هوش مصنوعی. هر توسعه کارایی را افزایش داده و در عین حال چالش های کشاورزی را کاهش می دهد.

مهمتر از آن، مزایای هوش مصنوعی در کشاورزی غیرقابل انکار است. ابزارهای کشاورزی هوشمند، اتوماسیون هوشمند ، و محصولات مجهز به هوش مصنوعی، کارهای تکراری وقت گیر را انجام می دهند تا کارگران بتوانند از زمان خود برای عملیات استراتژیک تری استفاده کنند که نیاز به قضاوت انسانی دارد. بینایی رایانه‌ای مقرون‌به‌صرفه در کنار رباتیک کشاورزی، پتانسیل تسریع پیشرفت هوش مصنوعی در کشاورزی را دارد.

هوش مصنوعی ابزارهایی برای مقابله با چالش های ناشی از تغییرات آب و هوایی، نگرانی های زیست محیطی و افزایش تقاضا برای غذا دارد. این امر با بهبود کارایی، پایداری، تخصیص منابع در کنار نظارت زمان واقعی برای محصولات سالم تر و با کیفیت تر، کشاورزی مدرن را متحول خواهد کرد.

با این حال، شما نمی توانید فقط هوش مصنوعی بخرید و شروع به استفاده از آن کنید. هوش مصنوعی چیزی ملموس نیست – این مجموعه ای از فناوری هاست که از طریق برنامه نویسی خودکار می شوند. در اصل، یک الگوریتم هوش مصنوعی طرز فکر مردم را تقلید می کند – ابتدا یاد می گیرد، سپس بر اساس داده ها، مسائل را حل می کند. تحول کشاورزی مبتنی بر هوش مصنوعی به تغییراتی در صنعت نیاز دارد. کشاورزان باید در مورد نحوه استفاده از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی آموزش و آموزش ببینند.

این برای کارگران صنعت کشاورزی چه معنایی دارد؟ هوش مصنوعی احتمالا نقش کشاورزان را از کارگران یدی به برنامه ریزان و ناظران سیستم های کشاورزی هوشمند تغییر می دهد. درک راه حل های فناوری اطلاعات و هوش تجاری کشاورزی به طور بالقوه مفیدتر از توانایی استفاده از ابزارهای معمولی یا انجام کار فیزیکی خواهد بود.

علیرغم اینکه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین همراه با خدمات MLOps پتانسیل تغییر اساسی کشاورزی را دارند به فناوری های دیگری برای کار همزمان نیز نیاز دارند. برای بهره مندی از تمام مزایای هوش مصنوعی، کشاورزان ابتدا به یک زیرساخت فناوری نیاز دارند. توسعه این زیرساخت ممکن است سال ها طول بکشد، اما انجام این کار می تواند منجر به یک اکوسیستم فناوری قوی و مقاوم در برابر آینده شود. درک اینکه چگونه هوش مصنوعی کار می کند و بهترین روش ادغام دانش فنی در فرآیندهای زندگی واقعی برای به حداکثر رساندن مزایای آن چیست بسیار حیاتی است. به همین دلیل است که همکاری با یک تیم متخصص توسعه نرم افزار اولین قدم عالی است. ارائه دهندگان راه حل های AgTech نقش مهمی دارند. هر کدام باید در نظر بگیرند که چگونه می‌توانند ابزارهای خود را بهبود بخشند، به چالش‌ها رسیدگی کنند و مزایای قابل اندازه‌گیری هوش مصنوعی و  یادگیری ماشین را به وضوح منتقل کنند . اگر بتوان به این امر دست یافت، آینده هوش مصنوعی در کشاورزی مثمر ثمر خواهد بود.

موفقیت جامعه بشری اساساً به بهینه سازی سیستم های کشاورزی آن بستگی دارد. روش‌های کشاورزی سنتی در حال منسوخ شدن هستند، نیاز به راه‌حل‌های تکنولوژیکی پیشرفته. در سراسر جهان، تأثیر اتوماسیون بر صنایع همیشه قابل توجه بوده است. فناوری دیجیتال در حال حاضر نقش بزرگی در دگرگونی کشاورزی ایفا می کند و تأثیر هوش مصنوعی در کشاورزی بسیار گسترده است.

منابع:

Artificial Intelligence in agriculture هوش مصنوعی در کشاورزی – قسمت اول