هوش مصنوعی و کشاورزی

هوش مصنوعی ابزار خوبی برای کشاورزی است بوِیژه برای شرایطی که پیش‌بینی می‌شود رشد جمعیت جهان تا سال 2050 به 10 میلیارد نفر برسد، فشار قابل توجهی را بر بخش کشاورزی برای افزایش تولید محصول و به حداکثر رساندن محصول وارد می‌کند.

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 بهره‌وری مطلوب کشاورزی – دارایی محدود زمین، کمبود نیروی کار، تغییرات آب و هوایی، مسائل زیست محیطی و کاهش حاصلخیزی خاک، چشم‌انداز کشاورزی مدرن در حال تکامل است و در جهت‌های مختلف نوآورانه منشعب می‌شود.

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.

تا همین اواخر، استفاده از کلمات AI و agriculture در یک جمله ممکن بود ترکیب عجیبی به نظر برسد. در حالی که معرفی هوش مصنوعی بسیاری از چالش‌ها را حل کرده و به کاهش بسیاری از معایب کشاورزی سنتی کمک می‌کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

کشاورزی سنتی شامل فرآیندهای دستی مختلفی است. پیاده سازی مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند مزایای زیادی در این زمینه داشته باشد. با تکمیل فن‌آوری‌های از قبل پذیرفته شده، یک سیستم کشاورزی هوشمند می‌تواند بسیاری از وظایف را تسهیل کند.

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بزرگ را جمع‌آوری و پردازش کند، در حالی که بهترین اقدام را تعیین و آغاز می‌کند. در این مطلب چند مورد رایج استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی در ادامه آورده شده است:

تصمیمات مبتنی بر داده

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 ورودی‌های عمیق در فرآیند تولید محصول، استفاده می‌کنند.

تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر راه را برای کسب و کارهای کشاورزی هموار می‌کند. 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 آب و هوا و توصیه استفاده از کود و آفت‌کش‌ها کمک کند.

نرم افزار مدیریت مزرعه، تولید را همراه با سودآوری افزایش می‌دهد و کشاورزان را قادر می‌سازد 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 می‌تواند 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 محصول را به کشاورزان ارائه می‌کند و به آنها کمک می‌کند تا شناسایی کنند که کدام مناطق به آبیاری، کوددهی یا تصفیه آفت‌کش نیاز دارند.

شیوه‌های کشاورزی نوآورانه مانند کشاورزی عمودی نیز می‌تواند تولید غذا را افزایش دهد و در عین حال مصرف منابع را به حداقل برساند.

همچنین منجر به کاهش استفاده از علف‌کش‌ها، کیفیت برداشت بهتر، سود بیشتر در کنار صرفه جویی قابل توجه در هزینه‌ها 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 می‌دهد.

در حالی که مکانیزاسیون، فعالیت‌های کشاورزی را که نیازمند عرق انسان‌ها و نیروی کار حیوانات بودند، به مشاغلی تبدیل کرد که فقط در عرض چند ساعت حل می‌شوند، موج جدیدی از اتوماسیون دیجیتال، بار دیگر این بخش را متحول خواهد 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 هر کارگر مزرعه انسانی، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار کارآمدتر و دقیق‌تر هستند.

بهینه سازی سیستم های آبیاری خودکار

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مدیریت مستقل محصول را امکان‌پذیر می‌کنند. هنگامی که با حسگرهای IoT (اینترنت اشیا) ترکیب می‌شوند که سطح رطوبت خاک و شرایط آب و هوایی را بررسی می‌کنند، الگوریتم‌ها می‌توانند در زمان واقعی تصمیم بگیرند که چه مقدار آب به محصولات ارائه شود.

تشخیص نشتی یا آسیب به سیستم‌های آبیاری

هوش مصنوعی نقش مهمی در تشخیص نشتی در سامانه‌های 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 می‌کند.

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.

نظارت بر محصول و خاک

ترکیب نادرست مواد مغذی در خاک می‌تواند 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 می‌دهد 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 نظارت کنند. سپس از این داده‌های علوم گیاهی برای تعیین سلامت محصول، پیش‌بینی بازده استفاده می‌شود و در عین حال هر مشکل خاصی را پرچم‌گذاری می‌کند.

در عمل، هوش مصنوعی توانسته است مراحل رشد گندم و رسیده بودن گوجه فرنگی را با سرعت و دقتی که هیچ انسانی نمی‌تواند با آن برابری کند، ردیابی کند.

تشخیص بیماری و آفات

علاوه بر تشخیص کیفیت خاک و رشد محصول، بینایی کامپیوتری می‌تواند وجود آفات یا بیماری‌ها را تشخیص دهد.

این کار با استفاده از هوش مصنوعی برای اسکن تصاویر برای یافتن کپک، پوسیدگی، حشرات یا سایر تهدیدات برای سلامت محصول کار می‌کند.

در ارتباط با سیستم‌های هشدار، این به کشاورزان کمک می‌کند تا به سرعت عمل کنند تا آفات را از بین ببرند یا محصولات را جدا کنند تا از گسترش بیماری جلوگیری کنند.

هوش مصنوعی برای تشخیص پوسیدگی سیاه سیب با دقت بیش از 90 درصد استفاده شده است. همچنین می تواند حشرات مانند مگس، زنبور عسل، پروانه و غیره را با همان درجه دقت شناسایی کند.

با این حال، محققان ابتدا نیاز به جمع‌آوری تصاویری از این حشرات داشتند تا اندازه لازم مجموعه داده‌های آموزشی برای آموزش الگوریتم را داشته باشند.

نظارت بر سلامت دام

ممکن است تشخیص مشکلات سلامتی در دام آسان‌تر از محصولات کشاورزی به نظر برسد، در واقع، این امر به ویژه چالش برانگیز است. خوشبختانه، هوش مصنوعی می‌تواند در این مورد کمک کند.

به عنوان مثال، شرکتی به نام CattleEye راه حلی ایجاد کرده است که از پهپادها، دوربین‌ها و بینایی کامپیوتری برای نظارت بر سلامت گاو از راه دور استفاده می‌کند. رفتار غیر معمول گاو را تشخیص می‌دهد و فعالیت‌هایی مانند زایمان را شناسایی می‌کند.

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

کاربرد هوشمند آفت‌کش

در حال حاضر، کشاورزان به خوبی می‌دانند که استفاده از آفت‌کش‌ها برای بهینه‌سازی رسیده است. متأسفانه، هر دو فرآیند برنامه دستی و خودکار دارای محدودیت‌های قابل توجهی هستند.

استفاده از آفت‌کش‌ها به صورت دستی دقت بیشتری را در هدف گیری مناطق خاص ارائه می‌دهد، 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 می‌کنند و در عین حال از معایب آنها اجتناب می‌کنند. پهپادها از بینایی کامپیوتری برای تعیین میزان آفت‌کشی که باید روی هر منطقه اسپری شود استفاده می‌کنند. در حالی که هنوز در مراحل اولیه است، این فناوری به سرعت در حال دقیق‌تر شدن است.

نقشه برداری بازده و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

نگاشت بازده از الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ در زمان واقعی استفاده می‌کند. این به کشاورزان کمک می‌کند تا الگوها و ویژگی‌های محصولات خود را درک کنند و امکان برنامه‌ریزی بهتر را فراهم می‌کند.

با ترکیب تکنیک‌هایی مانند نقشه‌برداری سه بعدی، داده‌های حسگرها و هواپیماهای بدون سرنشین، کشاورزان می‌توانند 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 اینکه بینایی کامپیوتری چگونه آفات و بیماری‌ها را تشخیص می‌دهد، می‌تواند برای شناسایی علف‌های هرز و گونه‌های گیاهی مهاجم نیز استفاده شود.

وقتی با یادگیری ماشین ترکیب می شود، بینایی کامپیوتری اندازه، شکل و رنگ برگ‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا علف های هرز را از محصولات متمایز کند.

چنین راه‌حل‌هایی را می‌توان برای برنامه‌ریزی ربات‌هایی استفاده کرد که وظایف اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) را انجام می‌دهند.

دسته بندی محصولات برداشت شده

هوش مصنوعی نه تنها برای شناسایی مشکلات احتمالی محصولات در حین رشد مفید است. همچنین پس از برداشت محصول نقشی ایفا می‌کند.

اکثر فرآیندهای مرتب‌سازی به طور سنتی به صورت دستی انجام می‌شوند، اما هوش مصنوعی می‌تواند محصولات را با دقت بیشتری مرتب و بر اساس اندازه و رنگ، درجه‌بندی کند.

نظارت

هنگامی که با سیستم های نظارت تصویری ترکیب می‌شود، بینایی کامپیوتر و ML می توانند به سرعت نقض‌های امنیتی را شناسایی کنند. برخی از سیستم ها حتی به اندازه کافی پیشرفته هستند تا کارمندان را از بازدیدکنندگان غیرمجاز تشخیص دهند.