بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
مع توقع نمو عدد سكان العالم بمقدار 2 مليار بحلول عام 2050، نحتاج إلى زيادة في إنتاج الغذاء بنسبة 60٪ تقريبًا لمواكبة ذلك. يساعدنا الذكاء الاصطناعي (AI) في مواجهة هذا التحدي من خلال دفع الابتكار في الزراعة. يمكن استخدام ابتكارات الذكاء الاصطناعي لمراقبة الثروة الحيوانية وتحليل نمو المحاصيل والتنبؤ بموعد صيانة المعدات الزراعية وغير ذلك الكثير. عندما نفكر في الزراعة، غالبًا ما نتخيل الزراعة فقط. ومع ذلك، فهي مظلة تشمل العديد من الوظائف والعمليات المختلفة.
للحصول على فهم أفضل لتأثير الذكاء الاصطناعي في الزراعة، دعنا نأخذ مثالًا محددًا: دورة حياة الفاكهة. ماذا يحدث خلال رحلتها من الحقل إلى موائدنا؟
في هذه المدونة، سوف نستكشف كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في كل خطوة من العملية، من الزراعة والنمو والحصاد إلى معالجة الفاكهة ونقلها وبيعها. هيا بنا نبدأ!
تبني التكنولوجيا الجديدة في الزراعة لزراعة الفواكه
تتمثل الخطوة الأولى في دورة حياة محاصيل الفاكهة في اختيار البذور وزراعتها. يحتاج المزارع إلى تحديد نوع الفاكهة التي سيتم زراعتها لهذا الموسم. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات لمساعدة المزارعين على اختيار أفضل البذور لظروف التربة والمناخ الخاصة بهم. من خلال تقييم أنماط الطقس التاريخية وتكوين التربة وبيانات أداء المحاصيل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بأصناف البذور المثالية التي من المرجح أن تزدهر. إن استخدام الذكاء الاصطناعي لاختيار البذور هو مجال بحث مستمر يحظى بالكثير من الاهتمام والإمكانات.
على سبيل المثال، منح تحدي إلهام المجموعة الاستشارية للبحوث الزراعية الدولية لعام 2018 مبلغ 100 ألف دولار أمريكي لمشروع يستخدم التعلم الآلي لاختيار البذور بطريقة أكثر ذكاءً. وقاد هذا المشروع باحثون من معهد بيو سينس والمركز الدولي للزراعة المتكاملة للزراعة الملحية. وقد استخدموا بيانات حول مختلف أصناف الذرة الجديدة من مئات مواقع التقييم في المكسيك لتطوير نماذج تتنبأ بأداء البذور. إن اتباع نهج قائم على البيانات يزيد من فرص نجاح الحصاد ويقلل من مخاطر فشل المحاصيل. وبمجرد اختيار أفضل أنواع البذور، يمكن أن تتدخل الرؤية الحاسوبية للتحقق من جودة البذور.
الشكل 1. صورة ساتلية تظهر إنتاج الذرة في المكسيك، حيث تشير المناطق الأكثر سطوعًا إلى غطاء نباتي أكثر صحة.
استخدام الرؤية الحاسوبية لتقييم جودة البذور
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور عالية الدقة لبذور الفاكهة للكشف عن العيوب والأمراض والصفات الوراثية التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية. يمكن استخدام العديد من مهام الرؤية الحاسوبية لتحليل هذه الصور لفرز وتقييم وتحديد جودة البذور. من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في ضمان زراعة البذور عالية الجودة فقط، ويمكن للمزارعين تحقيق غلة أفضل للمحاصيل.
على سبيل المثال، Seed X's GeNee™ Sorter هي أداة لفرز البذور مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعمل على تحسين عملية اختيار البذور. تقسم الفرزة البذور إلى فئتين: يتم توجيه البذور عالية الجودة التي من المحتمل أن تنبت إلى الصندوق الأساسي، بينما يتم فرز البذور التي من غير المحتمل أن تنبت إلى صندوق ثانوي. ويتعامل مع مهام مثل تقييم اللون والشكل والحجم والنقاء الجيني والتنبؤ بمعدلات الإنبات. بفضل الفرزة، يمكن زيادة معدلات الإنبات إلى أكثر من 90٪، مما يعني أن المزيد من البذور تنمو بنجاح لتصبح نباتات صحية.
يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تحليل التربة ومراقبة المحاصيل. تحلق الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات متطورة فوق حقول الفاكهة، وتلتقط صورًا تفصيلية للتربة وصحة النبات. تتم معالجة هذه الصور لإنشاء خرائط توضح الاختلافات في رطوبة التربة ومستويات المغذيات وصحة النبات. بناءً على رؤى من تحليل الصور، يمكن تنفيذ مهام مثل الكشف عن الأعشاب الضارة، ومراقبة النمو، وتقدير الغلة، وتعديل الري، وتطبيق الأسمدة بدقة، وتنفيذ مكافحة الآفات المستهدفة. يمكن أن تساعد المراقبة في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين غلة محاصيل الفاكهة وتعزيز ممارسات الزراعة المستدامة.
يمكن أن يؤدي حصاد حقل قبل يوم واحد فقط أو بعد الوقت الأمثل إلى تقليل دخل المزارع المحتمل بنسبة 3.7٪ إلى ما يصل إلى 20.4٪. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تحديد أفضل لحظة لقطف الثمار. تعتمد طرق الحصاد التقليدية بشكل كبير على العمالة اليدوية ويمكن أن تكون أقل كفاءة وتستغرق وقتًا أطول. تستخدم طرق الحصاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أجهزة استشعار متقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات المتعلقة بلون الفاكهة وحجمها والظروف البيئية للتنبؤ بالنضج. بهذه الطريقة، يتم حصاد الثمار عندما تكون في أفضل حالاتها، مما يؤدي إلى زيادة الغلة وتقليل الفاقد.
الشكل 3. استخدام الرؤية الحاسوبية لتقسيم الفراولة الناضجة.
معالجة ما بعد الحصاد: تحليل حجمي لتقسيم الفاكهة وتعبئتها
بعد الحصاد، فإن الخطوة الرئيسية التالية هي فرز وتصنيف الثمار حتى يتمكن أفضل إنتاج من الوصول إلى المستهلكين. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتحليل الحجمي لتجزئة الفاكهة. من خلال تطبيق نماذج رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLOv8، يمكن تقييم حجم الفاكهة وشكلها وجودتها.
الشكل 4. استخدام نموذج رؤية الحاسوب YOLOv8 من Ultralytics لتقسيم الفواكه.
تتضمن العملية التقاط صور عالية الدقة للفواكه على حزام ناقل، وتقسيم الفواكه الفردية باستخدام نموذج YOLOv8، وإجراء تحليل حجمي لقياس الحجم والشكل واكتشاف العيوب. بناءً على التحليل، يتم فرز الفواكه وتصنيفها تلقائيًا إلى فئات مختلفة للتعبئة أو المعالجة أو التوزيع المناسب. يعمل الفرز والتصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة والدقة والاتساق وتقليل النفايات وزيادة قيمة الحصاد.
بمجرد فرز الفاكهة وتصنيفها، يمكن لآلات التعبئة الآلية تعبئتها بدقة. يمكن لأنظمة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المدعومة بالذكاء الاصطناعي التحقق من دقة التعبئة والتغليف، والتحقق من الملصقات والرموز الشريطية والمعلومات المهمة الأخرى للامتثال للمعايير واللوائح. من خلال فحص التعبئة والتغليف بهذه الطريقة، يمكن تجنب حالات مثل المنتجات منتهية الصلاحية. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الملصقات غير الصحيحة أو التواريخ منتهية الصلاحية ووضع علامة عليها للتصحيح قبل وصول المنتجات إلى المستهلكين.
ابتكارات الذكاء الاصطناعي في بيع وتوزيع الفواكه بالتجزئة
لنفترض الآن أن لديك أفضل الفواكه معبأة وجاهزة للتسليم. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الخدمات اللوجستية ونقل الفواكه عن طريق تحسين المسارات. يعد الحفاظ على الفواكه طازجة أثناء النقل وإيجاد طرق التسليم الأكثر كفاءة من التحديات الرئيسية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط حركة المرور والظروف الجوية وجداول التسليم لتحديد أفضل الطرق وتقليل وقت السفر والتكاليف.
بعد وصول الثمار إلى المتجر، يستمر الذكاء الاصطناعي في لعب دور حاسم في إدارة المخزون والتنبؤ بالطلب. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المبيعات وتفضيلات العملاء والاتجاهات الموسمية للتنبؤ بالطلب بدقة أكبر. يمكن لمتاجر البيع بالتجزئة الحفاظ على مستويات المخزون المثلى بناءً على الرؤى المستقاة من الذكاء الاصطناعي وتقليل مخاطر الإفراط في التخزين أو نفاد المخزون.
الشكل 5. موظفون يعيدون تخزين الفاكهة في متجر بيع بالتجزئة. مصدر الصورة Envato Elements.
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية في المتاجر لمراقبة مخزون الرفوف في الوقت الفعلي. باستخدام اكتشاف الكائنات، يمكن لـ الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد متى يكون المخزون منخفضًا أو في غير مكانه الصحيح وتنبيه الموظفين لإعادة التخزين أو إعادة ترتيب الرفوف. من خلال ضمان توفر الكمية المناسبة من المنتجات الطازجة في الوقت المناسب، يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين رضا العملاء وتقليل هدر الطعام.
التأثير الكلي للذكاء الاصطناعي على صناعة الفاكهة
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على لعب دور كبير في مساعدة المستهلكين على الحصول على فواكه ذات جودة أفضل. ومن الأمثلة الرائعة على التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي في صناعة الفاكهة مزارع ناتشر فريش. حولت مزارع ناتشر فريش عملياتها من البذور إلى المتجر باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تساعد المستشعرات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات في تتبع وإدارة كل شيء بدءًا من مستويات المناخ والرطوبة في الدفيئة وحتى الخدمات اللوجستية لنقل المنتجات. قامت مزارع ناتشر فريش بتحسين ظروف النمو والري المتحكم فيه وخفض التكاليف. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أيضًا الحصول على المنتجات لتصل إلى أرفف السوبر ماركت في غضون 24 - 48 ساعة من التعبئة والتغليف، مما يقلل بشكل كبير من وقت النقل ويحافظ على النضارة.
على الرغم من مزاياها العديدة، إلا أن هناك بعض العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الفاكهة:
تكلفة التنفيذ: يمكن أن يكون الاستثمار الأولي في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مرتفعًا، مما قد يشكل عائقًا أمام بعض المزارعين والمنتجين.
الاعتماد على التكنولوجيا: يمكن أن يؤدي الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا إلى إنشاء تبعية قد يكون من الصعب إدارتها، خاصة إذا كانت هناك مشكلات فنية أو أعطال.
الصيانة والتحديث: تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي صيانة وتحديثات منتظمة لتعمل بفعالية، مما قد يزيد من التكاليف المستمرة والتعقيد التشغيلي.
صعوبة الاستخدام: قد يجد بعض المزارعين صعوبة في فهم واستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مما يجعل التدريب والدعم ضروريين.
رعاية الغد
من اختيار البذور إلى نضوج الثمار، يغير الذكاء الاصطناعي الزراعة طوال دورة حياة المنتج، من المزارع إلى مائدة الطعام الخاصة بك. فهو يساعد المزارعين على مراقبة صحة التربة والتنبؤ بأفضل أوقات الحصاد وفرز المنتجات بدقة. من خلال تحسين الموارد وتقليل النفايات وتحسين غلة المحاصيل، يجعل الذكاء الاصطناعي الزراعة أكثر كفاءة واستدامة. على الرغم من التحديات مثل التكاليف والحاجة إلى الخبرة الفنية والاعتماد على جودة البيانات، إلا أن مزايا الذكاء الاصطناعي تجعل هذه التحديات جديرة بالاهتمام في كثير من الحالات. لهذا السبب يتبنى المزيد والمزيد من المزارعين الذكاء الاصطناعي.
.webp)
.webp)
.webp)
