ملخص
من المتوقع أن تنمو سوق الذكاء الاصطناعي في الزراعة من 1.7 مليار دولار في 2023 إلى 4.7 مليار دولار بحلول عام 2028، مما يسلط الضوء على الدور المحوري للتكنولوجيات المتقدمة في هذا القطاع.
تعد الزراعة بمثابة حجر الزاوية للحضارة الإنسانية، وهي شهادة تجسد قدرتنا على تسخير الطبيعة من أجل الحصول على قوت يومنا، ومع ذلك يواجه هذا المجال عدداً من التحديات التي تعوق الإنتاجية، وتؤثر في سبل العيش، وتهدد الأمن الغذائي العالمي.
وسط هذه التحديات تفيد بعض الدراسات العلمية الحديثة أنه يجب على العالم أن ينتج بحلول عام 2050 كميات إضافية من الغذاء تزيد بنسبة 60 في المئة عن الكميات الحالية لإطعام سكان المعمورة الذين سيبلغ عددهم 9.3 مليار نسمة حينها، ونظراً للتحديات الحالية، فإن القيام بذلك من خلال نهج الزراعة المعتاد قد يكون صعباً وسيزيد من العبء الثقيل الذي نفرضه بالفعل على مواردنا الطبيعية.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي ليلعب دور المنقذ حيث من المتوقع أن تنمو سوق الذكاء الاصطناعي في الزراعة من 1.7 مليار دولار في 2023 إلى 4.7 مليار دولار بحلول عام 2028، مما يسلط الضوء على الدور المحوري للتكنولوجيات المتقدمة في هذا القطاع.
مشكلات أساسية
يواجه المزارعون في العالم تحديات عدة لها تأثيراتها المالية المدوية، فمثلاً تلتهم الآفات ما يقارب من 40 في المئة من الإنتاجية الزراعية العالمية سنوياً بكلفة لا تقل عن 70 مليار دولار، وهذا ما يمكن مراقبته من خلال أسراب الجراد التي تدمر الحقول في أفريقيا وذباب الفاكهة الذي يؤثر في البساتين حول العالم.
ويؤثر تدهور التربة على ما يقارب من 33 في المئة من تربة الأرض، مما يقلل من قدرتها على نمو المحاصيل ويؤدي إلى خسائر سنوية تقدر بنحو 400 مليار دولار، كما أن ندرة المياه والري غير الفعال يزيدان من تآكل الناتج الزراعي.
وعلى رغم التقدم في الممارسات الزراعية، فإن الأعشاب الضارة تسبب انخفاضاً كبيراً في إنتاج المحاصيل وجودتها، وهناك نحو 1800 نوع من الأعشاب الضارة تقلل من إنتاج النباتات بنحو 31.5 في المئة، وتسفر عن خسائر اقتصادية تقارب 32 مليار دولار سنوياً.
مكافحة الآفات
لحسن الحظ أصبح الذكاء الاصطناعي قادراً اليوم على معالجة كل من التحديات المذكورة أعلاه، وبما أن التعرف الدقيق والمبكر على الآفات ومكافحتها يعد أمراً ضرورياً لتقليل أضرار المحاصيل وتقليل الاعتماد على المبيدات الحشرية الكيماوية، يمكن أن تساعد نماذج التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية في التنبؤ بغزو الآفات، خصوصاً أن البيانات مثل تقارير الطقس ونشاط الآفات التاريخي والصور عالية الدقة التي تم التقاطها بواسطة الطائرات من دون طيار أو الأقمار الاصطناعية باتت تتوفر بسهولة.
على سبيل المثال، قامت شركة "ترابفيو" السلوفينية ببناء جهاز يستخدم الفيرومونات لجذب الآفات وتصويرها بواسطة كاميرا ومن ثم اصطيادها وتحديد نوعها، ومن خلال الاستفادة من قاعدة بيانات الشركة، يحدد الذكاء الاصطناعي أكثر من 60 نوعاً من الآفات كعثة التفاح التي تضع بيضها على أوراق التفاح، ودودة القطن التي يمكن أن تلحق الضرر بالخس والطماطم.
اقرأ المزيد
يحتوي هذا القسم على المقلات ذات صلة, الموضوعة في (Related Nodes field)
بمجرد تحديدها يستخدم جهاز "ترابفيو" بيانات الموقع والطقس لرسم خريطة للتأثير المحتمل للحشرات ويرسلها للمزارعين عبر تطبيق الشركة، وتمكن هذه الرؤى التي يقودها الذكاء الاصطناعي من التدخل في الوقت المناسب، وهذا ما يقلل بصورة كبيرة من خسائر المحاصيل ويحد من الحاجة إلى استخدام المواد الكيماوية، وقد أفادت الشركة السلوفينية أن عملاءها شهدوا زيادة بنسبة خمسة في المئة في الأرباح والجودة ووفراً إجمالياً قدره 118 مليون دولار في كلف المزارعين.
مراقبة صحة التربة
إلى ذلك تعد المراقبة المستمرة وتحليل صحة التربة أمرين ضروريين لضمان ظروف نمو المحاصيل المثالية وممارسات الزراعة المستدامة، فيما يعد تحسين استخدام المياه أمراً بالغ الأهمية لضمان حصول المحاصيل على ما تحتاج إليه على وجه التحديد وتعزيز الإنتاجية.
وبالفعل تستخدم اليوم البيانات من أجهزة الاستشعار الموجودة في الأرض، والآلات الزراعية، والطائرات من دون طيار، والأقمار الاصطناعية لتحليل ظروف التربة، بما في ذلك مستوى الرطوبة، ومستويات المغذيات، ووجود مسببات الأمراض، وتساعد كل هذه العوامل في التنبؤ بحاجات المياه وأتمتة أنظمة الري.
ومن الأمثلة التي يمكن أن نوردها هنا بناء شركة "كروب إكس" النيوزيلندية منصة متخصصة في مراقبة صحة التربة من خلال الاستفادة من البيانات في الوقت الفعلي لمساعدة المستخدمين على مراجعة ومقارنة أداء المحاصيل، وبفضل هذه المنصة يكتسب المزارعون رؤى حول نوع التربة ومؤشر الغطاء النباتي الطبيعي إلى جانب مؤشر الغطاء النباتي المعدل للتربة، ومؤشر رطوبة التربة لتحسين استراتيجيات إدارة المحاصيل.
وأفادت "كروب إكس" أن حلولها أدت إلى وفر بنسبة 57 في المئة من استخدام المياه، وانخفاض بنسبة 15 في المئة في استخدام الأسمدة، وزيادة الإيرادات بنسبة تصل إلى 70 في المئة.
اكتشاف الأعشاب الضارة
توازياً يعد التعرف الدقيق على الأعشاب الضارة وإزالتها أمراً بالغ الأهمية، وبفضل الرؤية الحاسوبية، يمكن للطائرات من دون طيار والروبوتات الآن تحديد الأعشاب الضارة بين المحاصيل بدقة عالية، وهذا يسمح بمكافحة الأعشاب الضارة المستهدفة، إما ميكانيكياً أو من خلال استخدام مبيدات الأعشاب بدقة.
وتستفيد شركة "كاربون روبوتيكس" الأميركية حالياً من خوارزميات التعلم العميق في حل الرؤية الحاسوبية الخاصة بها، فهي تحدد الأعشاب الضارة عبر تحليل البيانات مما يزيد على 42 كاميرا عالية الدقة تقوم بمسح الحقول في الوقت الفعلي، وثم تستخدم الروبوتات والليزر لتوفير مكافحة عالية الدقة للأعشاب الضارة.
وتدعي الشركة أنها تزيل الأعشاب الضارة بمعدل فدانين في الساعة وتقضي على ما يصل إلى 5 آلاف عشبة ضارة في الدقيقة بدقة 99 في المئة، فيما أبلغ مزارعوها عن خفض كلف مكافحة الأعشاب الضارة بنسبة تصل إلى 80 في المئة مع عائد محتمل على الاستثمار في غضون عام إلى ثلاثة أعوام.
الإيجابيات والسلبيات
إن دمج الذكاء الاصطناعي في الزراعة لا يعيد تشكيل الممارسات الزراعية الحالية فحسب، بل يمهد الطريق أيضاً لمستقبل مستدام ومرن، إذ يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي بمثابة بستاني ماهر، يراقب ويضبط باستمرار كل مرحلة من مراحل النمو في المزرعة، من اختيار البذور إلى الحصاد وما بعد ذلك، وحتى يمكنه المساعدة في تعديل ممارسات الزراعة في الوقت الفعلي وفقاً للتحولات المناخية، فيضمن بذلك صحة المحاصيل وعائدها الأمثل.
وبينما يتمتع الذكاء الاصطناعي بفوائد عدة للزراعة غير أنه ليس خالياً من الأخطار الكامنة، وفي مقدمها تأثيره السلبي على الوظائف وتركيز الملكية وما يتبعهما من مخاوف أخلاقية، وعندما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام التي يقوم بها البشر تقليدياً بأعداد كبيرة، فقد يؤدي ذلك إلى فقدان الوظائف في الأدوار اليدوية والإدراكية، ناهيك بأنه يتسبب بتفاقم تركيز الملكية، وهذا ما يفيد الشركات الكبيرة أو الأفراد الأثرياء على حساب المزارع الأصغر.
وحين تتحول الأراضي الزراعية إلى حاضنة لجمع البيانات تحت الأرض، وعلى مستوى المحاصيل، ومن السماء، فقد يؤدي هذا الأمر إلى مشكلات تتعلق بخصوصية البيانات، من هنا تؤكد هذه التحديات على الحاجة إلى الدراسة المتأنية لموازنة مزايا الذكاء الاصطناعي مع سلبياته المحتملة.
