مع توقع زيادة عدد سكان العالم بمقدار 2 مليار نسمة بحلول عام 2050، نحتاج إلى زيادة بنسبة 60% في إنتاج الغذاء لمواكبة ذلك. ويساعدنا الذكاء الاصطناعي (AI) على مواجهة هذا التحدي من خلال دفع عجلة الابتكار في مجال الزراعة. يمكن استخدام ابتكارات الذكاء الاصطناعي في مراقبة الماشية، وتحليل نمو المحاصيل، والتنبؤ بموعد احتياج المعدات الزراعية للصيانة، وغير ذلك الكثير. عندما نفكر في الزراعة، غالباً ما نتخيل الزراعة فقط. ومع ذلك، فهي مظلة تشمل العديد من الوظائف والعمليات المختلفة.

لفهم تأثير الذكاء الاصطناعي في الزراعة بشكل أفضل، لنأخذ مثالاً محددًا: دورة حياة الفاكهة. ماذا يحدث خلال رحلتها من الحقل إلى موائدنا؟

في هذه المدونة، سنستكشف كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في كل خطوة من خطوات العملية، بدءًا من الزراعة والزراعة والحصاد إلى معالجة الثمار ونقلها وبيعها. هيا بنا نبدأ!

اعتماد التكنولوجيا الجديدة في الزراعة لزراعة الفاكهة

الخطوة الأولى في دورة حياة محاصيل الفاكهة هي اختيار البذور وزراعتها. يحتاج المزارع إلى تحديد الفاكهة التي سيزرعها لهذا الموسم. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات لمساعدة المزارعين على اختيار أفضل البذور التي تناسب ظروف التربة والمناخ الخاصة بهم. من خلال تقييم الأنماط التاريخية للطقس وتكوين التربة وبيانات أداء المحاصيل، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوصي بأصناف البذور المثلى التي من المرجح أن تزدهر. إن استخدام الذكاء الاصطناعي لاختيار البذور هو مجال بحثي مستمر ينطوي على الكثير من الاهتمام والإمكانات. 

فعلى 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.

‍

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 مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة لتحليل هذه الصور لفرز البذور وتصنيفها وتقييم جودتها. من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في ضمان زراعة البذور عالية الجودة فقط، ويمكن للمزارعين تحقيق غلة أفضل للمحاصيل.

على سبيل المثال، جهاز فرز البذور GeNee™ Sorter من Seed X هو جهاز فرز للبذور يعمل بالذكاء الاصطناعي يعمل على تحسين عملية اختيار البذور. يقسم جهاز الفرز البذور إلى فئتين: البذور عالية الجودة التي من المحتمل أن تنبت يتم توجيهها إلى الصندوق الأساسي، بينما يتم فرز البذور التي من غير المحتمل أن تنبت في صندوق ثانوي. ويتولى مهام مثل تقييم اللون والشكل والحجم والنقاء الجيني والتنبؤ بمعدلات الإنبات. وبفضل جهاز الفرز، يمكن زيادة معدلات الإنبات إلى أكثر من 90%، مما يعني أن المزيد من البذور تنمو بنجاح لتصبح نباتات صحية.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي لزراعة الفاكهة وحصادها

كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تحليل التربة ومراقبة المحاصيل. تحلق طائرات بدون طيار مزودة بكاميرات متطورة فوق حقول الفاكهة، وتلتقط صورًا مفصلة للتربة وصحة النبات. تتم معالجة هذه الصور لإنشاء خرائط توضح الاختلافات في رطوبة التربة ومستويات المغذيات وصحة النبات. واستنادًا إلى الرؤى المستقاة من تحليل الصور، يمكن القيام بمهام مثل الكشف عن الأعشاب الضارة، ومراقبة النمو، وتقدير المحصول، وتعديل الري، واستخدام الأسمدة بدقة، وتنفيذ المكافحة المستهدفة للآفات. يمكن أن تساعد المراقبة في الوقت الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين غلة محاصيل الفاكهة وتعزيز الممارسات الزراعية المستدامة.

قد يؤدي حصاد الحقل قبل يوم واحد فقط من الوقت الأمثل أو بعده إلى تقليل الدخل المحتمل للمزارع بنسبة 3.7% إلى ما يصل إلى 20.4%. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أفضل وقت لقطف الثمار. تعتمد طرق الحصاد التقليدية اعتمادًا كبيرًا على العمل اليدوي ويمكن أن تكون أقل كفاءة وتستغرق وقتًا أطول. وتستخدم طرق الحصاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أجهزة استشعار متقدمة وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات المتعلقة بلون الثمار وحجمها والظروف البيئية للتنبؤ بالنضج. وبهذه الطريقة، يتم حصاد الثمار عندما تكون في أفضل حالاتها، مما يؤدي إلى زيادة الغلة وتقليل الهدر.

‍

معالجة ما بعد الحصاد: التحليل الحجمي لتجزئة الفاكهة وتغليفها

بعد الحصاد، تتمثل الخطوة الرئيسية التالية في فرز الثمار وتصنيفها حتى تصل أفضل المنتجات إلى المستهلكين. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل الحجمي لتجزئة الفاكهة. من خلال تطبيق نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8يمكن تقييم حجم الفاكهة وشكلها وجودتها.

‍

تتضمن العملية التقاط صور عالية الدقة للفاكهة على حزام ناقل، وتجزئة الفاكهة الفردية باستخدام نموذجYOLOv8 ، وإجراء تحليل حجمي لقياس الحجم والشكل واكتشاف العيوب. واستنادًا إلى التحليل، يتم فرز الثمار وتصنيفها تلقائيًا إلى فئات مختلفة للتغليف أو المعالجة أو التوزيع المناسب. يعمل الفرز والتصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة والدقة والاتساق، ويقلل من الهدر ويزيد من قيمة المحصول.

بمجرد فرز الفواكه وتصنيفها، يمكن لآلات التغليف الآلية تعبئتها بدقة. يمكن لأنظمة التعرف الضوئي على الحروف (التعرف الضوئي على الحروف) التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي فحص العبوات للتأكد من دقة الملصقات والرموز الشريطية وغيرها من المعلومات المهمة للامتثال للمعايير واللوائح. من خلال فحص العبوات بهذه الطريقة، يمكن تجنب حالات مثل المنتجات منتهية الصلاحية. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الملصقات غير الصحيحة أو تواريخ انتهاء الصلاحية والإبلاغ عنها لتصحيحها قبل وصول المنتجات إلى المستهلكين.

ابتكارات الذكاء الاصطناعي في بيع الفواكه بالتجزئة وتوزيعها

والآن، لنعتبر أن لديك أفضل الفواكه المعبأة والجاهزة للتوصيل. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الخدمات اللوجستية ونقل الفواكه من خلال تحسين الطرق. يعد الحفاظ على الفواكه طازجة أثناء النقل وإيجاد أكثر طرق التسليم كفاءة من التحديات الرئيسية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل أنماط حركة المرور وظروف الطقس 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 بشكل أكثر دقة. يمكن لمتاجر البيع بالتجزئة الحفاظ على مستويات المخزون المثلى بناءً على الرؤى المستقاة من الذكاء الاصطناعي وتقليل مخاطر الإفراط في التخزين أو نفاد المخزون. 

‍

يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية في المتاجر لمراقبة مخزون الرفوف في الوقت الفعلي. يمكن للكاميرات التي تعمل بالذكاء الاصط ناعي أن تحدد، باستخدام اكتشاف الأشياء، متى يكون المخزون منخفضًا أو في غير مكانه الصحيح، وتنبيه الموظفين لإعادة تخزين 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 الإجمالي للذكاء الاصطناعي على صناعة الفاكهة

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على لعب دور كبير في مساعدة المستهلكين في الحصول على فواكه ذات جودة أفضل. ومن الأمثلة الرائعة على التكامل الناجح للذكاء الاصطناعي في صناعة الفاكهة مزارع Nature Fresh Farms. فقد حولت مزارع Nature Fresh Farms عملياتها من البذور إلى المتجر باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تساعد أجهزة الاستشعار وتحليلات البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تتبع وإدارة كل شيء بدءًا من مستويات المناخ والرطوبة في الدفيئة إلى الخدمات اللوجستية لنقل المنتجات. قامت مزارع Nature Fresh Farms بتحسين ظروف الزراعة والتحكم في الري وخفض التكاليف. كما أن نظام الذكاء الاصطناعي قادر أيضًا على توصيل المنتجات إلى أرفف السوبر ماركت في غضون 24 - 48 ساعة من التعبئة، مما يقلل بشكل كبير من وقت النقل ويحافظ على نضارة المنتجات.

على الرغم من فوائده العديدة، إلا أن هناك بعض العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الفاكهة:

• تكلفة التنفيذ: قد يكون الاستثمار الأولي في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مرتفعاً، وهو ما قد يشكل عائقاً أمام بعض المزارعين والمنتجين.
• الاعتماد على التكنولوجيا: يمكن أن يؤدي الاعتماد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا إلى خلق تبعية قد يكون من الصعب إدارتها، خاصةً إذا كانت هناك مشاكل تقنية أو أعطال.
• الصيانة والصيانة: تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي صيانة وتحديثات منتظمة لتعمل بفعالية، مما قد يزيد من التكاليف الجارية والتعقيدات التشغيلية.
• تعقيد الاستخدام: قد يجد بعض المزارعين صعوبة في فهم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي واستخدامها، مما يجعل التدريب والدعم ضروريين.

زراعة الغد

بدءًا من اختيار البذور إلى نضج الثمار، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الزراعة طوال دورة حياة المنتجات، من المزارع إلى مائدة طعامك. فهو يساعد المزارعين على مراقبة صحة التربة، والتنبؤ بأفضل أوقات الحصاد، وفرز المنتجات بدقة. ومن خلال تحسين الموارد، وتقليل الهدر، وتحسين غلة المحاصيل، يجعل الذكاء الاصطناعي الزراعة أكثر كفاءة واستدامة. وعلى الرغم من التحديات مثل التكاليف، والحاجة إلى الخبرة التقنية، والاعتماد على جودة البيانات، فإن مزايا الذكاء الاصطناعي تجعل هذه التحديات جديرة بالاهتمام في كثير من الحالات. لهذا السبب يتزايد عدد المزارعين الذين يتبنون الذكاء الاصطناعي.

ابقَ على اتصال مع مجتمعنا لمواصلة التعلم عن الذكاء الاصطناعي! اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية. 🚀