کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی و کاربرد آن در کشاورزی (AI)

هوش مصنوعی نوید ایجاد یک انقلاب کشاورزی را درست در زمانی می‌دهد که ما باید با استفاده از منابع کمتر غذای بیشتری تولید کنیم. ایده اصلی هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که می‌تواند مشابه مغز انسان عمل کند. با کمک هوش مصنوعی، می‌توان حجم وسیعی از داده‌ها را از وب‌سایت‌های دولتی و عمومی جمع‌آوری کرد، آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرد و همچنین به کشاورزان در بسیاری از مسائل پیچیده پاسخ داد تا با روشی هوشمندانه‌تر نتیجه عملکرد بالاتری را به دست آورد. هوش مصنوعی قادر است فرآیند بازار، تولید سالانه و نیازهای مشتری را جمع‌آوری کند و به کشاورزان کمک کند تا بازده کشاورزی را از طریق استفاده مؤثرتر از نهاده‌ها به حداکثر برسانند. سیستم آبیاری خودکار باعث کاهش نیروی انسانی و زمان مصرف در فرآیند آبیاری خواهد شد و به صرفه جویی قابل توجهی در آب کمک می‌کند.

بر اساس گزارش سازمان غذا و کشاورزی، جمعیت جهان تا سال 2050 به میزان 9.8 میلیارد نفر افزایش خواهد یافت که از این تعداد 2/3 جمعیت جهان در مناطق شهری زندگی خواهند کرد. با این حال، تنها 4 درصد از زمین‌های باقی‌مانده تا آن زمان زیر کشت می‌رود. در 30 سال آینده، کل تولید باید 70 درصد افزایش یابد تا تقاضای غذا در جهان برآورده شود. کاهش در دسترس بودن منابع طبیعی، تغییرات آب و هوایی و سایر تهدیدات مصنوعی و طبیعی، این هدف را مورد خطر قرار داده است. اکنون سوال بزرگ این است که چگونه از هر هکتار بیشترین بهره را ببریم؟ استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی چندین فرآیند را هوشمند می‌کند، خطرات را کاهش داده و به کشاورزان توصیه‌های نسبتاً دقیق، آسان و کارآمدی ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است

که بر توسعه دستگاه‌ها و الگوریتم‌های هوشمند تمرکز دارد و به رایانه‌ها اجازه می‌دهد هوش انسان را تقلید کنند. این فرآیند با مطالعه نحوه تفکر، یادگیری، تصمیم گیری و عملکرد مغز انسان در هنگام تلاش برای حل یک مشکل ایجاد شده است. مانند مغز انسان، این دستگاه‌های هوشمند با داده‌های آموزشی یاد می‌گیرند و سپس برای هر ورودی نتیجه مطلوب را ارائه می‌دهند.

علاوه بر این، فناوری‌های پیشرفته و تجزیه و تحلیل با عملکرد بالا به کشاورزان در درک داده‌ها به‌صورت آنلاین کمک می‌کند. بدین ترتیب کشاورزان بینش‌هایی مانند چگونگی افزایش عملکرد محصول، کارایی استفاده از نهاده‌ها، بهبود مدیریت مزرعه، اتخاذ تصمیمات سازگار با محیط زیست در مورد سطح منابع مورد نیاز را به دست می‌آورند. کشاورزی هوشمند به مدیریت مزارع با استفاده از فناوری‌های نوین اطلاعات و ارتباطاتی برای افزایش کمیت و کیفیت محصولات و در عین حال بهینه‌سازی نیروی انسانی مورد نیاز اشاره دارد. کشاورزی دیجیتال به شیوه‌های کشاورزی اطلاق می‌شود که به صورت دیجیتالی داده‌ها و اطلاعات الکترونیکی را در زنجیره ارزش کشاورزی جمع‌آوری، ذخیره، تجزیه و تحلیل و به اشتراک می‌گذارد. هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها، از جمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را در بر می‌گیرد.

 

 

 

 

 

 

هوش مصنوعی
شکل 1: ارتباط بین هوش ‌مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه عصبی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین

توانایی یادگیری هر چیز بدون برنامه‌ریزی صریح به‌عنوان یادگیری ماشین شناخته می‌شود. یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از تکنیک‌هایی (مانند یادگیری عمیق) استفاده می‌کند تا به ماشین امکان طبقه‌بندی و پیش‌بینی مواردی مانند درجه‌بندی مواد غذایی و پیش‌بینی عملکرد کشاورزی را بدهد. روش‌های ML با شناسایی الگو از طریق تصویر و ویدئو (دوربین‌های پهپاد، تصاویر ماهواره‌ای) در مدیریت عملیات‌های مختلف مزرعه، پیش‌بینی بروز بیماری/آفت، کمبود آب و مواد مغذی، پیش‌بینی آب و هوا و… عملکرد مطلوبی دارند.

 

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین به حساب می‌آید و دارای الگوریتم هایی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان به نام شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) الهام گرفته‌ است. یادگیری عمیق شامل چندین لایه ورودی، خروجی و پنهان است. هر لایه شامل واحدهایی است که داده‌های ورودی را به اطلاعاتی تبدیل می‌کند که لایه بعدی می‌تواند برای انجام پیش‌بینی از آن‌ها استفاده کند. می‌توان مسائل بسیار پیچیده را با استفاده از یادگیری عمیق حل کرد. به‌خصوص مواردی که دارای تعداد زیادی ویژگی هستند، زیرا در DL از مدل‌های پیچیده‌تری استفاده می‌شود.

شبکه عصبی مصنوعی

شبکه عصبی مصنوعی یک الگوریتم است که از طراحی و عملکرد مغز انسان الهام می‌گیرد. خود سازمان‌دهی و یادگیری تطبیقی از توانایی‌های فوق‌العاده شبکه‌های عصبی است. دو نوع تکنیک یادگیری وجود دارد: تحت نظارت و بدون نظارت.

مولفه‌های هوش مصنوعی
شکل2: مولفه‌های هوش مصنوعی

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

مشکل رایج در بسیاری از کشورهای در حال توسعه، مدیریت زمین کشاورزی بدون در نظر گرفتن تنوع محصولات در مزرعه است که منجر به راندمان پایین استفاده از نهاده، افزایش آلودگی زیست‌محیطی و کاهش بازدهی خواهد شد. برای غلبه بر این موضوع، اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از اطلاعات مانند آب و هوا، دما، رطوبت و قیمت بازار را در زمان واقعی در اختیار کشاورزان قرار دهند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های موجود در اینترنت، نحوه واکنش بذر به شرایط آب و هوایی مختلف و انواع خاک را تعیین کند. حسگرهای مختلف گیاهی برای ردیابی رشد گیاه و همچنین شناسایی مشکلات گیاهی توسعه یافته‌اند. در حال حاضر نظارت بر سلامت محصول (اختلالات تغذیه‌ای، آسیب حشرات/بیماری)، نظارت بر تجهیزات آبیاری، شناسایی علف‌های هرز، پایش دام و مدیریت بلایا با استفاده از پهپادها در کشاورزی قابل انجام است.

با استفاده از حسگرهای دستگاه‌های اینترنت اشیاء و تکنیک‌های یادگیری ماشینی، می‌توان سیستم‌های آبیاری را متناسب با محصولات مختلف، خاک، شرایط آب و هوایی و غیره خودکارسازی و هوشمند کرد. فن‌آوری آبیاری هوشمند با تشخیص سطح آب، دمای خاک، محتوای مواد مغذی و پیش بینی آب و هوا، تولیدات کشاورزی را بدون دخالت تعداد زیادی نیروی انسانی افزایش می‌دهد. با این حال، نصب حسگر نقش مهمی در اجرای موفقیت آمیز یک سیستم آبیاری خودکار دارد. سنسورها باید در ناحیه ریشه گیاهان قرار گیرند تا این اطمینان را حاصل کنند که محصولات دارای مقدار کافی آب هستند.

مشکل کمبود نیروی کار در کشاورزی، به ویژه در دوره اوج فصل منجر به افزایش دستمزدها و در نتیجه افزایش هزینه نهاده می‌شود. طبق گزارش‌ها، کمبود نیروی کار منجر به هزینه هنگفت در محصولات کلیدی مانند سبزیجات و میوه‌ها شده است. ربات‌های کشاورزی می‌توانند در این بخش نیز مثمر ثمر باشند. فناوری‌های بینایی ماشین و رباتیک کاربردهای انقلابی در کشاورزی خواهند داشت. ماشین‌های برداشت رباتیک جدید می‌توانند مجموعه‌ای از وظایف مانند برداشت میوه‌ها و انواع توت‌ها، وجین‌های هرز، کنترل آفات را انجام دهند.

 

مراحل کشاورزی هوشمند

شکل 3: مراحل کشاورزی هوشمند

 

 سیستم‌های هوش مصنوعی

کشاورزان را در مورد تاریخه‌ بهینه کاشت و برداشت در یک منطقه خاص راهنمایی خواهند کرد و در نتیجه باعث کاهش خسارات و بهبود عملکرد محصول می‌شود. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی در کشاورزی به کشت محصولات محدود نمی‌شود بلکه در پیش‌بینی آفات و حشرات، تقاضای بازار و پیش‌بینی قیمت استفاده می‌شود.

کشاورزی دقیق با امکان استفاده کارآمدتر از منابع کشاورزی، اثرات و مضرات کشاورزی بر محیط زیست را کاهش می‌دهد. مهندسان با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند نظارت ماهواره‌ای، حسگر و نظارت بر مزارع توانسته‌اند سیستم‌های هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی استفاده از مواد شیمیایی آموزش دهند، یعنی فقط مقدار مناسبی از مواد شیمیایی کشاورزی را اعمال کنند.

همیشه نمی‌توان پیش‌بینی کرد که چه مقدار و چه زمانی یک محصول خاص در دسترس خواهد بود. این مسئله همراه با تغییر تقاضای مصرف کننده، ممکن است منجر به چالش‌های جدی در عرضه شود. راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر داده‌ها ممکن است برخی از چالش‌هایی را که در زنجیره تامین ایجاد می‌شوند، کاهش دهند. زیرا در هر فصل دید بهتری نسبت به محصولات و برداشت فراهم می‌کند. این فرآیند نه فقط برای کشاورزان، بلکه برای همه افراد دیگر در زنجیره تامین، از جمله توزیع‌کنندگان، بسته‌بندی‌کنندگان، خرده‌فروشان و سایرین سودمند می‌باشد.


محصولات شرکت دانش بنیان پرتوتاپ رایان

برای دریافت اطلاعات بیشتر وارد شوید و فرم های زیر را تکمیل بفرمایید

مشاوره

ورود بیشتر بدانید

آموزش

ورود بیشتر بدانید

اشتراک گذاری / مقالات و اخبار دیگر