چشم‌انداز هوش مصنوعی در کشاورزی: فرصت‌ها و چالش‌ها

هوش مصنوعی در چند سال اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. همان‌طور که در نمودار زیر می‌بینید، جستجوهای مرتبط با هوش مصنوعی در گوگل از سال 2021 به‌طور چشمگیری افزایش یافته و در سال‌های 2023 و 2024 به اوج خود رسیده است. این رشد نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چقدر در زندگی و کارهای ما مهم شده است. با کمک هوش مصنوعی، می‌توانیم کارها را ساده‌تر، سریع‌تر و هوشمندانه‌تر انجام دهیم. این نمودار تأیید می‌کند که مردم در حال کشف مزایا و امکانات بی‌نظیر این فناوری در زندگی روزمره‌شان هستند.

توسعه فناوری هوش مصنوعی در حوزه کشاورزی نیز ظرفیت‌های جدیدی برای بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها ایجاد کرده است که در این مقاله به برخی از کاربردهای آن اشاره خواهیم کرد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و سیستم‌هایی گفته می‌شود که قابلیت انجام کارهایی را دارند که به‌طور معمول نیازمند هوش انسانی است. این فناوری‌ها برای شبیه‌سازی رفتارهای انسانی طراحی شده‌اند تا در تصمیم‌گیری، یادگیری و حل مسائل به انسان کمک کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از داده‌ها و تجربیات خود به مرور زمان پیشرفت کنند و تصمیمات پیچیده‌تری بگیرند.

فرآیند توسعه و کارکرد سیستم‌های هوش مصنوعی

فرآیند توسعه و کارکرد سیستم‌های هوش مصنوعی بصورت مراحل زیر است.

• جمع‌آوری تجربیات انسانی در قالب داده‌ها (توسط انسان): تجربیات و اطلاعات انسانی به‌صورت داده‌های عددی و متنی گردآوری می‌شود.
• پیش‌پردازش داده‌ها (توسط انسان/کامپیوتر): داده‌ها تصحیح، تمیز و آماده استفاده می‌شوند.
• انتخاب الگوریتم و مدل‌ها (توسط انسان): متخصصان بهترین الگوریتم‌ها و مدل‌های مناسب را برای تحلیل داده‌ها انتخاب می‌کنند.
• آموزش مدل‌ها (توسط کامپیوتر): مدل‌ها با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده در مرحله اول آموزش داده می‌شوند تا بتوانند الگوهای جدید را تشخیص دهند.
• پیش‌بینی و تصمیم‌گیری (توسط کامپیوتر): سیستم هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده، داده‌های جدید را تحلیل و پیش‌بینی می‌کند.

توجه مهم: برای پیاده‌سازی یک سیستم هوش مصنوعی مؤثر، جمع‌آوری داده‌های دقیق و گسترده ضروری است. داده‌ها اساس یادگیری ماشین هستند و کیفیت آن‌ها بر دقت و قابلیت پیش‌بینی مدل تأثیر مستقیم دارد. داده‌های دقیق به سیستم کمک می‌کنند تا الگوهای واقعی را شناسایی کند و تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشد. همچنین، تنوع داده‌ها از منابع مختلف باعث بهبود عملکرد سیستم در شرایط مختلف می‌شود. بنابراین، سرمایه‌گذاری در جمع‌آوری داده‌ها یک پیش‌نیاز حیاتی برای موفقیت هوش مصنوعی است.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی در کشاورزی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های بزرگ، به بهبود فرآیندهای کشاورزی کمک می‌کند. این فناوری با جمع‌آوری و پردازش اطلاعات از منابع مختلف، امکان تصمیم‌گیری دقیق‌تر و بهینه‌تر را درباره زمان کشت، مصرف منابع و مدیریت مزارع فراهم می‌کند. در نتیجه، استفاده از هوش مصنوعی به کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و بهبود پایداری کشاورزی منجر می‌شود. همچنین با پیش‌بینی شرایط آب و هوایی و تشخیص زودهنگام مشکلات، ریسک‌های کشاورزی کاهش می‌یابد.

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

کشاورزی دقیق یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در کشاورزی است که به بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند. این فناوری شامل مدیریت هوشمند مزارع از طریق بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی، پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا برای مدیریت بهتر محصولات، تشخیص بیماری‌ها و آفات با الگوریتم‌های پردازش تصویر، خودکارسازی ماشین‌آلات کشاورزی برای کاشت و برداشت، و تحلیل داده‌های محیطی برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر است. با تحلیل داده‌ها و خودکارسازی فرآیندها، کشاورزی دقیق و کارآمدتری فراهم می‌شود.

مدیریت دقیق آبیاری با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌های پیشرفته و داده‌های جمع‌آوری‌شده به کشاورزان کمک می‌کند تا مصرف آب را بهینه کرده و بازده محصولات را افزایش دهند. در ادامه به برخی از کاربردهای آن اشاره می‌کنیم:

• تشخیص خودکار زمان آبیاری: سیستم‌های آبیاری هوشمند با استفاده از حسگرهای رطوبت خاک و داده‌های هواشناسی، زمان دقیق آبیاری را مشخص می‌کنند. این سیستم‌ها تنها زمانی که گیاهان واقعاً نیاز به آب دارند، به‌طور خودکار آبیاری را انجام می‌دهند.
• تعیین مقدار دقیق آب مصرفی: هوش مصنوعی با توجه به نوع گیاه، کیفیت خاک، و شرایط اقلیمی، میزان دقیق آب مورد نیاز هر بخش از مزرعه را تعیین می‌کند و از هدررفت آب جلوگیری می‌کند. این سیستم به‌طور مداوم نیازهای آبی هر بخش از زمین را رصد و تنظیم می‌کند.
• پیش‌بینی خشکسالی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های تاریخی مانند بارندگی، رطوبت خاک و دمای هوا، خطر خشکسالی یا کمبود آب را پیش‌بینی می‌کنند. این اطلاعات به کشاورزان در برنامه‌ریزی بهتر کاشت و آبیاری کمک می‌کند.

تشخیص خودکار آفات  و بیماری‌ها

هوش مصنوعی با استفاده از فناوری پردازش تصویر مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)، می‌تواند آفات و بیماری‌های گیاهی را بصورت اتوماتیک در کمترین زمان ممکن شناسایی کند.

فناوری شناسایی آفات و بیماری‌های گیاهی با هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

در ابتدا، مجموعه‌ای بزرگ از تصاویر سالم و آلوده به انواع آفات و بیماری‌های مربوط به یک گیاه جمع‌آوری و پیش‌پردازش می‌شود. سپس، این تصاویر با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی، طبقه‌بندی شده و به سیستم آموزش داده می‌شوند. بعد از آموزش و ساخت مدل، سیستم می‌تواند الگوهای خاص و نشانه‌های خسارت در تصاویر جدید را شناسایی کند.

کنترل علف‌های هرز با هوش مصنوعی

در کشاورزی مدرن، کنترل علف های هرز یک چالش مهم است که به طور مستقیم بر عملکرد محصول و کارایی مزرعه تأثیر می‌گذارد. روش‌های سنتی، مانند وجین دستی یا علف‌کش‌های شیمیایی، کار پرهزینه و اغلب برای محیط‌زیست مضر هستند.

سیستم‌های کنترل خودکار علف‌های هرز مبتنی بر هوش مصنوعی، یک راه‌حل پیشگامانه برای این چالش است. این سیستم‌ها از یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری برای تمایز دقیق بین محصول زراعی و علف هرز استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال Blue River Technology یک شرکت پیشرو در حوزه فناوری‌های کشاورزی است که به ویژه بر روی استفاده از هوش مصنوعی، رباتیک و بینایی کامپیوتری تمرکز دارد. این شرکت در سال 2017 به عنوان یک زیرمجموعه توسط شرکت معروف جان‌دیر خریداری شد و هدف آن کمک به کشاورزان برای بهبود بهره‌وری و کاهش تأثیرات زیست‌محیطی است.

یکی از محصولات اصلی این شرکت، سیستم See & Spray است که از بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشین برای شناسایی علف‌های هرز و گیاهان زراعی استفاده می‌کند. این سیستم می‌تواند با دقت بالا علف‌های هرز را شناسایی کرده و تنها بر روی آن‌ها سموم را اسپری کند، که این موضوع باعث کاهش مصرف علف‌کش‌ها تا 90% می‌شود.

Blue River همچنین ربات‌هایی طراحی کرده است که به طور خودکار در مزارع حرکت کرده و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، تصمیم‌گیری‌های بلادرنگ انجام می‌دهند. این ربات‌ها قادرند در هر دقیقه بیش از 5000 تصمیم بگیرند و با دقت بسیار بالا مواد شیمیایی را بر روی گیاهان هدف قرار دهند.

توجه: با توجه به شباهت برخی علف‌های هرز به گیاه زراعی، ممکن است تشخیص و کنترل آنها توسط سیستم‌های هوش مصنوعی در مراحل فنولوژیکی خاص با چالش و محدودیت مواجه شود. برای رفع آن باید داده‌های گسترده‌ای به سیستم آموزش داده شود تا قدرت تشخیص سیستم افزایش پیدا کند.

پایش سلامت خاک

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی، استفاده از سنسورها و الگوریتم‌های هوشمند برای تشخیص سلامت خاک است. این سنسورها می‌توانند پارامترهایی مثل رطوبت، دما، pH، و میزان عناصر غذایی خاک را به‌صورت لحظه‌ای اندازه‌گیری کنند.

مدل‌های یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های گذشته و شرایط فعلی، می‌توانند به کشاورزان کمک کنند که زمان دقیق آبیاری یا کوددهی را پیش‌بینی کنند. این کار باعث می‌شود که کشاورز از منابع به‌صورت بهینه‌تری استفاده کند و از تلفات آب و کود جلوگیری شود.

پیش‌بینی عملکرد محصول با تجزیه و تحلیل داده‌ها

پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها یکی از کاربردهای کلیدی علم داده و هوش مصنوعی در کشاورزی است. این فرایند به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کلان‌داده‌ها، و داده‌های مرتبط با اقلیم و مدیریت‌های مزرعه انجام می‌شود. مراحل اصلی این فرایند به‌صورت زیر است:

• جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مورد استفاده شامل اطلاعات تاریخی درباره عملکرد محصول، داده‌های آب و هوا (مانند دما، بارش و رطوبت)، نوع خاک، داده‌های مربوط به آفات و بیماری‌ها، استفاده از کودها و سموم، و میزان آبیاری است.
• پردازش و آماده‌سازی داده‌ها: داده‌ها باید تمیز و استاندارد شوند. این فرآیند شامل حذف داده‌های نادرست، پر کردن داده‌های از دست رفته، و نرمال‌سازی مقادیر برای سازگاری با مدل‌های پیش‌بینی است.
• مدل‌سازی و انتخاب الگوریتم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌شوند. این مدل‌ها بر اساس داده‌های ورودی، الگوها و روابط پنهان میان متغیرها را شناسایی می‌کنند.
• آموزش و ارزیابی مدل: مدل پیش‌بینی با استفاده از داده‌های تاریخی آموزش داده می‌شود. سپس با داده‌های جدید عملکرد آن ارزیابی می‌شود تا دقت پیش‌بینی‌ها سنجیده شود.
• پیش‌بینی عملکرد محصول: پس از آموزش، مدل می‌تواند عملکرد محصولات در فصل‌های آینده را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به کشاورزان و مدیران کمک کنند تا برنامه‌ریزی دقیق‌تری در زمینه زمان برداشت، میزان تولید و مدیریت منابع داشته باشند.

اتوماسیون ماشین‌آلات کشاورزی

ماشین‌آلات خودکار و هوشمند از دیگر کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در کشاورزی هستند. این ماشین‌آلات، بدون نیاز به دخالت مستقیم انسان، عملیات کاشت، برداشت و حتی اسپری کودها و سموم را با دقت بالا انجام می‌دهند. با استفاده از داده‌های محیطی و شرایط زمین، این ماشین‌ها می‌توانند به صورت خودکار فرآیندهای کشاورزی را مدیریت کنند. استفاده از پهپادها در محلول‌پاشی کودها و سموم یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه است.

درجه‌بندی (Sorting) و جداسازی محصولات

بینایی کامپیوتری هوش مصنوعی حتی می‌تواند بعد از برداشت محصول نیز به کار گرفته شود. همان‌طور که این فناوری می‌تواند نقص‌ها، بیماری‌ها و آفات را در حین رشد شناسایی کند، الگوریتم‌های پردازش تصویر همچنین می‌توانند برای جداسازی محصولات و درجه‌بندی آنها مورد استفاده قرار گیرند.

بینایی کامپیوتری با بازرسی میوه‌ها و سبزیجات از نظر اندازه، شکل، رنگ و حجم، می‌تواند فرآیند جداسازی و درجه‌بندی را با دقت و سرعتی بسیار بالاتر از یک حرفه‌ای آموزش‌دیده خودکار کند.

به‌عنوان مثال در یک مطالعه‌ای، هوش مصنوعی با یادگیری ماشین توانسته است با استفاده از داده‌های تصویری و هفت ویژگی ورودی، کیفیت گوجه‌فرنگی را با دقت 95.5% درجه‌بندی کند.

پایش سلامت دام و طیور

دام و طیور نیز یکی از اجزای اصلی سیستم‌های کشاورزی هستند و نیاز به نظارت بیشتری دارند. آیا بینایی کامپیوتری می‌تواند در پایش دام‌های در حال حرکت موفق باشد؟ اگر بتواند یک آفت یا بیماری روی گیاه را پایش کند، قطعاً می‌تواند تغییرات در یک دام را نیز رصد کند.

هوش مصنوعی با استفاده از تحلیل داده‌های زیستی و رفتاری، به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، بهینه‌سازی تغذیه، و مدیریت تولید دام و طیور کمک می‌کند. با استفاده از سنسورها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوهای غیرطبیعی در حرکات، رفتار، و علائم فیزیکی دام‌ها شناسایی می‌شود و هشدارهای لازم ارائه می‌گردد.

به عنوان مثال، یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه دام، طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های شناسایی گاوهای فحل است. این سیستم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار، وضعیت جسمانی و علائم فحلی گاوها، می‌توانند به‌صورت دقیق و خودکار زمان مناسب بارورسازی را شناسایی کنند.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی

با وجود تمام مزایای هوش مصنوعی، استفاده گسترده از آن در کشاورزی با چالش‌هایی نیز همراه است که در زیر به برخی از آنها اشاره می‌کنیم.

• هزینه‌های بالای پیاده‌سازی : راه‌اندازی و پیاده‌سازی تکنولوژی‌های هوش مصنوعی به سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجهی نیاز دارد که ممکن است برای کشاورزان کوچک قابل‌دسترس نباشد.
• نیاز به داده‌های دقیق و حجم بالا : هوش مصنوعی نیاز به داده‌های دقیق و گسترده دارد که جمع‌آوری آن در کشاورزی به دلیل تنوع شرایط اقلیمی و خاک دشوار است.
• پذیرش و اعتماد : بسیاری از کشاورزان با مفاهیم هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آن آشنا نیستند و نیاز به آموزش و تغییرات فرهنگی دارند و طبیعتا در این مسیر مقاومت‌هایی در جهت پذیرش این تکنولوژی وجود خواهد داشت.
• یکپارچگی فناوری‌ها: هماهنگی بین ابزارهای مختلف هوش مصنوعی و سیستم‌های کشاورزی سنتی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
• محدودیت‌های زیرساختی: کمبود زیرساخت‌های فناوری مانند اینترنت پرسرعت در مناطق روستایی مانعی برای استفاده گسترده از هوش مصنوعی در کشاورزی است.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوظهور، پتانسیل بالایی برای متحول کردن کشاورزی دارد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان کشاورزی را هوشمندتر، پایدارتر و کارآمدتر کرد. با وجود چالش‌هایی که در این مسیر وجود دارد، آینده کشاورزی با هوش مصنوعی بسیار امیدوارکننده است.

در پایان، باید اشاره کنیم که ما هم در اگرویار گام‌های مهمی در راستای اجرای هوش مصنوعی در کشاورزی و هوشمند کردن فرآیندهای کشاورزی برداشته‌ایم. ما با طراحی و توسعه سامانه‌های هوشمند کشاورزی به کشاورزان کمک می‌کنیم تا از مزایای فناوری هوش مصنوعی بهره‌مند شوند و فرآیندهای کشاورزی خود را بهبود ببخشند. هدف ما افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در این حوزه است و باور داریم که هوشمند شدن کشاورزی می‌تواند آینده‌ای روشن و پایدار برای صنعت کشاورزی به ارمغان بیاورد.