دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

به گزارش علم و فناوری از شیراز، بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) باعث افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت محصولات و مدیریت بهتر منابع می‌شود. در ادامه، به تفصیل به مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی به قلم دکتر سید علی اصغر موسوی؛ رئیس سازمان بسیج اساتید استان فارس می‌پردازیم:

1. پیش‌بینی و مدیریت آب (آب‌پیمایی و آبیاری هوشمند):

   - استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های هواشناسی، رطوبت خاک، و نیاز آبی محصولات جهت تعیین بهترین زمان و میزان آبیاری.

   - سیستم‌های آبیاری هوشمند که بر اساس داده‌های زمان واقعی، آبیاری را به صورت دقیق و به‌موقع انجام می‌دهند، و مصرف آب را کاهش می‌دهند.

2. پیش‌بینی محصول و بازده‌گیری (پیش‌بینی برداشت و تولید):

   - تحلیل داده‌های اقلیمی، خاک، و وضعیت گیاهی برای تخمین میزان محصول نهایی و برنامه‌ریزی برای برداشت.

   - مدل‌های پیش‌بینی بر اساس یادگیری عمیق (Deep Learning) که می‌توانند تغییرات در رشد گیاهان را در طول فصل پیش‌بینی کنند.

3. شناسایی و کنترل آفات و بیماری‌ها:

   - استفاده از تصاویر دوربین‌های دیجیتال، تصویر‌سازی‌های عنبیه‌ای و الگوریتم‌های CNN شبکه‌های عصبی کانولوشن) برای تشخیص زودهنگام آفات و بیماری‌ها در مراحل اولیه.

   - سیستم‌های هوشمند برای پیشنهاد مواد ضدعفونی یا سم‌پاشی، که از استفاده بی‌مورد سموم جلوگیری می‌کنند.

4. مدیریت داده‌ها و بهبود تصمیم‌گیری:

   - سامانه‌های مبتنی بر AI که داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها، هواشناسی، و استفاده از بوم را تحلیل کرده و راهکارهای بهینه کشاورزی ارائه می‌دهند.

   - کمک به کشاورزان در تصمیم‌گیری‌های مربوط به زمان کاشت، داشت، برداشت و واکنش به تغییرات اقلیمی.

5. کشت و تولید هوشمند:

   - ربات‌ها و دروگرهای خودران که بر پایه هوش مصنوعی عمل می‌کنند و فرآیندهای کاشت، داشت و برداشت را به صورت خودکار انجام می‌دهند.

   - سیستم‌های کاشت هوشمند که میزان و مکان کاشت بذرها را بر اساس داده‌های خاک و عوامل محیطی بهینه می‌کنند.

6. کشاورزی دقیق (Precision Agriculture):

   - استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و سیستم‌های سنجش از دور (Drones) جهت مانیتورینگ وضعیت مزرعه‌ها.

   - تجزیه و تحلیل داده‌های جغرافیایی و خاکسنجی برای تخصیص منابع در نقاط مختلف مزرعه به شکل بهینه.

7. مدیریت زنجیره تأمین و بازار محصولات:

   - پیش‌بینی تقاضا و قیمت‌ها بر اساس تحلیل داده‌های بازار و روندهای مصرف، که به کشاورزان و تولیدکنندگان کمک می‌کند در زمان مناسب محصولات خود را عرضه کنند.

   - پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر AI برای بهبود فرآیندهای لجستیک، نگهداری و توزیع محصولات کشاورزی.

8. توسعه گونه‌های مقاوم و بهبود ژنتیکی:

   - استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فرآیندهای اصلاح نژاد و توسعه گونه‌های مقاوم در برابر خشکی، آفات، بیماری‌ها و تغییرات اقلیمی.

9. پایش و نظارت بر محیط زیست:

   - تحلیل داده‌های زیست‌محیطی برای ارزیابی اثرات فعالیت‌های کشاورزی و طراحی برنامه‌های سازگاری مثبت با محیط زیست.

در مجموع، هوش مصنوعی در کشاورزی گزینه‌ای قدرتمند برای ارتقاء بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، بهبود کیفیت محصولات و مدیریت هوشمندانه منابع است. استفاده از این فناوری‌ها نیازمند سرمایه‌گذاری در تجهیزات، آموزش نیروی انسانی، و توسعه زیرساخت‌های فناوری است، اما پایداری و سودآوری بلندمدت را تضمین می‌کند.

انتهای پیام /