به گزارش سیتنا، کشاورزی هوشمند مفهوم نسبتا جدیدی از مدیریت هوشمند و پیشرفته مزارع و محصولات کشاورزی است .

هوشمندسازی کشاورزی شامل استفاده از نرم افزارها و تجهیزات مختلف مبتنی بر اینترنت اشیاء برای بهینه سازی و خودکارسازی فرآیندهای معمول است. با گسترش اینترنت و دستگاه های تلفن همراه، چنین فناوری هایی نه تنها برای شرکت های و مزارع بزرگ بلکه برای زمین های زراعی کوچک و گلخانه ها نیز در دسترس قرار گرفته اند.

شیوه ها و روش های هوشمندسازی کشاورزی مزایای غیرقابل انکاری برای کسب و کارها نسبت به روش های سنتی و مرسوم دارد ، این امر به کشاورزان کمک می کند تا تولید را بهینه کنند و توانایی رقابت با صنایع بزرگتر در کشاورزی را داشته باشند.

در این بین هوش مصنوعی نیز در حال تبدیل‌شدن به یک تحول‌آفرین کلیدی در بخش کشاورزی هوشمند است و به افزایش بهره‌وری، پایدارسازی و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند. 

۱. کشاورزی دقیق

تصویربرداری ماهواره‌ای و پهپادها: با استفاده از حسگرها و تصاویر چندطیفی، AI وضعیت سلامت محصول، کم‌آبی، آفات و کمبود مواد مغذی را تجزیه وتحلیل می‌کند.

مدیریت متغیر: براساس داده‌های لحظه‌ای، میزان کود، آب و سموم به صورت خودکار برای هر نقطه از مزرعه تنظیم می‌شود.

۲. پیش‌بینی محصول و تحلیل عملکرد

با ترکیب داده‌های تاریخی، آب‌وهوا، وضعیت خاک و تصاویر، مدل‌های هوش مصنوعی میزان برداشت را پیش‌بینی می‌کنند. این امر به برنامه‌ریزی بهتر برای کاشت، برداشت و بازار کمک می‌کند.

۳. مانیتورینگ سلامت محصول و تشخیص آفات

اپلیکیشن‌های موبایل با قابلیت بینایی کامپیوتر می‌توانند از روی عکس برگ یا میوه، بیماری‌هایی مانند سفیدک، زنگ یا هجوم حشرات را تشخیص دهند. پهپادها نیز می‌توانند مناطق آلوده را شناسایی و نقشه‌ی سم‌پاشی دقیق ارائه دهند.

۴. آبیاری هوشمند

سیستم‌های هوش مصنوعی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های رطوبت خاک، پیش‌بینی بارش و تبخیر، برنامه آبیاری بهینه را اجرا می‌کنند و تا ۳۰ درصد در مصرف آب صرفه‌جویی می‌کنند.

۵. رباتیک و خودکارسازی

ربات‌های برداشت‌کننده (مانند ربات‌های چین توت‌فرنگی یا خیار) با استفاده از بینایی ماشین، میوه‌های رسیده را شناسایی و برداشت می‌کنند. ربات‌های وجین‌کننده نیز علف‌های هرز را بدون استفاده از سم از بین می‌برند.

۶. مدیریت دام

سیستم‌های نظارت بر دام با استفاده از حسگرهای پوشیدنی و هوش مصنوعی، سلامت، رفتار غیرعادی، زمان زایمان و بیماری دام را شناسایی می‌کنند. همچنین برای تحلیل صدا و تصویر برای تشخیص زودرس بیماری‌هایی مانند ورم پستان نیز به کار گرفته می شود.

۷. زنجیره تأمین و بازار

هوش مصنوعی به پیش‌بینی تقاضا، مدیریت انبار و کاهش ضایعات در حمل‌ونقل محصولات کشاورزی کمک می‌کند و بسترهای بازار هوشمند با تحلیل قیمت‌های جهانی، به کشاورزان در تصمیم‌گیری بهتر فروش یاری می‌رسانند.

۸. تحلیل خاک و انتخاب محصول

نمونه‌برداری خاک و تحلیل داده‌های تاریخی توسط AI، بهترین نوع کشت برای هر منطقه را پیشنهاد می‌دهد.

چالش‌ها

هزینه اولیه بالا برای تجهیزات و نرم‌افزار، نیاز به آموزش و دانش دیجیتال کشاورزان و دسترسی به اینترنت و زیرساخت‌ها در مناطق دورافتاده از چالش های این فناوری است.

آینده

تلفیق اینترنت اشیاء (IoT)، داده‌های بزرگ (Big Data) و هوش مصنوعی (AI) به زودی کشاورزی را به یک صنعت پیش‌بینی‌پذیر و کاملاً بهینه تبدیل خواهد کرد. این فناوری‌ها نه فقط برای مزارع بزرگ، بلکه با توسعه اپلیکیشن‌های کم‌هزینه برای کشاورزان خرد نیز در حال گسترش هستند.

انتهای پیام

گزارش از زهرا طاهری