ما المقصود بالزراعة الذكية؟

10 ديسمبر 2023

المؤلفين

Alice Gomstyn

IBM Content Contributor

Alexandra Jonker

Editorial Content Lead

ما المقصود بالزراعة الذكية؟

الزراعة الذكية هي اعتماد تقنيات متقدمة وعمليات زراعية تعتمد على البيانات لتحسين وتعزيز الاستدامة في الإنتاج الزراعي. تشمل التقنيات المستخدمة في الزراعة الذكية الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة وإنترنت الأشياء (IoT).

بينما كانت التقنيات والأدوات الجديدة جزءًا لا يتجزأ من إدارة المزارع وإنتاج الغذاء لفترة طويلة، فإن المخاوف الملحة تدفع تطوير وتبني تقنيات الزراعة الذكية اليوم. ومن أبرزها الأمن الغذائي: يجب أن يزيد إنتاج الغذاء بنسبة 70% بحلول عام 2050 لمواكبة النمو السكاني العالمي، وفقًا لصندوق النقد الدولي.1

تغير المناخ يُصعّب تأمين الغذاء الكافي. فهو يقلل من غلة المحاصيل ويعرض للخطر توافر الموارد الطبيعية مثل المياه للري. بالإضافة إلى قضايا المناخ، يواجه القطاع الزراعي أيضًا تحديات في الربحية وسط ارتفاع تكاليف المدخلات مثل الأسمدة، وتقلب أسعار السلع الأساسية، وزيادة المتطلبات التنظيمية.

"من خلال الزراعة الذكية، يمكننا التكيف بشكل أفضل مع أوجه عدم اليقين الناجمة عن تغير المناخ، والتخفيف من الآثار البيئية وتعزيز المرونة في الإنتاج الزراعي."

— المنظمة الدولية للتوحيد القياسي2

تصميم ثلاثي الأبعاد لكرات تتدحرج على مسار

أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي 


تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية. 

تطور الممارسات والتقنيات الزراعية

ركزت الممارسات الزراعية المبكرة على استخدام العمل البشري والحيوانات والأدوات البسيطة. ومن بين التطورات الملحوظة في التكنولوجيا الزراعية اختراع بذارة البذور للزراعة الأكثر كفاءة في عام 1701، ومحركات الجر البخارية التي شغلت دراس الحبوب في القرن التاسع عشر، والجرارات التي تعمل بالغاز في أوائل القرن العشرين.

أدى إدخال الآلات الزراعية إلى تقليل الحاجة إلى العمل البدني في الزراعة بشكل كبير، بينما سمح جمع البيانات وتحليلها للمزارعين بتحسين إنتاج محاصيلهم وماشيتهم. بدأت هذه الطريقة، التي تسمى الزراعة الدقيقة أو الزراعة الذكية، في أوائل الثمانينيات على يد الدكتور Pierre Robert، المعروف أيضًا باسم "أبو الزراعة الدقيقة". درس كيف تحتاج مناطق مختلفة من الحقل إلى كميات متفاوتة من العناصر الغذائية لتحقيق أفضل نمو للمحاصيل. أدى عمله إلى إنشاء أنظمة زراعية تطبق كميات مختلفة من الموارد في جميع أنحاء الحقل.3

في التسعينيات، تقدمت تقنية الأعمال الزراعية بشكل أكبر مع اختراع جهاز مراقبة غلة المحاصيل الرقمي والاستخدام المتزايد لأنظمة تحديد المواقع العالمية (GPS) القائمة على الأقمار الصناعية. من خلال الجمع بين بيانات الغلة ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، تمكن المزارعون من رسم خرائط غلاتهم، مما منحهم معلومات مهمة حول خصائص وجودة المحاصيل في الوقت الفعلي أثناء الحصاد. وفي وقت لاحق، أدت تقنية نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) إلى إنجاز كبير آخر: الأتمتة. ظهر الجرار ذاتي القيادة من شراكة بين شركة John Deere لمعدات المزارع ووكالة NASA في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.

Mixture of Experts | 25 أبريل، الحلقة 52

فك تشفير الذكاء الاصطناعي: تقرير إخباري أسبوعي

انضم إلى لجنة عالمية المستوى من المهندسين والباحثين وقادة المنتجات وغيرهم في أثناء سعيهم للتغلب على الفوضى والضوضاء المحيطة بالذكاء الاصطناعي لتزويدك بأحدث أخباره والرؤى المتعلقة به.

تقنيات الزراعة الذكية اليوم

إن التقنيات المتقدمة التي تعمل على إحداث ثورة في الإنتاج الزراعي في مختلف الأعمال الزراعية هي التي تدعم الزراعة الحديثة اليوم.

تكنولوجيا المعلومات والاتصالات

يُعرّف المعهد الوطني للمعايير والتقنية التابع لوزارة التجارة الأمريكية تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) بأنها التقاط وتخزين واسترجاع ومعالجة وعرض وتمثيل وتقديم وتنظيم وإدارة وأمن ونقل وتبادل البيانات والمعلومات. لقد أصبح جمع البيانات حول كل شيء من محتوى التربة إلى الظروف الجوية جانبًا رئيسيًا للزراعة الذكية، وتساعد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات المزارعين على تنظيم ونقل هذه البيانات.

إنترنت الأشياء

يشير مصطلح "إنترنت الأشياء" (IoT) إلى شبكة من الأجهزة المادية والمركبات والأجهزة والأشياء المادية الأخرى المدمجة بأجهزة استشعار وبرامج واتصال شبكي يسمح لها بجمع البيانات. وفي حالة الزراعة الذكية، تشتمل أجهزة إنترنت الأشياء على أنواع عديدة من مستشعرات إنترنت الأشياء، بما في ذلك أجهزة الاستشعار الخاصة بمراقبة المحاصيل وتتبع الثروة الحيوانية ومراقبة حالة المعدات الزراعية. كما تقوم المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) أو الطائرات بدون طيار المزودة بتقنية الكشف عن الضوء وتحديد مداه (LiDAR) بجمع البيانات الزراعية من خلال الاستشعار عن بُعد.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) أن يساعدا المزارعين على استخلاص رؤى قيمة من البيانات الكبيرة—مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة—الناتجة عن مبادرات إنترنت الأشياء. يمكن لتحليلات البيانات ونمذجتها من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المستندة إلى السحابة أن تدعم اتخاذ القرارات وتقنيات الزراعة الذكية. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات التنبؤية ومجموعات بيانات الطقس ونماذج التنبؤ الزراعي المدعومة بالتعلم الآلي أن تساعد الصناعة الزراعية في إدارة عملية الإنتاج، بما في ذلك إنتاج المحاصيل واستغلال الأراضي وتخطيط سلسلة التوريد.

الأتمتة والتشغيل الآلي

تبرز الأتمتة والتشغيل الآلي بشكل كبير في ممارسات الزراعة الذكية الحديثة. بالإضافة إلى الجرارات ذاتية القيادة، يستخدم المزارعون الروبوتات في مهام مثل البذر والحصاد والتقليم. ويمكنهم أيضًا استخدام الطائرات بدون طيار لرش الأسمدة ومبيدات الآفات وغيرها من المدخلات الزراعية بطريقة يمكن أن تكون أكثر كفاءة ودقة من الطرق التقليدية. إن التطبيق الأكثر دقة والمحدود للأسمدة، على وجه الخصوص، يمكن أن يكون له تأثير بيئي ملحوظ: فالأسمدة مصدر كبير لانبعاثات غازات الاحتباس الحراري.

الزراعة الذكية على أرض الواقع

يمكن لقطاع الزراعة ومقدمي التكنولوجيا المساعدة في خلق مستقبل أفضل للزراعة من خلال تقنيات الزراعة الذكية والابتكارات. فيما يلي بعض الأمثلة لتحسين إنتاجية المزارع حول العالم، بفضل الزراعة الذكية:

الاستشعار الذكي للتربة لتحسين استخدام المياه

في ولاية تكساس، تقوم أجهزة استشعار مرتبطة بتطبيق على الهواتف الذكية بجمع معلومات في الوقت الفعلي عن ظروف التربة، بما في ذلك رطوبة التربة. يجمع التطبيق هذه المعلومات مع بيانات أخرى، بما في ذلك توقعات الطقس، لتحليل مدعوم بالذكاء الاصطناعي ينتج عنه توصيات بشأن الري. يرسل التطبيق هذه التوصيات إلى الأجهزة المحمولة للمزارعين لمساعدتهم على نشر موارد المياه بكفاءة لتحسين نمو المحاصيل في المناطق المتأثرة بالجفاف وتغير المناخ.

الري السحابي لمقاومة إجهاد الكروم

في كاليفورنيا، حيث يعد الاستخدام الكفء للمياه مصدر قلق كبير أيضًا، قامت مزرعة نبيذ بتطبيق أداة سحابية تستوعب معلومات من توقعات الطقس وصور الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار لقياس إجهاد الكرمة. ينتج عن تحليل البيانات توصيات ري مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات كل كرمة. منذ تطبيق هذه الأداة، زادت الغلة بنسبة 26% مع تقليل استخدام المياه بنسبة 16%.

التحكم بالمناخ المستند إلى الذكاء الاصطناعي في الصوبات الزراعية

في منطقة ألماتي في كازاخستان، تم تجهيز منشأة دفيئة ذكية بمساحة خمسة هكتارات بتقنيات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي. تراقب هذه التقنيات الظروف داخل الدفيئات وتعدل تلقائيًا درجات الحرارة والضوء والرطوبة ومستويات الري حسب الضرورة لتهيئة البيئة المثالية لنمو المحاصيل.4

مراقبة سلوك الحيوان لتحسين إنتاج الألبان

في المملكة المتحدة، قام باحثون بتثبيت أجهزة استشعار على ماشية في مزارع الألبان لتتبع نشاطها، بما في ذلك الخطوات التي تم اتخاذها والوقت الذي يقضونه في الأكل والاستلقاء. نظرًا لأن الماشية الأكثر نشاطًا تُظهر عمومًا سلوكًا أكثر إيجابية، يمكن أن تساعد هذه المعلومات المزارعين على تحديد ما إذا كانت التدخلات ضرورية —أي تغيير بيئة الحيوانات لرفع مستويات رضاها، والتي تميل إلى تحسين إنتاج الحليب.5

حلول ذات صلة
IBM Envizi ESG Suite

اكتشف كيف يمكن لـ Envizi مساعدتك في حل أكثر التحديات إلحاحاً وتعقيداً باستخدام بيانات الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات وتحقيق أهداف الاستدامة الخاصة بك.

 

استكشف IBM Envizi ESG Suite
حلول الاستدامة

ابدأ رحلتك في مجال الاستدامة اليوم من خلال ربط خارطة الطريق الاستراتيجية الخاصة بك بالعمليات اليومية.

استكشف حلول الاستدامة
الخدمات الاستشارية في مجال الاستدامة

استخدم خدمات استشارات الاستدامة من IBM لتحويل طموحاتك في الاستدامة إلى أفعال ملموسة والتحول إلى مؤسسة أكثر مسؤولية وربحية.

استكشف الخدمات الاستشارية في مجال الاستدامة
اتخِذ الخطوة التالية

سرع من وتيرة رحلة الاستدامة الخاصة بك من خلال التخطيط لمسار مستدام ومربح للمضي قدمًا من خلال الحلول والمنصات المفتوحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والخبرة الصناعية المتعمقة من IBM.

    استكشف حلول الاستدامة اكتشف مجموعة Envizi ESG
    الحواشي