يعمل في زراعة الأرض.. آخر تطورات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 16th, July 2024 GMT
الذكاء الإصطناعي.. يشهد العالم كل يوم تطور جديد في عالم التكنولوجيا، خاصة بعد ظهور الذكاء الإصطناعي، حيث كشفت الدراسات الحديثة إمكانية استخدام الذكاء الإصطناعي في إنتاج الغذاء، وتسهيل الاستخدام الفعال للموارد الطبيعية، بما يساعد في تحسين المحاصيل والأصول الزراعية.
آخر تطورات الذكاء الاصطناعي في مجال الزراعةنشرت منظمة «الفاو»، تقريرًا أشارت فيه إلى أهمية التقنيات الرقمية وعلى رأسها الذكاء الاصطناعي دوراً مهماً في تعزيز القدرة على الإنتاج الزراعي، فبينما يكافح المزارعون لمواجهة التحديات التي تواجههم، يظهر الذكاء الاصطناعي كحل مبتكر وفعال في مكافحة أضرار التغيرات المناخية على الزراعة، حيث تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة على استخدام البيانات المحصولة من الحقول وأجهزة مراقبة البيئة والأقمار الاصطناعية لتحليل المعطيات وتوفير توصيات مبنية على البيانات، وتطبيق نظام GPTGO (googpt) في قطاع الزراعة.
يعد GPTGO أكبر محرك بحث في عالم الزراعة الذي يدمج تقنية تعلم الآلة لإعطاء إجابات دقيقة وشاملة للمزارعين والباحثين وكل من يعمل في هذا المجال، فهو من أهم التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي في قطاع الزراعة.
ويستخدم GPTGO الشبكات العصبونية العميقة والنماذج التنبؤية لتحليل البيانات الزراعية والاستدلال على التوجهات الجديدة وتوفير الحلول للمشكلات المستمرة، عن طريق تحليل كميات ضخمة من البيانات الزراعية الخاصة بالأراضي والمحاصيل والظروف المناخية، يقدم GPTGO توصيات متخصصة لتحسين عمليات الزراعة وزيادة الإنتاجية، ويمكن للمزارعين معرفة أفضل أوقات الزراعة ونوع البذور المناسبة وكمية الماء والأسمدة المطلوبة وغيرها من العوامل المهمة لنجاح المحصول.
تطورات التكنولوجيا والذكاء الإصطناعي في الزراعةنتائج استخدام الذكاء الإصطناعي في مجال الزراعةأفادت التجارب الميدانية للاستخدام الذكي للذكاء الاصطناعي في الزراعة إلى نتائج مشجعة، حققت بعض المزارع الذكية زيادة في الإنتاجية بنسب تصل إلى 30% وتحسيناً في جودة المحاصيل وتقليلاً في استخدام الموارد المائية والأسمدة.
ويفتح هذا النهج الجديد في الزراعة أبواباً لمستقبل مستدام وفعال لتلبية تحديات تغير المناخ والأمن الغذائي، بحيث يمثل استخدام الذكاء الاصطناعي في الزراعة نقلة نوعية تعطي فرصة لتحسين الأداء الزراعي والتكيف مع التحديات المناخية المستمرة.
ويتوقع خبراء ومحللون أن يزداد اعتماد تلك التكنولوجيات في المستقبل، وبالتالي ترقية الزراعة إلى مستوى أكثر استدامة وفعالية، وضمان توفير الغذاء الكافي لسكان الكوكب المتزايد.
تطورات التكنولوجيا والذكاء الإصطناعي في الزراعةمراحل الزراعة بالذكاء الاصطناعيأوضح تقرير منظمة «الفاو» مراحل الزراعة بالذكاء الإصطناعي المتمثلة في:
تحضير التربةيتيح الذكاء الاصطناعي من خلال بيانات أجهزة الاستشعار الموضوعة في التربة، أو صور الهواتف الذكية إمكانية اكتشاف عيوب التربة، والتعرّف على نقص المغذّيات فيها.
ومن الأمثلة التطبيقية على ذلك نذكر "بلانتكس" (Plantix) وهو تطبيقٌ يتيح للمزارعين تحديد مقدار ونوع المواد العضوية التي ينبغي إضافتها لجعل التربة مناسِبة لمحاصيل معيّنة.. بالإضافة إلى أنه يقدّم النصائح على شكل فيديوهات وذلك بحسب الحالة التي تواجه المزارعين.. وجديرٌ بالذكر أنّ التطبيق متاح في 18 لغة بينها اللغة العربية.. ومع أداة "فارم بيتس" (Farm Beats) من شركة "مايكروسوفت"، ما على المزارعين سوى التقاط صورة من خلال هواتفهم ثم تحميلها، وبعد تقييم المشكلة، يتمّ تزويد المزارعين بالحلول التي تساعدهم في تحسين نوعية التربة وكميتها.
وضع البذوريمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المزارعين على تحديد الأماكن الأنسب لزرع محاصيل معينة وذلك بناءً على الخصائص الجغرافية للحقل، أو التركيب الكيميائي للتربة وغيرها.
ويتمّ ذلك من خلال تحليل الصور التي توفرها الطائرات بدون طيار، كما بإمكان المزارعين استخدام أدوات تخطيط المحاصيل مثل "eAgronom" لتحديد مقدار كل محصول تحتاج المزرعة لزرعه في البيوت الزراعية، ومتى يجب زرع المحاصيل، وما إلى ذلك.
وعلى الرغم من أنّ خطة المحاصيل الشاملة تتجاوز عملية وضع البذور، فإنه لا يزال من الجيد معرفة أنه باستخدام مثل هذه الأدوات يمكن للمزارعين تقليل استهلاك مبيدات الأعشاب والأسمدة بنسبة تتراوح بين 25% و35% بالإضافة إلى زيادة المحصول بنسبة تصل إلى 4%.
كما يستطيع الذكاء الاصطناعي فحص صور البذور ومقارنتها بصور البذور الصحية قبل بدء عملية الزرع.
حيث تحدّد خوارزميات التعلّم الآلي الخاضعة للإشراف جودة البذور وتصنيف المحاصيل التي تراها.
وباستخدام هذه البيانات، يمكن توجيه روبوتات الزراعة مثل آلة فرز البذور ذات الرؤية الحاسوبية التي طورتها خدمات البحوث الزراعية في وزارة الزراعة الأمريكية، لتصفية البذور دون المستوى، أو فرز البذور إذا اختلطت مع بعضها.
التسميديعمل الذكاء الاصطناعي من خلال الاستعانة بمجموعات البيانات (Datasets) على التحقّق من الآثار البيئية لاستخدام كميات وأنواع مختلفة من الأسمدة، بالإضافة إلى الاعتماد عليه في تحديد الجرعات المناسبة، والتقليل من التأثير السلبي على المحاصيل.
تطورات التكنولوجيا والذكاء الإصطناعي في الزراعةرأي المسئولين العرب في استخدام الذكاء الإصطناعي في الزراعةأوضح مدير عام اقتصاديات التنوع البيولوجي بوزارة البيئة، البيلي حطب، إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على مضاعفة الإنتاج الزراعي وهو أداة قوية في مواجهة التغيرات المناخية، والعرب متفوقون في مجال الزراعة تحديد، ولدينا قطاع الزراعة الآلية به إمكانيات تكنولوجية عالية جداً، هذا القطاع يساعد المستثمرين في استصلاح الأراضي الزراعية، وتحليل متبقيات الهرمونات في المنتج الزراعي النهائي الذي يتم تصديره، وكذلك تستخدم في إنتاج الأسمدة والمخصبات المبيدات، وإنتاج التقاوي والري الحديث، وكل هذا تم العمل عليه في مصر وغالبية الوطن العربي مما يؤهله لحدوث طفرة زراعية.
وأضاف إنه: «يتم استخدام أفضل ما توصل إليه العلم في تطوير الزراعة في مصر، ولدينا الإدارة المركزية للعلاقات الخارجية تمثل هذه العلاقة ويتم تدريب الإخوة العرب والأفارقة من خلال مركز التدرب المصري التابع للإدارة السابقة، وتأتي وفود كثيرة إلى مصر لتدريبها، ولدينا مزارع مصرية موجودة في إفريقيا تقوم على أحدث ما أنتجه العلم من أدوات للنهوض بالزراعة ومقاومة المناخ أيضاً، كل هذا بهدف إحداث طفرة زراعية لدى إخواننا العرب والأفارقة ».
وتابع حديثه:«لدينا توجيهات وزارية صريحة بضرورة وأهمية التعاون العربي في هذا المجال، إلى وجود الجانب البحثي بقوة، وعلى أرض الواقع نصدر إلى الدول العربية، التي تستورد من مصر العديد من المنتجات منها البطاطس، وهذا العام قاربنا على مليون طن، نصيب الدول العربية منها 20%، وهناك تعاون في إنتاج وتصدير محاصيل أخرى كالعنب والرمان وفلفل الألوان والخضر، وكذلك هناك تعاون في مجال الزراعة بشكل مباشر».
الدول الرائدة في مجال استخدام التكنولوجيا في مجال الزراعةتعد الإمارات من الدول العربية الرائدة في مجال الاستثمار في التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في الزراعة، حيث قدمت الإمارات العديد من المشاريع والمبادرات التكنولوجية المميزة، مثل مشروع تمكين الزراعة المستدامة ومشروع الزراعة العمودية، للتغلب على قيود الفضاء والموارد المائية المحدودة وزيادة إنتاجية الزراعة، فتجربتهم في هذا المجال تأتي بنتائج مشجعة وتثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون حلاً مبتكراً لتحقيق النهضة الزراعية في المنطقة.
اقرأ أيضاًالحاسبات والذكاء الإصطناعي بحلوان تعلن أهداف برنامج هندسة البرمجيات
الذكاء الاصطناعي يتوقع فوز دونالد ترامب في الانتخابات الأمريكية
المصدر: الأسبوع
كلمات دلالية: الزراعة الذكاء الاصطناعي الذكاء الإصطناعي تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته الذكاء الصناعي الذكاء الاصطناعي والزراعة الذكاء الاصطناعي في التصميم الذكاء الاصطناعي في الزراعة استخدام الذكاء الاصطناعي في الزراعة التكنولوجيا في الزراعة الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحديثة الاصطناعی فی الزراعة الذکاء الاصطناعی فی الذکاء الإصطناعی فی والذکاء الإصطناعی فی مجال الزراعة استخدام الذکاء من خلال
إقرأ أيضاً:
الجدل الاقتصادي في شأن الذكاء الاصطناعي (2/5)
عبيدلي العبيدلي
خبير إعلامي
إذا كانت مواقف المؤيدين والمعارضين تتركز على الوظائف أو الكفاءة أو الاحتكار، فإن الجدل الاقتصادي الأعمق يدور حول قضايا بنيوية تمس طبيعة النظام الاقتصادي ذاته، ومفاهيم أساسية كالتوزيع، والملكية، والعدالة، والدخل، والقيمة. في هذا القسم، نسلط الضوء على أبرز هذه الإشكاليات التي أصبحت مركزية في تقييم الذكاء الاصطناعي اقتصاديًا.
توزيع الثروة: هل الذكاء الاصطناعي يُعيد إنتاج اللامساواة؟السؤال الجوهري الذي يطرحه النقاد هو: من المستفيد الحقيقي من القيمة الاقتصادية التي يُنتجها الذكاء الاصطناعي؟ بينما تعد الشركات والمجتمعات بتحقيق مكاسب كبيرة من استخدام الذكاء الاصطناعي، فإن المؤشرات الواقعية تظهر أن هذه المكاسب تذهب أساسًا إلى فئة محدودة من ملاك رؤوس الأموال الرقمية، أي الذين يملكون الخوارزميات والبنى التحتية والبيانات.
تشير دراسة لمعهد ماكينزي (2022) إلى أن 90% من القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي تتركز في 10% فقط من الشركات. وهذا يُعيد إنتاج نمط اقتصادي يقوم على التركز والاحتكار، ويُفاقم من فجوة الدخل داخل الدول وفيما بينها. في السياق ذاته، فإن الدول النامية التي لا تملك بنية تحتية رقمية متقدمة، ولا القدرة على تطوير نماذجها الخاصة، تجد نفسها خارج دائرة التراكم الرقمي.
ملكية البيانات: من يملك "النفط الجديد"؟
البيانات، في عالم الذكاء الاصطناعي، هي المادة الخام الأساسية. فكل خوارزمية تحتاج إلى تغذية مستمرة بالبيانات لتعمل وتتعلّم. والسؤال الذي يُطرح هنا: من يمتلك هذه البيانات؟ هل هو الفرد الذي يُنتجها من خلال استخدامه اليومي للتكنولوجيا؟ أم الشركات التي تجمعها وتحللها وتُحولها إلى أدوات تجارية؟
يُطالب عدد متزايد من المفكرين بضرورة الاعتراف بـ "حقوق ملكية البيانات الشخصية"، بمعنى أن الأفراد يجب أن يملكوا حق تقرير المصير بشأن بياناتهم، وأن يحصلوا على مقابل مالي مقابل استخدام شركات الذكاء الاصطناعي لتلك البيانات. هذا الطرح يُعيد طرح سؤال العدالة في الاقتصاد الرقمي: لا يمكن السماح بأن تُبنى مليارات الدولارات من الأرباح على بيانات الناس دون موافقتهم أو عائد عادل لهم.
الضرائب على الذكاء الاصطناعي: هل يجب أن تُعوّض الآلة الإنسان؟من أكثر الطروحات المثيرة للجدل ما طرحه بيل غيتس في عام 2017 حول فرض "ضريبة على الروبوتات". الفكرة تنطلق من فرضية أن الآلة التي تحل محل العامل البشري يجب أن تُعامل اقتصاديًا كما لو كانت موظفًا، وبالتالي يجب على الشركات التي تستخدمها أن تدفع مقابل ذلك لصندوق اجتماعي يُموّل برامج تدريب وإعادة تأهيل، أو يُستخدم لتوفير دخل أساسي للمواطنين المتضررين.
لكن معارضي هذه الفكرة يرون فيها عائقًا أمام الابتكار، ومحاولة لإبطاء التقدم التكنولوجي باسم العدالة. ويكمن التحدي في إيجاد معادلة ضريبية لا تُعيق الشركات الصغيرة عن استخدام التكنولوجيا، ولا تُشجع الاحتكار، بل تُعيد توزيع الأرباح المتولدة بطريقة عادلة.
مستقبل سوق العمل: من الوظيفة إلى المهارةفي ظل انتشار الذكاء الاصطناعي، لم يعد سوق العمل قائمًا على الوظائف الثابتة، بل على تجزئة المهارات. المفهوم الكلاسيكي للوظيفة كعقد طويل الأمد بين العامل والمؤسسة يفقد أهميته تدريجيًا، ويحل محله مفهوم العمل حسب الطلب (Gig Economy)، والعمل الحر عبر المنصات، والعمل المعتمد على المهارة الرقمية القابلة للتداول.
هذا التحول يحمل فرصًا (مثل المرونة) لكنه في المقابل يُضعف الاستقرار الاقتصادي للفرد، ويخلق طبقة "عمال رقميين بلا حماية"، لا يتمتعون بتأمين اجتماعي أو حقوق نقابية. وهنا يُطرح السؤال: هل سيبقى الاقتصاد يعمل وفق منطق "من يعمل، يحصل"، أم أن التحولات التقنية تستدعي إعادة النظر في العلاقة بين العمل والدخل؟
العدالة الجيلية والانتقال الرقميأخيرًا، من أكبر التحديات التي تُطرح في سياق الذكاء الاصطناعي هي العدالة بين الأجيال. فبينما يُجبر الجيل الحالي من العمال على التكيّف السريع مع أدوات جديدة، فإن النظم التعليمية في كثير من الدول لا تزال عاجزة عن إعداد الجيل القادم للتعامل مع هذا الواقع. يُظهر تقرير لليونسكو (2023) أن أقل من 25% من المدارس في الدول منخفضة الدخل تُوفر تعليمًا رقميًا كافيًا.
هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يهدد فقط التوازن الطبقي الحالي، بل ينذر بتعميق الفجوة بين جيل متمكن رقميًا وآخر مُهمش معرفيًا. وإذا لم يتم التعامل مع هذا التحدي بنظرة طويلة المدى، فقد نفقد أجيالًا كاملة من الفرص الاقتصادية المستقبلية.
الذكاء الاصطناعي في التطبيق الواقعي
النقاش النظري حول الذكاء الاصطناعي لا يكتمل دون العودة إلى الوقائع الفعلية التي تُجسد تأثيراته على الاقتصاد والمجتمع. في هذا القسم، نستعرض حالات واقعية من دول ومؤسسات وشركات دولية تُبيّن كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون قوة بناءة أو مدمّرة، حسب السياق السياسي والاجتماعي والتنظيمي الذي يُحيط به.
نماذج إيجابية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
سنغافورة – استراتيجية وطنية لذكاء اصطناعي متمركز حول الإنسانمنذ عام 2018، أطلقت سنغافورة مبادرة “AI Singapore” لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحكومية والاقتصادية ذات الأولوية، مثل النقل، والصحة، والتعليم. تم تصميم الاستراتيجية لتكون شاملة ومراعية للجوانب الأخلاقية، حيث خضعت كل مبادرة لمراجعة مجتمعية قبل تنفيذها.
في قطاع النقل، ساعد الذكاء الاصطناعي في تخفيف الازدحام بنسبة 15% عبر إدارة ذكية لحركة المرور. وفي الرعاية الصحية، طورت الدولة نماذج تشخيص مبكر للسكري والسرطان باستخدام بيانات السكان، ما أسهم في تقليل كلفة العلاج طويل الأمد. النتيجة كانت زيادة الكفاءة وتحسين الخدمات دون التضحية بالعدالة الاجتماعية.
الهند – الذكاء الاصطناعي لخدمة المزارعين الصغارفي شراكة بين شركة Microsoft ووزارة الزراعة الهندية، تم تطوير نظام يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه المزارعين حول موعد الزراعة والحصاد، بناءً على بيانات الطقس والتربة والتاريخ الزراعي. المشروع استهدف صغار المزارعين الذين لا يمتلكون أدوات تحليلية.
النتائج أظهرت زيادة في المحصول الزراعي بنسبة تراوحت بين 20% و25%، وتقليص الهدر بنسبة 40%. هذه التجربة تُجسد كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخدم فئات مهمشة ويُسهم في تحقيق الأمن الغذائي.
كندا – تحسين الشمول المالي عبر خوارزميات تقييم ائتماني عادلةشركة “Zest AI” في كندا طورت نموذجًا لتقييم الجدارة الائتمانية قائمًا على الذكاء الاصطناعي، يعتمد على بيانات متنوعة بدلًا من التركيز التقليدي على الراتب وسجل الائتمان فقط. هذا التغيير مكّن الآلاف من الأفراد ذوي الدخل غير المنتظم من الوصول إلى القروض لأول مرة.
النتيجة كانت زيادة معدلات الموافقة على القروض بنسبة 25% دون ارتفاع ملحوظ في حالات التعثر، مما أثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يُستخدم لإزالة الحواجز الاقتصادية بدلًا من ترسيخها.
نماذج سلبية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
الولايات المتحدة – خوارزمية “COMPAS” في النظام القضائي والتمييز ضد السودنظام “COMPAS” طُور لتقدير احتمال عودة السجين إلى الجريمة، واستخدمته محاكم أمريكية لتقرير منح السراح المشروط. لاحقًا، كشفت منظمة ProPublica أن النظام يُظهر انحيازًا واضحًا ضد المواطنين الأمريكيين من أصول إفريقية، حيث يُقيّمهم بخطورة أعلى من البيض حتى في الحالات المتشابهة.
هذا النموذج يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي، عند تدريبه على بيانات منحازة، أن يُعيد إنتاج العنصرية، ما يؤدي إلى إقصاء فئات كاملة من الفرص الاقتصادية والاجتماعية.
الصين – نظام “الائتمان الاجتماعي” والتحكم الاقتصادي عبر الذكاء الاصطناعياعتمدت الصين نظامًا للائتمان الاجتماعي يُقيّم سلوك المواطنين رقميًا بناءً على مدى التزامهم بالقوانين والمعايير الاجتماعية. يتم ذلك عبر مراقبة البيانات السلوكية من كاميرات المراقبة، والإنفاق، والحياة الرقمية. الحاصلون على تقييمات متدنية يُحرمون من شراء تذاكر القطارات، أو الحصول على قروض، أو حتى التوظيف في بعض المؤسسات.
هذا النموذج يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحول إلى أداة لضبط المجتمعات وفرض السيطرة، وحرمان الأفراد من المشاركة الاقتصادية إذا لم يستوفوا معايير سياسية أو سلوكية.
أفريقيا جنوب الصحراء – الإقصاء بسبب الفجوة الرقميةرغم ما يحمله الذكاء الاصطناعي من وعود تنموية، فإن واقع الكثير من الدول الإفريقية يُظهر صورة مقلقة. ففي تقرير للبنك الإفريقي للتنمية (2022)، تبين أن 70% من سكان القارة لا يمتلكون مهارات رقمية أساسية، وأن أغلب الدول لا تملك بنية تحتية تؤهلها لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
نتيجة ذلك أن الشركات المحلية لا تستطيع المنافسة في السوق الرقمية، وأن الذكاء الاصطناعي يزيد من التبعية الاقتصادية للخارج بدلًا من أن يُقلصها.
رابط مختصر
فبركوا شهادات جامعية.. استقالة نواب بسبب سير ذاتية مزورة في إسبانيا