تُعد الأعشاب الضارة مشكلة مستمرة في الزراعة لأنها تتنافس مع المحاصيل على ضوء الشمس والماء والمغذيات. التحدي اليوم ليس مجرد “قتل الأعشاب الضارة” (يمكن للجرارات والمبيدات القيام بذلك) بل القيام بذلك بانتقاء – إزالة الأعشاب الضارة دون الإضرار بالمحاصيل.

تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات المتطورة الآن أدوات قوية لهذا الغرض. باستخدام الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة، يمكن لآلات الزراعة الحديثة “رؤية” النباتات الفردية، وتمييز المحاصيل من الأعشاب الضارة، ثم إزالتها أو القضاء عليها تلقائيًا.

تعد هذه الأنظمة بتوفير العمالة، وتقليل استخدام المواد الكيميائية، وجعل الزراعة أكثر كفاءة واستدامة.

كيف يحدد الذكاء الاصطناعي الأعشاب الضارة

يعتمد التحكم في الأعشاب الضارة المدعوم بالذكاء الاصطناعي على الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق. تلتقط الكاميرات المثبتة على الجرارات أو أجهزة الرش أو الروبوتات الصغيرة صورًا للنباتات، ويتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (غالبًا الشبكات العصبية التلافيفية، أو CNNs) لتمييز المحاصيل من الأعشاب الضارة.

على سبيل المثال، تقوم شركة Carbon Robotics بتحميل ملايين الصور الموسومة للأعشاب الضارة والمحاصيل لتدريب شبكة CNN لاكتشاف الأعشاب الضارة، والتي تعمل على معدات LaserWeeder الخاصة بها بالكامل على الجهاز (دون الحاجة للإنترنت). تستخدم شركة John Deere أيضًا الرؤية المدمجة وCNNs في جراراتها المستقلة وأجهزة الرش See & Spray للتعرف على الأعشاب الضارة في الوقت الحقيقي. في الأبحاث، حققت نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة مثل متغيرات YOLO ومحولات الرؤية دقة تزيد عن 90% في التعرف على أنواع الأعشاب الضارة في الحقول.

النتيجة هي أن أنظمة الرؤية الحديثة يمكنها تحديد الأعشاب الضارة بدقة على مستوى البكسل. وتعمل في الوقت الحقيقي أثناء تحرك الآلة.

على سبيل المثال، تحمل أذرع See & Spray من John Deere العديد من الكاميرات والمعالجات المدمجة التي تفحص آلاف الأقدام المربعة في الثانية. يتم تحليل كل إطار صغير من الكاميرا بواسطة تعلم الآلة لتحديد “محصول أم عشب ضار؟”، وإذا كان عشبًا ضارًا، يقوم النظام فورًا بتنشيط فوهة الرش في تلك النقطة.

فعليًا، يحول الذكاء الاصطناعي الجرار إلى روبوت ذكي جدًا مجهز لتحديد حتى الأعشاب الصغيرة ذات الأوراق 2-3 في الحقل.

طرق إزالة الأعشاب الضارة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

بمجرد تحديد الأعشاب الضارة، تزيلها الأنظمة المختلفة بطرق متنوعة. الطرق الرئيسية الثلاث هي الرش المستهدف، إزالة الأعشاب الميكانيكية، و إزالة الأعشاب بالليزر أو الحرارة. جميعها تستخدم الرؤية الحاسوبية للتركيز على العلاج فقط على الأعشاب الضارة.

• الرش الدقيق (أجهزة الرش الموضعية): تثبت هذه الأنظمة كاميرات على ذراع الرش أو منصة متحركة وتطلق المبيد فقط على الأعشاب المكتشفة. يستخدم نظام See & Spray من John Deere، على سبيل المثال، كاميرات مثبتة على الذراع والذكاء الاصطناعي لتقليل استخدام المبيدات بنسبة حوالي 59% في المتوسط.
  
  يمسح جهاز الرش الحقل بسرعات تصل إلى 15 ميلًا في الساعة، وعندما يتعرف الشبكة العصبية على عشب ضار، ينشط فوهة رش فردية فوق تلك النبتة. بالمقابل، يقوم الرش التقليدي بتغطية الحقل بأكمله.
  
  تُظهر الأبحاث أن مثل هذه الروبوتات التي تستخدم الرش الموضعي يمكن أن تقلل حجم المبيدات بمقدار 20 مرة وتخفض استخدام المواد الكيميائية حتى 95%. كما تروج شركة Ecorobotix السويسرية لتقنيتها الدقيقة جدًا التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتمييز الأعشاب الضارة عن المحاصيل ورش النباتات غير المرغوب فيها فقط.
  
  عمليًا، وفرت هذه الأجهزة ملايين الجالونات من المواد الكيميائية – حيث أفادت John Deere أن نظام See & Spray وفر حوالي 8 ملايين جالون من المبيدات على أكثر من مليون فدان في عام 2024.

• أجهزة إزالة الأعشاب الميكانيكية: تستخدم بعض الروبوتات المستقلة أدوات مادية بدلاً من الرش. على سبيل المثال، يجمع روبوت Element من Aigen (الذي تموله شركات تقنية كبرى) بين الكاميرات والذكاء الاصطناعي مع “محراث” ميكانيكي يقطع الأعشاب من الجذور.
  
  أثناء تحرك الروبوت بين صفوف المحاصيل، توجه خوارزمياته شفرة حادة لقطع الأعشاب المكتشفة. وبما أن هذه طريقة تلامسية، فإنها تترك المحاصيل سليمة. يعمل Element بالطاقة الشمسية والرياح ومصمم للقيام بإزالة الأعشاب المستمرة دون استخدام مواد كيميائية.
  
  وبالمثل، طورت شركات ناشئة مثل FarmWise وVerdant Robotics أدوات حراثة موجهة بالذكاء الاصطناعي. يستخدم روبوت Sharpshooter من Verdant، على سبيل المثال، الرؤية الحاسوبية لرش جرعة صغيرة من المبيد فقط على كل عشب، مما يقلل من استخدام المدخلات بنسبة ~96%. تعتبر الطرق الميكانيكية واعدة بشكل خاص للمحاصيل العضوية أو المتخصصة حيث يكون استخدام المبيدات مشكلة.

• إزالة الأعشاب بالليزر والحرارة: طريقة جديدة جدًا تستخدم الليزرات عالية الطاقة أو أشعة الحرارة لقتل الأعشاب الضارة. طورت شركة Carbon Robotics (الولايات المتحدة) جهاز LaserWeeder G2، وهو آلة تُسحب بواسطة الجرار مزودة بعدة ليزرات بقوة 240 واط وكاميرات.
  
  يقوم نظام الرؤية الخاص بها (المدعوم بالشبكات العصبية) بمسح النباتات ثم يطلق الليزرات لحرق أنسجة العشب الضار بدقة. هذه الطريقة خالية من المواد الكيميائية ودقيقة للغاية: تدعي Carbon Robotics دقة استهداف دون ملليمتر ويمكنها معالجة ملايين الصور في الساعة.
  
  (نظام بريطاني مشابه يسمى Map & Zap يستخدم ليزرات موجهة بالذكاء الاصطناعي مع فعالية تزيد عن 90%). خيار حراري آخر هو الحرق؛ تستخدم بعض الآلات الحرارة الموجهة لذبول الأعشاب.
  في جميع هذه الأنظمة الليزرية/الحرارية، تعتبر الرؤية الحاسوبية ضرورية – بدونها ستؤدي الأشعة عالية الطاقة إلى حرق كل شيء.

يمكن أيضًا دمج هذه الطرق المختلفة لإزالة الأعشاب. على سبيل المثال، طورت جامعة جيلف ماسحًا بالذكاء الاصطناعي مثبتًا على الجرار يقوم بـرسم خريطة كثافة الأعشاب الضارة في حقول الفاصوليا الليمية.

يمكن للمزارعين بعد ذلك تطبيق المبيدات فقط على البقع المرسومة. في المستقبل، قد نرى أنظمة متكاملة: قد يستخدم الروبوت الرؤية الحاسوبية ليقرر ما إذا كان يجب الرش أو القطع أو الحرق حسب نوع المحصول والظروف.

دراسات حالة من الواقع

تقنية إزالة الأعشاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي مستخدمة بالفعل في المزارع حول العالم. إليكم بعض الأمثلة:

• نظام John Deere See & Spray: تم اعتماد هذا النظام الرائد على نطاق واسع في زراعة الحبوب على نطاق واسع. في تجارب عام 2024، عالجت أجهزة الرش See & Spray أكثر من مليون فدان ووفرت حوالي 8 ملايين جالون من المبيدات.
  
  تبلغ تقارير الشركة عن متوسط تقليل المبيدات حوالي 59% عبر حقول الذرة وفول الصويا والقطن. ينسب المزارعون إلى See & Spray توفيرًا كبيرًا: حيث قال مزارع في كانساس إنه خفض تكاليف المبيدات إلى الثلث باستخدام النظام.
  
  تقنيًا، يستخدم See & Spray كاميرات مثبتة على الذراع وشبكات عصبية مدمجة لتحديد “عشب ضار أم لا”. إذا اكتشف عشبًا ضارًا، يقوم الجهاز بتنشيط فوهة فردية، مما يسمح بالتطبيق بدقة نقطية.

• جهاز Carbon Robotics LaserWeeder: قام المؤسس بول مايكيسل (مهندس سابق في أوبر) بتطوير جهاز إزالة الأعشاب بالليزر المدعوم بالذكاء الاصطناعي لسنوات. يستخدم LaserWeeder G2 شبكة CNN مدربة لاكتشاف الأعشاب ثم يطلق نبضات ليزر سريعة عليها.
  
  يعمل النظام بالكامل على الجهاز دون الحاجة للاتصال بالسحابة. تؤكد Carbon Robotics على الكفاءة: يمكن لليزرات القضاء على الأعشاب “بحجم رأس القلم” قبل أن تتنافس مع المحاصيل.
  
  عمليًا، يمكن لوحدات LaserWeeder (المسحوبة بواسطة الجرارات) العمل ليلاً ونهارًا وتغطية الحقول على نطاق واسع. تحتوي كل وحدة على عدة كاميرات ووحدات معالجة رسومات، وتعمل بدقة دون ملليمتر.
  
  تعني هذه الدقة أنه لا يتضرر أي محصول تقريبًا ولا حاجة لحراثة إضافية للتربة.

• جهاز Ecorobotix ARA للرش: تصنع شركة Ecorobotix السويسرية جهاز رش عالي الدقة يعمل بالطاقة الشمسية يسمى ARA. يستخدم نظام الرؤية “نبات بنبات” الخاص به التعلم العميق لاكتشاف الأعشاب بسرعة عالية.
  
  تدعي Ecorobotix تقليل استخدام المواد الكيميائية بنسبة تصل إلى 95% لأنه يستهدف الأعشاب فقط. تظهر الاختبارات أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد أنواع الأعشاب بدقة دون سنتيمتر أثناء تحرك الجهاز، مع اتخاذ القرار في حوالي 250 مللي ثانية لكل نبتة.
  
  تسوق الشركة الجهاز للخضروات عالية القيمة والمحاصيل المتخصصة حيث يكون توفير المواد الكيميائية والعمالة أمرًا حيويًا.

• روبوت Verdant Robotics – Sharpshooter: طورت شركة ناشئة تسمى Verdant Robotics روبوت Sharpshooter الذي يستخدم الرؤية الحاسوبية لتحديد الأعشاب ثم يرش كمية صغيرة من المبيد على كل واحدة.
  
  في التجارب، أفادت Verdant أن Sharpshooter يمكنه تقليل مدخلات المبيدات بنسبة 96% وخفض تكاليف إزالة الأعشاب بأكثر من 50% مقارنة بالطرق التقليدية.
  
  هذا مثال آخر على تقنية الرش الموضعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث يقوم نظام الرؤية بعمل فريق كامل من الرشاشين.

• روبوت جامعة جيلف للكشف عن الأعشاب: طور الباحثون بقيادة الدكتور مدحت موسى نظامًا أوليًا لمزارع الفاصوليا الليمية العضوية. يقوم جهاز كاميرا ذكي مثبت على الجرار بمسح الحقل وإنتاج خريطة كثافة الأعشاب الضارة مثل عشب الخنازير.
  
  تجمع الخوارزميات العديد من الصور، مميزة الفاصوليا الليمية عن الأعشاب، ليعرف المزارع بالضبط أي بقع الحقل تحتاج إلى عناية.
  
  تعزز هذه الطريقة الكشف اليدوي: فهي توفر الوقت، تقلل من البقع المفقودة، وتوجه تطبيق المبيدات بدقة. الصورة أدناه تظهر جهاز الكشف المستقل في الحقل.

• ابتكارات أخرى: تطور شركة Aigen (الولايات المتحدة) روبوتًا ذاتي الحركة بالكامل يسمى Element، يجوب الحقول ويستخدم الطاقة الشمسية ويقتلع الأعشاب باستخدام شفرات موجهة بالكاميرات.
  
  طورت FarmWise (الولايات المتحدة) روبوتات Vulcan وTitan التي تستخدم أنظمة تعلم آلي مملوكة لتحديد وإزالة الأعشاب بين الصفوف ميكانيكيًا في مزارع الخضروات.
  
  تقدم Penn State Extension وغيرها تقارير عن “محاريث ذكية” تُسحب بواسطة الجرارات (Robovator من VisionWeeding، Robocrop من Garford) تستخدم الرؤية الحاسوبية لتوجيه أدوات الحراثة بدقة.
  
  حتى الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات متعددة الأطياف وخوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها اكتشاف بقع الأعشاب من الأعلى، مما يساعد في تخطيط المعالجات.
  
  باختصار، سواء كانت مزرعة كبيرة أو قطعة صغيرة متخصصة، تظهر أجهزة إزالة الأعشاب المدعومة بالذكاء الاصطناعي بأشكال متعددة.

الفوائد: الكفاءة، الربحية والاستدامة

يوفر التحكم في الأعشاب الضارة بالذكاء الاصطناعي مزايا واضحة:

• توفير كبير في المواد الكيميائية: من خلال رش الأعشاب فقط، تقلل هذه الأنظمة بشكل كبير من حجم المبيدات. على سبيل المثال، تفيد John Deere بأنها وفرت ملايين الجالونات – ما يعادل حوالي 12 حمام سباحة أولمبي على مليون فدان فقط.
  
  تشير الدراسات إلى توفير متوسط يتراوح بين 60-76% في استخدام المبيدات عبر الحقول التجريبية. يقلل الاستخدام الأقل للمواد الكيميائية من التكاليف ويحمي البيئة.

• زيادة الإنتاجية وصحة المحاصيل: يساعد إزالة الأعشاب مبكرًا وبشكل كامل المحاصيل على النمو بشكل أفضل. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي القضاء على الأعشاب الصغيرة التي قد يغفل عنها الإنسان قبل أن تسرق الموارد.
  
  غالبًا ما يبلغ المزارعون الذين يستخدمون أجهزة إزالة الأعشاب بالذكاء الاصطناعي عن محاصيل أكثر صحة وتجانسًا وجودة أعلى. وبما أن الذكاء الاصطناعي يزيل الأعشاب عند “نقطة النمو”، فإنه يقلل أيضًا من ضغط بذور الأعشاب في المستقبل على الحقول.

• توفير في العمالة والوقت: كانت إزالة الأعشاب تقليديًا تتطلب جهدًا يدويًا أو قيادة دقيقة للجرار. تقوم الروبوتات الذكية بهذا العمل تلقائيًا، مما يوفر وقت الإنسان.
  
  على سبيل المثال، تقلل الروبوتات الدقيقة الحاجة إلى العمالة اليدوية بنسبة تصل إلى 37% في ظروف زراعة الصفوف الصعبة. قال أحد المزارعين إن استخدام See & Spray سمح حتى للمشغل المبتدئ بمطابقة أداء سائق الحصادة الخبير بفضل مساعدة الذكاء الاصطناعي.

• مكاسب بيئية وسلامة: يعني تقليل المبيدات تقليل الجريان السطحي إلى المياه والتربة. تعني التقنيات المستهدفة أيضًا تقليل عدد المرور على الحقول (مما يقلل استهلاك الوقود) وعدم الحاجة للحراثة في كثير من الحالات (مما يمنع تآكل التربة).
  
  تشير شركة McKinsey إلى “فوز ثلاثي” لهذه الأتمتة: إنتاجية أعلى، سلامة أفضل في المزارع (قلة التعامل مع المواد الكيميائية)، وتقدم نحو أهداف الاستدامة.

• كفاءة التكلفة: كل هذه العوامل تترجم إلى توفير في التكاليف. بالإضافة إلى تقليل المبيدات، يوفر المزارعون في وقت المعدات والعمالة المستأجرة.
  
  وجدت John Deere وشركاؤها أن أجهزة الرش الدقيقة، رغم تكلفتها الأعلى مبدئيًا، يمكن أن تحقق عائد استثمار خلال 1-3 سنوات فقط بفضل توفير المدخلات. خفض العديد من المزارعين في التجارب تكاليف مكافحة الأعشاب لكل فدان إلى النصف أو أكثر عند استخدام النظام بالكامل.

التحديات والتبني

على الرغم من الوعد، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي في إزالة الأعشاب جديدًا وليس منتشرًا بعد. حتى أوائل 2024، يستخدم حوالي 27% فقط من المزارع الأمريكية أي تقنية زراعة دقيقة لمهام مثل مكافحة الأعشاب.

تشمل الحواجز التكلفة العالية للمعدات، الحاجة إلى معرفة متخصصة، والمخاوف بشأن ملكية البيانات والموثوقية. كما يقلق بعض المزارعين من تعقيد التكنولوجيا أو وجود أعشاب تشبه المحاصيل كثيرًا مما يصعب فرزها بالرؤية الحاسوبية.

على سبيل المثال، اعترف مزارع في داكوتا الشمالية بأنه كان متشككًا بشأن See & Spray، لكنه أصبح مؤمنًا بعد استخدامه لأنه أثبت سهولة وفعالية.

ومع ذلك، يتوقع الخبراء نموًا سريعًا. تدفع أسعار المدخلات المرتفعة (الأسمدة، المبيدات، العمالة) والضغوط البيئية المزيد من المزارعين نحو الطرق الدقيقة.

تطرح شركات المعدات الزراعية الكبرى مثل Deere “أطقم الاستقلالية” وتتحدث عن قدرات الذكاء الاصطناعي، بينما تجذب الشركات الناشئة الجديدة مستثمري الزراعة الكبار.

كما أن البرمجيات تصبح أسهل – حيث يجرب بعض المزارعين أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية (مثل ChatGPT) للمساعدة في تخطيط العمليات الحقلية وتحليل البيانات.

مع مرور الوقت، ومع انخفاض التكاليف وتحسن واجهات الاستخدام، من المتوقع أن تنتشر أدوات مكافحة الأعشاب بالذكاء الاصطناعي من المزارع الكبيرة إلى المتوسطة والصغيرة أيضًا.

آفاق المستقبل

لا يزال إدارة الأعشاب الضارة المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تطور مستمر، لكن الاتجاهات واضحة: ستتولى الآلات الأذكى بشكل متزايد مهام إزالة الأعشاب الروتينية.

قد تجمع الأنظمة المستقبلية بين أوضاع الاستشعار (كاميرات RGB، التصوير متعدد الأطياف، وحتى حساسات رائحة النباتات) وتقرر ديناميكيًا ما إذا كان يجب الرش أو القطع أو الحرق لكل عشب.

من المرجح أن تندمج مع أدوات تحديد المواقع والخرائط الزراعية، بحيث تُسجل القرارات وتُتعلم للمرة القادمة.

كما قال أحد الخبراء، يرغب المزارعون في “أداة تفعل كل شيء” – ويتجه الذكاء الاصطناعي نحو هذا الرؤية من خلال منح الآلات المرونة لحل المشكلات الفورية في الحقل.

والأهم من ذلك، تتماشى هذه الحلول مع الاحتياجات العالمية للزراعة المستدامة. يطالب المستهلكون والمنظمون بشكل متزايد بخفض بقايا المواد الكيميائية والزراعة الصديقة للبيئة.

>>> قد لا تعرف: كيفية التنبؤ بآفات وأمراض النباتات باستخدام الذكاء الاصطناعي

من خلال تقليل استخدام المبيدات بنسبة 80-95% في بعض الحالات، تدعم أجهزة إزالة الأعشاب بالذكاء الاصطناعي هذه الأهداف مباشرة. كما تساعد المزارع على التكيف مع نقص العمالة وضغوط المناخ.

باختصار، يظهر الكشف والإزالة المدعومان بالذكاء الاصطناعي كـ تكنولوجيا ثورية في الزراعة – تعد بجعل الزراعة أنظف وأكثر أمانًا وإنتاجية للمستقبل.