الزراعة الذكية (المعروفة أيضاً بالزراعة الدقيقة) تستخدم أجهزة الاستشعار والطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي لجعل الزراعة أكثر كفاءة واستدامة. في المزرعة الذكية، تُدخل البيانات المستقاة من مجسات رطوبة التربة، ومحطات الطقس، وصور الأقمار الصناعية أو الطائرات بدون طيار إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

تتعلم هذه النماذج التنبؤ بالاحتياجات واقتراح الإجراءات – مثل متى وكمية الري، والتسميد، والحصاد – مما يقلل الهدر ويعزز صحة المحاصيل.

كما يشير أحد المراجعات، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في الزراعة يمثل “عصرًا جديدًا من الدقة والكفاءة”، مما يمكّن من مهام مثل الكشف التلقائي عن الأمراض وتوقع المحاصيل التي لم تكن ممكنة سابقًا. من خلال تحليل الأنماط المعقدة في بيانات المزرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين سرعة ودقة اتخاذ القرار، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاج وتقليل استخدام الموارد.

التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الزراعة

يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في العديد من مجالات الزراعة. يقوم المزارعون وشركات التكنولوجيا الزراعية بنشر تعلم الآلة والرؤية الحاسوبية في هذه التطبيقات الرئيسية:

• الري الدقيق وإدارة المياه: تجمع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بيانات مجسات رطوبة التربة مع توقعات الطقس لري المحاصيل فقط حيث ومتى يلزم. على سبيل المثال، تستخدم وحدات التحكم الذكية في الري بالتنقيط تحليلات الوقت الحقيقي لتحسين توزيع المياه عبر الحقل، مما يقلل بشكل كبير من هدر المياه ويعزز مقاومة المحاصيل في المناطق المعرضة للجفاف.
• مراقبة صحة المحاصيل والكشف عن الأمراض: تحلل نماذج الرؤية الحاسوبية (غالبًا المعتمدة على الشبكات العصبية التلافيفية) الصور الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار أو الكاميرات لرصد الآفات، والعدوى الفطرية، أو نقص العناصر الغذائية مبكرًا. يمكن لهذه الأدوات الكشف عن أعراض دقيقة لا تراها العين المجردة، مما يمكّن المزارعين من معالجة المشكلات قبل انتشارها.
  وفقًا لخبراء منظمة الأغذية والزراعة، “القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي تكمن في قدرته على اكتشاف أنماط لا يمكننا رؤيتها – ... التنبؤ بالنتائج، ومنع تفشي الأمراض”.
• مكافحة الآفات وإدارة الأعشاب الضارة: يمكن للأنظمة الروبوتية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي استهداف الآفات والأعشاب الضارة بدقة. على سبيل المثال، يمكن للطائرات بدون طيار أو الروبوتات المستقلة تطبيق المبيدات أو إزالة الأعشاب فقط حيث يلزم، مسترشدة بتقنية التعرف على بقع الأعشاب الضارة. يقلل هذا الاستخدام الدقيق للمواد الكيميائية من التكاليف والأثر البيئي.
• توقع المحصول والنمو: تتنبأ نماذج تعلم الآلة (بما في ذلك شبكات LSTM) بمحاصيل المحاصيل من خلال تحليل بيانات الإنتاج التاريخية، واتجاهات الطقس، وظروف النمو الحالية. تساعد هذه التوقعات المزارعين في التخطيط للتخزين والمبيعات.
  تُدمج مجسات إنترنت الأشياء التي تتعقب نمو النباتات مع الذكاء الاصطناعي لتوقع أوقات الحصاد المثلى والإنتاج المتوقع، مما يحسن تخصيص الموارد.
• إدارة التربة والمغذيات: تقيس مجسات التربة الرطوبة، ودرجة الحموضة، ومستويات المغذيات عبر الحقل. تفسر أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لتوصي بأنواع وأساليب التسميد الدقيقة. تقوم أجهزة توزيع الأسمدة الذكية، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بضبط تطبيق المغذيات في الوقت الحقيقي لمنع الإفراط في التسميد وتقليل الجريان السطحي.
• مراقبة الثروة الحيوانية: في عمليات المراعي أو الألبان، يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات من مجسات قابلة للارتداء أو كاميرات على الحيوانات لتتبع الصحة والسلوك وأنماط الرعي. يمكن لتنبيهات نماذج الذكاء الاصطناعي إعلام المزارعين بالحيوانات المريضة أو المتوترة مبكرًا، مما يحسن رفاهية الحيوانات وإنتاجيتها.
• سلسلة التوريد والتتبع: يدخل الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين أيضًا في سلاسل التوريد. يمكن للأنظمة الذكية تتبع الغذاء من المزرعة إلى المائدة، والتحقق من الأصل والجودة. على سبيل المثال، يمكن لسجلات البلوك تشين وتحليلات الذكاء الاصطناعي أن تصادق على المنتجات العضوية أو تكشف عن مشكلات سلامة الغذاء بسرعة، مما يزيد الشفافية وثقة المستهلك.

من خلال تمكين هذه التطبيقات، يحول الذكاء الاصطناعي المزارع التقليدية إلى عمليات قائمة على البيانات. فهو يدمج أجهزة إنترنت الأشياء (مثل المجسات والطائرات بدون طيار) مع تحليلات السحابة والحوسبة الميدانية لإنشاء نظام بيئي للزراعة الذكية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في المزرعة

تعتمد الزراعة الذكية على مجموعة من التقنيات الأساسية. تشمل المكونات الرئيسية:

• مجسات إنترنت الأشياء وجمع البيانات: تُجهز المزارع بمجسات رطوبة التربة، ومحطات الطقس، والكاميرات، وروابط الأقمار الصناعية، والمزيد. تجمع هذه الأجهزة بيانات مستمرة من الحقول. على سبيل المثال، تشكل مجسات التربة والمياه “العمود الفقري للزراعة الذكية المدعومة بإنترنت الأشياء”، حيث توفر قراءات حيوية عن الرطوبة، ودرجة الحرارة، ودرجة الحموضة، والمغذيات.
• الطائرات بدون طيار والاستشعار عن بعد: تجمع الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية المزودة بكاميرات وأجهزة تصوير متعدد الأطياف صورًا عالية الدقة للمحاصيل. يقوم برنامج الذكاء الاصطناعي بتركيب هذه الصور لمراقبة صحة المحاصيل على مساحات واسعة. يمكن لهذه الصور الكشف بسرعة عن النباتات المتضررة أو تفشي الآفات عبر الأفدنة.
• خوارزميات تعلم الآلة: تُدخل بيانات المزرعة في نماذج تعلم الآلة على الخوادم أو الأجهزة الطرفية. تحلل نماذج التعلم الموجه مثل الشبكات العصبية والغابات العشوائية الأنماط للتنبؤ بالإنتاج أو تشخيص الأمراض. يستخدم التعلم غير الموجه (مثل التجميع) لاكتشاف الشذوذات غير المعتادة في بيانات المحاصيل.
  سيزداد استخدام التعلم المعزز لتمكين الروبوتات الزراعية من تعلم الإجراءات المثلى مع مرور الوقت.
• أنظمة دعم القرار (DSS): تدمج المنصات والتطبيقات سهلة الاستخدام رؤى الذكاء الاصطناعي. يجمع نظام دعم القرار بيانات المجسات، وتوقعات الطقس، والتنبؤات ليقدم نصائح عملية للمزارع. يمكن لهذه اللوحات السحابية أو المحمولة تنبيه المستخدم: “اروي الحقل ب الآن” أو “طبق العلاج على قطعة الذرة 3” بناءً على تحليلات الذكاء الاصطناعي.
• الذكاء الاصطناعي الطرفي والحوسبة الميدانية: تعالج الأنظمة الجديدة البيانات مباشرة في المزرعة (“الذكاء الاصطناعي الطرفي”) بدلاً من إرسالها كلها إلى السحابة. يمكن للذكاء الاصطناعي على الجهاز تحليل الصور أو بيانات المجسات في الوقت الحقيقي، وهو أمر حاسم للمزارع ذات الإنترنت المحدود.
  كما يشير أحد المراجعات، “يمكن لمجسات وإنترنت الأشياء والطائرات بدون طيار المدعومة بالذكاء الاصطناعي الطرفي تحليل صور المحاصيل في الوقت الحقيقي، واكتشاف تفشي الآفات، وتحسين جداول الري دون الحاجة إلى معالجة بيانات خارجية”. يقلل هذا من التأخير ويزيد من الاعتمادية في المناطق الريفية.
• البلوك تشين ومنصات البيانات: تستخدم بعض المبادرات البلوك تشين لتسجيل بيانات المزرعة ومخرجات الذكاء الاصطناعي بأمان. في هذا النموذج، يمتلك المزارعون بياناتهم عبر سجلات غير قابلة للتلاعب. يمكن أن يضمن ذلك شفافية توصيات الذكاء الاصطناعي والتحقق الموثوق من المنتجات (مثل العلامات العضوية).

تعمل هذه التقنيات معًا: تجمع أجهزة إنترنت الأشياء البيانات الخام، يحللها الذكاء الاصطناعي، وتقدم أدوات دعم القرار النتائج للمزارعين. عمليًا، يشكل مزيج من المراقبة الفضائية، والمجسات الأرضية، والروبوتات الميدانية شبكة “المزرعة الذكية” المترابطة.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الزراعة

يقدم إدخال الذكاء الاصطناعي في الزراعة العديد من المزايا:

• زيادة الإنتاج وتقليل التكاليف: من خلال تحسين المدخلات، يساعد الذكاء الاصطناعي النباتات على الحصول على ما تحتاجه بالضبط. غالبًا ما يشهد المزارعون زيادة في الإنتاج لأن المياه والأسمدة والعمالة تُستخدم بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، يمكن للري والتسميد الذكيين رفع إنتاجية المحاصيل مع تقليل الموارد المستخدمة.
  كما يحافظ تحسين إدارة الآفات على جزء أكبر من المحصول. كل هذا يمكن أن يقلل بشكل كبير من التكاليف التشغيلية.
• الاستدامة البيئية: يعني التطبيق الدقيق للمياه والمواد الكيميائية تقليل الجريان والتلوث. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل استخدام الأسمدة ومنع تسرب المغذيات إلى المجاري المائية. يقلل التحكم المستهدف في الآفات من حجم المبيدات.
  كما تشير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، فإن الزراعة الدقيقة “تقلل من التأثيرات البيئية” من خلال تطبيق المياه والأسمدة والمبيدات فقط حيث يلزم. بشكل عام، تتماشى الزراعة الذكية مع أهداف الحفظ من خلال تقليل الهدر والاستخدام المفرط للأراضي.
• المرونة تجاه الصدمات المناخية والسوقية: يوفر المراقبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحذيرات مبكرة. يمكن للمزارعين اكتشاف إجهاد الجفاف أو تفشي الأمراض قبل أن تتحول إلى كوارث. في مواجهة الطقس غير المتوقع، تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في تعديل جداول الزراعة واختيار المحاصيل.
  على سبيل المثال، تراقب أنظمة الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي (مثل مؤشر الإجهاد الزراعي لمنظمة الأغذية والزراعة) الجفاف وتقدم نصائح للتخفيف. هذا يجعل نظام الغذاء أكثر موثوقية في مواجهة تغير المناخ.
• اتخاذ القرار المبني على البيانات: يستفيد المزارعون الصغار والكبار على حد سواء من رؤى لا يمكن الحصول عليها يدويًا. تشير منظمة الأغذية والزراعة إلى أن قوة الذكاء الاصطناعي تكمن في اكتشاف الأنماط الخفية، “مما يمكّن من اتخاذ قرارات أسرع” وعمليات أكثر كفاءة.
  حتى المهام المعقدة – مثل تربية أصناف محاصيل أكثر تحملًا أو تخطيط اللوجستيات متعددة المزارع – يمكن توجيهها بواسطة تحليلات البيانات.
• اقتصاديات الحجم وسهولة الوصول: مع مرور الوقت، تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر انتشارًا. على سبيل المثال، تظهر شراكات مثل مشروع Digital Green لمنظمة الأغذية والزراعة أن تطبيقات الاستشارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تخفض تكاليف خدمات الإرشاد بشكل كبير (من حوالي 30 دولارًا إلى 3 دولارات لكل مزارع، وربما 0.30 دولار مع الذكاء الاصطناعي).
  يجعل هذا التخفيض في التكاليف الزراعة عالية التقنية متاحة حتى للمزارعين الصغار، خاصة في البلدان النامية.

بشكل عام، يدعم الذكاء الاصطناعي ممارسات الزراعة المستنيرة. تحصل المحاصيل على العناية المناسبة في الوقت المناسب، ويحصل المزارعون على إجابات فورية بدلاً من التخمين. هذا يحسن كفاءة وجودة إنتاج الغذاء في جميع أنحاء العالم.

الاتجاهات والمبادرات العالمية

تشهد الزراعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي انتشارًا عالميًا. تستثمر المنظمات والحكومات الرائدة بشكل كبير:

• الأمم المتحدة / منظمة الأغذية والزراعة (الفاو): جعلت منظمة الأغذية والزراعة الذكاء الاصطناعي استراتيجية أساسية للزراعة الرقمية. تطور الفاو نموذج لغة زراعية عالمي وتتعاون لنشر خدمات استشارية بالذكاء الاصطناعي في إثيوبيا وموزمبيق. هدفهم هو إنشاء ذكاء اصطناعي معرفي عالمي للمزارعين وصناع السياسات.
  تشير الفاو إلى أن الأدوات الرقمية (المجسات + إنترنت الأشياء) تمكّن بالفعل من الزراعة الدقيقة، وسيعمل الذكاء الاصطناعي على “رفع مستوى هذه الأنظمة” من خلال اكتشاف الأنماط الخفية والتنبؤ بالأزمات.
• الولايات المتحدة / ناسا: يستخدم اتحاد ناسا Harvest بيانات الأقمار الصناعية مع الذكاء الاصطناعي لدعم الزراعة عالميًا. على سبيل المثال، يوفر ناسا Harvest توقعات إنتاج المحاصيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحذيرات مبكرة من الجفاف، وأدوات إدارة الأسمدة التي تحلل التوقيعات الطيفية للنباتات لتحسين استخدام النيتروجين.
  تُظهر هذه الجهود كيف يمكن لبيانات الفضاء والذكاء الاصطناعي مساعدة المزارعين على الأرض في اتخاذ قرارات أفضل.
• الصين: تنشر الصين بسرعة الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في الزراعة. يروّج “خطة العمل للزراعة الذكية (2024–2028)” للطائرات بدون طيار وأجهزة الاستشعار الذكية في المناطق الريفية. في الواقع، تستخدم العديد من المزارع الصينية الآن أساطيل الطائرات بدون طيار لمراقبة المحاصيل ومحطات الري الآلية.
  تدمج شركات كبيرة مثل علي بابا وJD.com الذكاء الاصطناعي للتتبع، مثل تتبع المانجو عبر البلوك تشين الذي خفض وقت التتبع من 6 أيام إلى ثانيتين. الدعم المركزي يجعل الصين من أبرز المتبنين للزراعة الذكية على نطاق واسع.
• مبادرات أوروبا ومنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD): تسلط منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية الضوء على الذكاء الاصطناعي كجزء من “الابتكارات القائمة على البيانات التي تحول أنظمة الغذاء”. تشجع الزراعة الدقيقة من أجل الاستدامة. تدفع برامج البحث الأوروبية ومراكز الشركات الناشئة (مثل هولندا وألمانيا) أدوات الزراعة الذكية، من الجرارات الذاتية إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأمراض المحاصيل.
  كما يؤكد فريق عمل الذكاء الاصطناعي للزراعة التابع لمنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية على الحوكمة ومعايير تبادل البيانات.
• الذكاء الاصطناعي من أجل الخير الدولي: تناقش فعاليات مثل قمة الاتحاد الدولي للاتصالات للذكاء الاصطناعي من أجل الخير (بالتعاون مع برنامج الغذاء العالمي ومنظمة الأغذية والزراعة) معايير الزراعة الذكية، بما في ذلك التوافقية وتوسيع نطاق الاستخدام للمزارعين الصغار. يهدف هذا الحوار العالمي إلى توحيد استخدام الذكاء الاصطناعي في الزراعة ومعالجة الفجوات الأخلاقية والاجتماعية والتقنية.

تُظهر هذه الأمثلة اتجاهًا عالميًا: تعترف الحكومات وشركات التكنولوجيا الزراعية بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الأمن الغذائي والاستدامة. من المتوقع أن ينمو الذكاء الاصطناعي في الزراعة بسرعة بحلول عام 2025 وما بعده (مع توقعات الصناعة بتضاعف الإنفاق العالمي على “الزراعة الذكية” ثلاث مرات بحلول 2025).

التحديات والاعتبارات

بينما يعد الذكاء الاصطناعي بالكثير، تواجه الزراعة الذكية عقبات:

• الوصول إلى البيانات وجودتها: يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات الجيدة. جمع بيانات دقيقة من المجسات في الحقل صعب – قد تتعطل المعدات أو تعطي قراءات مشوشة في الطقس القاسي. تفتقر العديد من المزارع الريفية إلى إنترنت أو طاقة موثوقة لأجهزة إنترنت الأشياء.
  بدون بيانات محلية غنية، قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي أقل فعالية. تشير الفاو إلى أن ضمان “جودة البيانات المحلية” يمثل تحديًا كبيرًا للحلول الواقعية.
• التكلفة والبنية التحتية: قد تكون المجسات المتطورة، والطائرات بدون طيار، ومنصات الذكاء الاصطناعي مكلفة. قد لا يستطيع المزارعون الصغار في المناطق النامية تحمل تكاليفها. تبرز المراجعات المنهجية “ارتفاع تكاليف البنية التحتية” و“عدم القدرة الاقتصادية” كعوائق.
  يتطلب تجاوز ذلك دعمًا ماليًا، وتعاونيات المزارعين، أو بدائل مفتوحة المصدر منخفضة التكلفة.
• الخبرة التقنية: تشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي وتفسير نصائحها يتطلب تدريبًا. قد يفتقر المزارعون إلى المهارات الرقمية أو الثقة في الآلات. تحذر منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية من أن الخوارزميات المتحيزة (المدربة على بيانات المزارع الكبيرة) قد تهمش المزارعين الصغار.
  هناك حاجة إلى برامج اجتماعية وتعليمية لتعليم المزارعين كيفية استخدام وصيانة تقنيات الزراعة الذكية بمسؤولية.
• التوافقية والمعايير: حاليًا، تستخدم العديد من أجهزة المزارع الذكية منصات مملوكة. يمنع هذا العزلة التكنولوجية المزارع من دمج الأدوات المختلفة. يجادل الخبراء بضرورة وجود معايير مفتوحة وأنظمة محايدة للبائعين لتجنب الاحتكار.
  على سبيل المثال، تعمل مجموعات معايير الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (مثل مجموعة التركيز ITU/FAO على الذكاء الاصطناعي للزراعة الرقمية) على إرشادات لضمان عمل المجسات والبيانات من مختلف المصنعين معًا.
• الاعتبارات الأخلاقية والأمنية: يرفع مركزية بيانات المزرعة قضايا الخصوصية. قد تسيطر الشركات الزراعية الكبرى على خدمات الذكاء الاصطناعي وتستغل بيانات المزارعين. كما تشير الأدبيات، غالبًا ما يفتقر المزارعون إلى ملكية بياناتهم، مما يعرضهم لمخاطر الاستغلال أو التسعير غير العادل.
  الأمن السيبراني ضروري أيضًا – قد يتسبب اختراق روبوت مزرعة أو التلاعب بتوقعات الإنتاج في خسائر كبيرة. ضمان الشفافية (الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير) وحوكمة البيانات القوية أمر حاسم.
• الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي: من المثير للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي نفسه له تكلفة كربونية. تحذر الفاو من أن استعلامًا واحدًا للذكاء الاصطناعي قد يستهلك طاقة أكثر بكثير من بحث إنترنت عادي. هناك حاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي مستدامة (نماذج موفرة للطاقة، مراكز بيانات خضراء)، وإلا قد تُعوض المكاسب البيئية في الزراعة بزيادة استهلاك الطاقة.

سيتطلب التغلب على هذه التحديات جهودًا متعددة الأطراف: تحتاج الحكومات والباحثون والشركات الزراعية والمزارعون إلى التعاون. إذا تزامنت الحوكمة مع التطور، يمكن توجيه الذكاء الاصطناعي لخدمة الجميع. على سبيل المثال، تقترح منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية سياسات شاملة لمنع تهميش المزارعين الصغار.

آفاق المستقبل

تعد التقنيات الناشئة بدفع الزراعة الذكية إلى آفاق أبعد:

• دمج الذكاء الاصطناعي الطرفي وإنترنت الأشياء: ستصبح معالجات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة أرخص، مما يسمح للمجسات والروبوتات باتخاذ القرارات فورًا في الموقع. ستستخدم المزارع شرائح ذكاء اصطناعي صغيرة في الطائرات بدون طيار والجرارات للاستجابة في الوقت الحقيقي.
• الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: نشهد المزيد من الآلات الزراعية المستقلة. بالفعل، تُجرى تجارب على الحصادات والزارعات وآلات إزالة الأعشاب الروبوتية. في المستقبل، قد تعتني أسراب من الروبوتات المنسقة بالذكاء الاصطناعي بالحقول بأكملها، متعلمة باستمرار من بيئتها.
  سيجعل التعلم المعزز (التجربة والخطأ) هذه الروبوتات أكثر ذكاءً في مهام مثل اكتشاف الثمار الناضجة أو تحسين أنماط الزراعة.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي والزراعة: يمكن لنماذج اللغة الكبيرة المخصصة للزراعة (مثل نموذج الأغذية الزراعية القادم للفاو) تقديم المشورة للمزارعين بعدة لغات، والإجابة على الاستفسارات حول أفضل الممارسات، وحتى تصميم أصناف بذور جديدة من خلال التربية الحاسوبية.
  يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتطوير البروتينات البديلة (كاللحوم المزروعة مخبريًا)، مما يوسع نطاق التكنولوجيا إلى ما بعد الحقل.
• الزراعة الذكية مناخيًا: سيزداد تركيز الذكاء الاصطناعي على المرونة المناخية. يمكن لنماذج التنبؤ المتقدمة محاكاة عشرات السيناريوهات المناخية وتقديم توصيات بشأن اختيار المحاصيل أو مواعيد الزراعة. يمكن أيضًا دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين لتمكين تتبع ائتمانات الكربون للممارسات التجديدية.
• التعاون العالمي: ستتصاعد الجهود الدولية. على سبيل المثال، تهدف “نظرة مستقبلية لتقنية وابتكار أنظمة الأغذية الزراعية” المخطط لها من الفاو (2025) إلى أن تكون قاعدة بيانات عامة للتكنولوجيا الزراعية، تساعد الدول على الاستثمار بحكمة. تستهدف برامج الأمم المتحدة والتحالفات الخاصة (مثل AI4GOVERN) أنظمة غذائية مستدامة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

إذا نُفذت هذه الابتكارات بشكل شامل، فقد تساعد في تحقيق مستقبل تكون فيه الزراعة عالية الإنتاجية ومستدامة بيئيًا. الهدف هو نظام بيئي للزراعة الذكية يضمن وصول الجميع إلى غذاء مغذي، من المزارع الصغيرة إلى الممتلكات الكبيرة.

>>> انقر لمعرفة المزيد:

الذكاء الاصطناعي في التصنيع والصناعة

الذكاء الاصطناعي في الطب والرعاية الصحية

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في الزراعة بتحويل المزارع إلى عمليات عالية التقنية. تتيح المجسات الذكية الحديثة ونماذج الذكاء الاصطناعي الآن مراقبة الحقول في الوقت الحقيقي، وتحليلات تنبؤية لنمو المحاصيل، واتخاذ قرارات آلية في المهام الرئيسية. يمكن للمزارعين الري بدقة، والكشف المبكر عن الأمراض، والتسميد الأمثل، مما يؤدي إلى إنتاجية أفضل واستخدام أقل للموارد.

على سبيل المثال، خلصت إحدى المراجعات إلى أن الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تدعم الآن بشكل روتيني “الري الدقيق، والكشف المبكر عن الأمراض، والتسميد المحسن” في المحاصيل.

ومع ذلك، ليست التكنولوجيا حلاً سحريًا. تظل قضايا مثل الاتصال، والتكاليف، وخصوصية البيانات، وتدريب المزارعين عقبات حقيقية. سيتطلب التعامل معها سياسات مدروسة وتعاونًا.
مع الحوكمة المناسبة (مثل تنظيمات بيانات واضحة ومعايير مفتوحة)، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخدم الجميع – وليس فقط المزارع الكبيرة.

في النهاية، دور الذكاء الاصطناعي في الزراعة الذكية هو تعزيز اتخاذ القرار البشري، مما يجعل الزراعة أكثر إنتاجية واستدامة. من خلال جلب التحليلات المتقدمة إلى الحقل، يحمل الذكاء الاصطناعي وعدًا بمستقبل يلبي فيه الإنتاج الغذائي العالمي الطلب مع تقليل الهدر، داعمًا معيشة المزارعين والكوكب.

كما تؤكد تقارير الفاو ومنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية، يعتمد النجاح على الابتكار الشامل والأخلاقي – مع ضمان أن تكون أدوات الزراعة الذكية موفرة للطاقة، وقابلة للتفسير، وميسورة التكلفة لجميع المزارعين. إذا نجحنا في ذلك، سيساعد الذكاء الاصطناعي في تحويل الزراعة إلى صناعة حديثة تناسب تحديات القرن الحادي والعشرين.