يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في الزراعة من خلال تزويد المزارعين بأدوات متقدمة لرصد والتنبؤ بالتهديدات التي تواجه المحاصيل. تسبب آفات وأمراض النباتات خسائر مدمرة تصل إلى 15-40% من الإنتاج العالمي للمحاصيل، لذا فإن الإنذار المبكر أمر حيوي.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة (التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة) تحليل كميات هائلة من البيانات (صور، طقس، بيانات أجهزة الاستشعار، وغيرها) لاكتشاف علامات دقيقة للأمراض أو التنبؤ بتفشيها. يشير الخبراء الدوليون إلى أن الذكاء الاصطناعي يتفوق في "مراقبة سلوك الآفات الديناميكي" واستخدام البيانات الحية لتركيز التدخلات في الأماكن التي تهم.

باختصار، تستخدم الزراعة الذكية الآن الذكاء الاصطناعي لـكشف والتنبؤ بمشاكل المحاصيل، مما يساعد المزارعين على تطبيق الحل المناسب في الوقت المناسب.

الكشف عن الآفات والأمراض باستخدام الصور

مزارع كيني يستخدم تطبيق هاتف ذكي مدعوم بالذكاء الاصطناعي (PlantVillage) لتحديد الآفات على ورقة ذرة. يتيح التعرف على الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي لأي شخص تشخيص مشاكل النباتات من خلال صورة.

على سبيل المثال، تم تدريب تطبيق PlantVillage المجاني على آلاف الصور لمحاصيل صحية ومصابة، مما مكنه من التعرف على الآفات الشائعة مثل دودة الجيش الخريفية على الذرة. يوجه المزارع كاميرا الهاتف نحو الورقة المتضررة، ويحدد التطبيق المسبب (عبر مساعد صوتي) ويقترح حتى إجراءات المكافحة.

توجد الآن تطبيقات ومنصات ذكاء اصطناعي مماثلة (غالبًا باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية) في جميع أنحاء العالم: يمكنها اكتشاف بقع الأوراق، والعفن، أو أضرار الحشرات على الطماطم، والفلفل، والحبوب، والعديد من المحاصيل الأخرى.

من خلال أتمتة التشخيص البصري، تساعد هذه الأدوات المزارعين الصغار على "إنهاء التخمين" ومعالجة المشاكل الحقيقية فقط.

شبكات الاستشعار والتحليلات التنبؤية

دفيئة في كينيا مجهزة بأجهزة استشعار ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي (FarmShield) لمراقبة درجة الحرارة والرطوبة ورطوبة التربة. بالإضافة إلى الصور، يستخدم الذكاء الاصطناعي بيانات أجهزة الاستشعار الحية للتنبؤ بمخاطر الآفات. تُجهز المزارع والدفيئات بأجهزة إنترنت الأشياء التي تقيس درجة الحرارة، والرطوبة، وثاني أكسيد الكربون، ورطوبة التربة، وغيرها.

تسجل الأنظمة المتخصصة (مثل FarmShield) هذه الظروف باستمرار وتُدخلها في نماذج التعلم الآلي. في كينيا، على سبيل المثال، يستخدم مزارع "FarmShield" لمراقبة مناخ الدفيئة؛ ويوصي الذكاء الاصطناعي بالوقت المناسب لري الخيار لمنع الإجهاد والأمراض.

في المزارع الأكبر، تغذي محطات الطقس (الرياح، الأمطار، مغذيات التربة) نماذج الذكاء الاصطناعي التي تدمج بيانات الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار. في حقول قصب السكر في الهند، على سبيل المثال، يجمع نظام Agripilot.ai بين قراءات الطقس المحلية والصور لإرسال تنبيهات يومية – مثل "ازداد الري. رش السماد. تفقد الآفات." – مع خرائط فضائية تحدد الأماكن التي تحتاج إلى تدخل.

تتعلم أنظمة التحليلات التنبؤية هذه أنماطًا من بيانات السلاسل الزمنية بحيث عندما تتوفر الظروف المناسبة لتفشي الآفات (رطوبة عالية، ليالي دافئة، إلخ)، يحصل المزارعون على إنذار مبكر.

تشمل مدخلات وأساليب الذكاء الاصطناعي الرئيسية:

• بيانات الطقس والمناخ: تستخدم نماذج التعلم الآلي درجات الحرارة، والرطوبة، وهطول الأمطار، وتاريخ الرياح للتنبؤ بتفشي الآفات. تنبأت دراسة واحدة بآفات القطن (اليعسوب والذبابة البيضاء) من هذه المتغيرات الجوية بدقة عالية جدًا (AUC ~0.985). أظهر تحليل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير أن الرطوبة والتوقيت الموسمي هما أقوى العوامل المتنبئة.

• أجهزة استشعار التربة والنمو: تساعد القراءات المستمرة (مثل رطوبة التربة، بلل الأوراق، ثاني أكسيد الكربون) الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الظروف الملائمة للأمراض. تنبأ نموذج تعلم عميق في 2023 بمخاطر أمراض الفراولة، والفلفل، والطماطم فقط من بيانات بيئة الدفيئة.
  وصل هذا النهج المعتمد على البيانات إلى متوسط AUROC يبلغ 0.92، مما يعني أنه يحدد بدقة متى تتجاوز الظروف عتبة الخطر.

• الاستشعار عن بعد (الأقمار الصناعية، الطائرات بدون طيار): تتيح الصور عالية الدقة للحقول للذكاء الاصطناعي اكتشاف النباتات المتضررة قبل أن يلاحظها الإنسان. على سبيل المثال، يمكن لخرائط الأقمار الصناعية إظهار بقع نباتية أقل خضرة (مؤشر على الإجهاد)؛ يستخدم تطبيق ذكاء اصطناعي (Agripilot.ai) هذه الخرائط ليتمكن المزارع من "الري، التسميد، أو رش المبيدات فقط في مناطق محددة".
  تمكن الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات من مسح البساتين أو المزارع، وتحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تلك الصور الجوية لاكتشاف النباتات المصابة (كما هو موضح في حقول الموز وفول الصويا).

• سجلات التفشي التاريخية: تُستخدم بيانات سابقة عن حدوث الآفات، وإنتاج المحاصيل، والتدخلات لتدريب والتحقق من صحة النماذج التنبؤية. من خلال التعلم من المواسم السابقة (وحتى المزارع المجاورة عبر منصات مشتركة)، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تحذيراته مع مرور الوقت.

تغذي هذه التدفقات البيانية مجتمعة منصات التحليلات التنبؤية وأدوات دعم القرار. عمليًا، يحصل المزارعون على تنبيهات أو خرائط بسيطة (عبر تطبيقات الهاتف أو لوحات التحكم) تخبرهم أين ومتى يتصرفون – على سبيل المثال، "رش مبيد للفطريات الأسبوع المقبل" أو "تفقد الحقل أ لبيض الجراد". من خلال إزالة التخمين من توقيت مكافحة الآفات، تساعد رؤى الذكاء الاصطناعي على تقليل الرش غير الضروري وزيادة الإنتاج.

أمثلة وأدوات من الواقع

يستخدم المزارعون حول العالم بالفعل حلول الذكاء الاصطناعي لمكافحة الآفات والأمراض. في أفريقيا، يوجه المزارعون الصغار هواتفهم الذكية نحو أوراق المحاصيل ويثقون بالتشخيص.

في ماتشاكوس، كينيا، قام مزارع ذرة بمسح نباته باستخدام PlantVillage وأشار التطبيق فورًا إلى وجود دودة الجيش الخريفية على الورقة. في الوقت نفسه، يستخدم مشروع قريب (Virtual Agronomist) بيانات التربة والأقمار الصناعية على مستوى القارة لتقديم نصائح حول التسميد وإدارة الآفات؛ تم تدريب كلا الأداتين على مجموعات بيانات ضخمة من الصور والقياسات الميدانية.

في الهند، يزود نظام Agripilot.ai (منصة مدعومة من مايكروسوفت) المزارعين بتوصيات مخصصة للمزرعة – مثل "تفقد الآفات في الركن الشمالي الغربي من الحقل" – استنادًا إلى بيانات أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية.

حتى الفخاخ التجارية تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي: فخاخ الفيرومون الآلية (مثل Trapview) تلتقط الحشرات وتستخدم كاميرات مدمجة مع التعلم الآلي لعد وتحديد أنواع الآفات. يمكن لهذه الفخاخ الذكية التنبؤ بالتفشيات من خلال رصد زيادة أعداد الآفات في الوقت الحقيقي، مما يسمح بالتدخل المستهدف قبل تفاقم الإصابة.

عبر هذه الأمثلة، يوسع الذكاء الاصطناعي فعليًا نطاق عمل خبراء الزراعة وخدمات الإرشاد النادرة. وفقًا لتقارير الصناعة، كانت معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أجزاء من أفريقيا في مجال الزراعة والأمن الغذائي.

من خلال تحويل البيانات إلى نصائح قابلة للتنفيذ – سواء عبر التطبيقات، الفخاخ الذكية، أو شبكات الاستشعار – يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على اتخاذ "القرار الصحيح في الوقت المناسب" لمكافحة الآفات.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

على الرغم من وعوده، يواجه التنبؤ بالآفات باستخدام الذكاء الاصطناعي تحديات. البيانات المحلية عالية الجودة ضرورية: كما تشير منظمة الأغذية والزراعة (FAO)، يحتاج المزارعون إلى شبكات استشعار جيدة، واتصال، وتدريب لاستخدام هذه الأدوات بفعالية.

في العديد من المناطق، لا يزال الوصول المحدود إلى الهواتف الذكية، وضعف الإنترنت، ونقص السجلات التاريخية عوائق. علاوة على ذلك، يحذر الخبراء من أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تغفل السياق المحلي – على سبيل المثال، يحذر باحث أفريقي من أن معظم مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي تستبعد المعرفة الزراعية التقليدية، لذا قد تتجاهل النصائح المعتمدة فقط على الذكاء الاصطناعي الممارسات المحلية المجربة.

الاستخدام المسؤول يعني دمج توصيات الذكاء الاصطناعي مع خبرة المزارعين بدلاً من اتباع الخوارزميات بشكل أعمى.

في المستقبل، ستستمر التطورات في تحسين التنبؤ بالآفات. ستجعل نماذج التعلم العميق الجديدة وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير التوقعات أكثر دقة وشفافية.

تعمل منظمة الأغذية والزراعة أيضًا على نماذج ذكاء اصطناعي زراعية كبيرة (مثل نماذج GPT للزراعة) تدمج البيانات العالمية لتقديم نصائح محلية في الوقت الحقيقي. في الوقت نفسه، تدرب المجتمع الدولي لحماية النباتات العاملين على استخدام الذكاء الاصطناعي والطائرات بدون طيار لمراقبة الأمراض القاتلة (مثل مرض الفيوزاريم في الموز).

باختصار، يتطلب التنبؤ بآفات وأمراض النباتات باستخدام الذكاء الاصطناعي دمج تقنيات متعددة: الرؤية الحاسوبية لتحديد الأعراض، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لمتابعة ظروف النمو، والتعلم الآلي على البيانات التاريخية والبيئية لتوقع التفشيات.

تمنح هذه الأساليب مجتمعة المزارعين أدوات قوية للإنذار المبكر والتشخيص. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في الزراعة، يمكن للمزارعين تقليل خسائر المحاصيل، وخفض استخدام المبيدات، وجعل الزراعة أكثر مرونة.

كما يقول أحد خبراء اللجنة الدولية لحماية النباتات (IPPC)، إن الذكاء الاصطناعي "يقلل من هدر الموارد، ويعزز كفاءة الإدارة من خلال إعطاء الأولوية للتدخل في المناطق الحرجة فقط" – وهو مكسب مزدوج للإنتاجية والاستدامة.