پیش‌بینی می‌شود تا پایان ۲۰۲۶، بیش از ۷۰ کشور با تکیه بر پیشرفت‌های حاصل‌ شده در زمینه‌های یادگیری ماشین، بینایی رایانه‌ای، تحلیل‌های پیش‌بینانه و سامانه‌های کشاورزی خودکار، فناوری‌های هوش مصنوعی را در عملیات کشاورزی خود ادغام کنند.

دسترسی روزافزون به داده‌های کشاورزی که از طریق ماهواره‌ها، حسگرها، پهپادها و تجهیزات متصل به پلتفرم‌های هوش مصنوعی جمع‌آوری می‌شوند، امکان تحلیل میلیون‌ها داده درباره وضعیت خاک، سلامت محصولات، الگوهای آب‌وهوایی و مدیریت آفات را فراهم کرده است. از سوی دیگر، افزایش تقاضای جهانی برای مواد غذایی، کمبود نیروی کار و ضرورت حرکت به سمت کشاورزی پایدار، کشورهای توسعه‌یافته و در حال توسعه را به استفاده گسترده‌تر از این فناوری‌ها برای افزایش بهره‌وری و مدیریت بهتر منابع سوق داده است.

در آمریکا، بیش از دو میلیون مزرعه در حال بررسی و به‌کارگیری فناوری‌های کشاورزی دیجیتال هستند. همزمان، کشورهای مختلف در آسیا و اروپا نیز با توسعه طرح‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به دنبال افزایش بهره‌وری و بهبود عملکرد محصولات کشاورزی هستند به‌طوری‌که میزان افزایش عملکرد، بر اساس حوزه کاربرد، می‌تواند بین ۱۰ تا ۳۰ درصد باشد.

ترکیب هوش مصنوعی با کشاورزی

ترکیب هوش مصنوعی با کشاورزی دقیق، تحلیل داده‌های پهپادی و ربات‌های کشاورزی، فرصت‌های تازه‌ای برای پایش خودکار مزارع، شناسایی و رفع مشکلات پیش از بروز خسارت و بهینه‌سازی فرایند تولید فراهم کرده است.

آمریکا به دلیل پذیرش گسترده فناوری‌های پیشرفته کشاورزی، دسترسی به زیرساخت‌های داده‌های کشاورزی و افزایش سرمایه‌گذاری در تجهیزات کشاورزی خودکار، یکی از بازارهای بزرگ برای هوش مصنوعی در کشاورزی است. بیش از ۵۰ درصد از عملیات کشاورزی در مقیاس بزرگ در آمریکای شمالی، در حال ارزیابی راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود بهره‌وری عملیاتی، کاهش ضایعات ورودی و افزایش دقت مدیریت محصول هستند.

مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور فزاینده‌ای برای پیش‌بینی عملکرد، بهینه‌سازی آبیاری و تشخیص بیماری مورد استفاده قرار می‌گیرند، در حالی که فناوری‌های بینایی رایانه‌ای از بازرسی خودکار محصولات و نظارت بر دام پشتیبانی می‌کنند. آمریکای شمالی با تقریبا ۴۰ میلیون هکتار زمین کشاورزی که از نوعی فناوری کشاورزی دیجیتال استفاده می‌کنند، همچنان بر روندهای جهانی پذیرش هوش مصنوعی در کشاورزی تاثیر می‌گذارد.

بازار کشاورزی با گسترش استفاده از فناوری‌های هوشمند، شاهد تحول چشمگیری است و فعالان این حوزه بیش از گذشته از یادگیری ماشین، بینایی رایانه‌ای و سامانه‌های خودکار برای افزایش بهره‌وری استفاده می‌کنند. تا ۲۰۲۶، بیش از ۸۰ درصد سرمایه‌گذاری‌های انجام‌شده در فناوری‌های کشاورزی بر بهبود تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، ارتقای هوشمندی در تولید محصولات و خودکارسازی فرایندهای عملیاتی متمرکز شده است.

هوش مصنوعی و توصیه‌های کشاورزی

مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های تاریخی کشاورزی، اطلاعات اقلیمی و مشاهدات میدانی در زمان واقعی ادغام می‌شوند تا توصیه‌های دقیقی برای فعالیت‌های کاشت، آبیاری و برداشت ارائه دهند. استفاده از سیستم‌های بینایی رایانه‌­ای نیز در حال افزایش هستند زیرا دوربین‌های پیشرفته و فناوری‌های تصویربرداری به کشاورزان این امکان را می‌دهند که بیماری‌های محصول، کمبود مواد مغذی و آلودگی آفات را در مراحل اولیه شناسایی کنند. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند هزاران تصویر را در عرض چند دقیقه تجزیه‌وتحلیل و به اپراتورهای کشاورزی کمک کنند تا نیازهای بازرسی دستی را کاهش داده و زمان پاسخگویی را بهبود بخشند.

یکی دیگر از روندهای اصلی شکل‌دهنده هوش مصنوعی در بازار کشاورزی، افزایش استفاده از تجهیزات کشاورزی خودکار و رباتیک هوشمند است. ربات‌های کشاورزی که توسط فناوری‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند، برای فعالیت‌های کاشت، برداشت، تشخیص علف‌های هرز و مدیریت محصول در حال توسعه هستند. در ۲۰۲۶، بیش از ۳۰ درصد از شرکت‌های کشاورزی متمرکز بر فناوری، در حال سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های اتوماسیون برای غلبه بر کمبود نیروی کار و بهبود ثبات عملیاتی هستند.

تجزیه و تحلیل پهپادها همراه با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، امکان نظارت در مقیاس بزرگ بر زمین‌های کشاورزی را فراهم می‌کند، به‌طوری‌که برخی از سیستم‌ها قادر به تجزیه‌وتحلیل صدها هکتار در یک چرخه عملیاتی واحد هستند. پیش‌بینی می‌شود ادغام هوش مصنوعی با اکوسیستم‌های کشاورزی متصل، مدل‌های کشاورزی کارآمدتری ایجاد کند که در آن‌ها سیستم‌های خودکار، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده و نظارت در لحظه، برای پشتیبانی از تولید پایدار مواد غذایی با هم کار می‌کنند.

افزایش تقاضا برای راهکارهای کشاورزی هوشمند و پایدار

افزایش تقاضای جهانی برای بهره‌وری بالاتر در کشاورزی، یکی از قوی‌ترین عوامل محرک در شتاب‌بخشی به به‌کارگیری هوش مصنوعی در این حوزه است. نیازهای جهانی به تولید مواد غذایی به دلیل رشد جمعیت رو به افزایش است و سیستم‌های کشاورزی باید پاسخگوی نیازهای بیش از هشت میلیارد نفر در سراسر جهان باشند.

فناوری‌های هوش مصنوعی به کشاورزان کمک می‌کنند تا شرایط مزرعه را تجزیه و تحلیل کنند، تخصیص منابع را بهینه کنند و دقت مدیریت محصول را بهبود بخشند. پلتفرم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند هزاران داده کشاورزی را از حسگرها، سیستم‌های هواشناسی و تصاویر ماهواره‌ای پردازش کنند تا بینش‌های عملی ایجاد کنند. در بسیاری از محیط‌های کشاورزی، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی بهبود ۲۰ تا ۳۰ درصدی بهره‌وری عملیاتی را نشان داده‌اند و در عین حال مصرف منابع غیرضروری را کاهش می‌دهند.

پیچیدگی فناوری و عدم پذیرش آن در مزارع کوچک‌تر 

اجرای هوش مصنوعی در کشاورزی با چالش‌هایی مربوط به هزینه‌های فناوری، محدودیت‌های زیرساخت دیجیتال و کمبود تخصص فنی در بین کشاورزان مواجه است. مزارع کوچک و متوسط بخش قابل‌توجهی از عملیات کشاورزی جهانی را تشکیل می‌دهند، اما بسیاری از آنها به دلیل دسترسی محدود به اتصال پرسرعت و پرسنل ماهر، در پذیرش سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی با مشکلاتی روبرو هستند. مطالعات در مناطق کشاورزی نشان می‌دهد که بیش از ۴۰ درصد از مشاغل کشاورزی کوچک‌تر با موانعی مربوط به ادغام فناوری مواجه هستند. نیاز به سخت‌افزار تخصصی، سیستم‌های مدیریت داده‌ها و به‌روزرسانی‌های مداوم نرم‌افزار نیز می‌تواند نرخ پذیرش را در بازارهای در حال توسعه کاهش دهد.

توسعه روزافزون اکوسیستم‌های کشاورزی هوشمند، فرصت‌های قابل‌توجهی را برای ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. افزایش روزافزون حسگرهای اینترنت اشیا، پهپادها و تجهیزات کشاورزی خودکار، حجم زیادی از داده‌های کشاورزی را تولید می‌کند که می‌توانند از طریق پلتفرم‌های هوش مصنوعی پردازش شوند. روزانه بیش از یک میلیارد داده کشاورزی از محیط‌های کشاورزی متصل جمع‌آوری می‌شود و فرصت‌هایی را برای تجزیه‌وتحلیل پیشرفته و تصمیم‌گیری‌های پیش‌بینی‌کننده ایجاد می‌کند. اقتصادهای نوظهور نیز در حال سرمایه‌گذاری در برنامه‌های کشاورزی دیجیتال هستند که به فناوری‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از نظارت بر محصولات، سازگاری با آب‌وهوا و مدیریت کارآمد منابع در میلیون‌ها هکتار از زمین‌های کشاورزی پشتیبانی کنند.

انتهای پیام