الذكاء الاصطناعي في الزراعة Artificial Intelligence in Agriculture أ.د. مجيد كاظم عباس الحمزاوي ان الزراعة وتطورها، التي تُعدّ من الاعتبارات الاقتصادية الأساسية لأي بلد، لا تزال تُشكّل أحد التحديات الرئيسية حاليًا. ويُقدّر أن أكثر من 820 مليون شخص يعانون من الجوع اليوم. علاوة على ذلك، ومع توقع وصول عدد سكان العالم إلى 9.1 مليار نسمة في عام 2050، فان ذلك يستلزم إنتاج المزيد من الغذاء بنسبة 70%. وبالإضافة إلى الاستثمارات المتوقعة في الزراعة، ستكون هناك حاجة إلى مزيد من الاستثمارات، وإلا سيعاني حوالي 370 مليون شخص من الجوع في عام 2050. كما من المتوقع اتساع الفجوة بين الطلب المتزايد على المياه وإمدادات المياه المتاحة، ومن المرجح أن يعاني أكثر من ثلاثة مليارات شخص من شحّ المياه في الزمن المنظور. لقد طُرح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة في مؤتمر دارتموث Dartmouth Conferenceعام 1955، حيث اقترح جون مكارثي John McCarthy إجراء دراسة ترتكز على فرضية مفادها أن "كل جانب من جوانب التعلم أو أي سمة أخرى من سمات الذكاء يمكن وصفه بدقة، من حيث المبدأ، بحيث يمكن صنع آلة لمحاكاته". وتغير تعريف الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت بسبب تطوره السريع. ولا يوجد تعريف موحد حتى الان، ومع ذلك يمكن تصنيف التعريفات المتداولة عمومًا إلى أربع فئات: الذكاء الاصطناعي هو نظام يفكر كالإنسان، ويتصرف كالإنسان، ويفكر بعقلانية أو يتصرف بعقلانية. كما عُرّف الذكاء الاصطناعي أيضًا بأنه "برنامجٌ لا يُجيد التعامل مع عالمٍ عشوائيٍّ أسوأ من الإنسان"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من البرامج، لها مُدخلات ومُخرجات، وتوجد أيضًا في بيئةٍ مُحددة. تشمل بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الاسترجاع الذكي من قواعد البيانات، وأنظمة استشارات الخبراء، وإثبات النظريات، والروبوتات، والبرمجة الآلية، ومشكلات الجدولة، ومشكلات الإدراك، إلخ. في الوقت الحاضر، اخترق الذكاء الاصطناعي، كاحد المجالات الأساسية في علوم الحاسوب، مجموعة متنوعة من المجالات، مثل التعليم، الرعاية الصحية، التمويل والتصنيع، نظرًا لقدرته على معالجة المشكلات التي لا يستطيع البشر حلها بكفاءة. وقد حاول ماكينيون وليمون McKinion and Lemmon تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة لأول مرة عام 1985 لإنشاء GOSSYM، وهو نموذج محاكاة لمحصول القطن باستخدام نظام الخبراء لتحسين إنتاج القطن تحت تأثير ظروف معينة من الري والتسميد ومكافحة الأعشاب الضارة والمناخ وعوامل أخرى. في الوضع الراهن للذكاء الاصطناعي في الزراعة يمكن تسليط الضوء على ثلاثة إنجازات مهمة: إدارة التربة، وإدارة الأعشاب الضارة، واستخدام إنترنت الأشياء. إدارة التربة: تُعد التربة من أهم عوامل نجاح الزراعة، وبصفتها المصدر الرئيسي للتغذية، تُخزّن التربة الماء والنيتروجين والفوسفور والبوتاسيوم والمواد الضرورية الاخرى لنمو المحاصيل وتطورها بشكل سليم. من خلال إدارة التربة بشكل سليم، يُمكن تقليل العوامل السلبية، مثل مسببات الأمراض والملوثات التي تحملها التربة. ومن الأمثلة على ذلك إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لرسم خرائط التربة، مما يُساعد على توضيح حاجة وعلاقات التربة وطبقاتها المختلفة ونسبها تحت الأرض. إدارة الأعشاب الضارة: تُعد الأعشاب الضارة من أكثر العوامل التي تُقلل من ربح المزارع المتوقع، وعلى سبيل المثال، إذا لم تتم السيطرة على غزو الأعشاب الضارة، فقد يُحدث نقص بنسبة %50 في محصول محاصيل الفاصوليا والذرة، كما يُمكن أن تُسبب منافسة الأعشاب الضارة انخفاضًا بنسبة %48 في محصول القمح. تتنافس الأعشاب الضارة مع المحاصيل على الموارد، مثل الماء والمغذيات وأشعة الشمس، بغض النظر عن كون بعضها سامًا وحتى مُهددًا للصحة العامة. وعلى الرغم من أن الرش يُستخدم غالبًا لكبح الأعشاب الضارة، إلا أن له تأثيرًا سلبيًا محتملًا على الصحة العامة، كما أن الإفراط في استخدامه يُمكن أن يُلوث البيئة. لذلك، تم اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأعشاب الضارة في المختبرات لحساب الكمية الدقيقة للرش بالمواد المُراد استخدامها، ولرش الموقع المُستهدف بدقة، مما يُقلل أيضًا من التكاليف وخطر إتلاف المحاصيل. استخدام تقنية إنترنت الأشياء Internet of Things: إنترنت الأشياء (IoT) هو نظام يتكون من أجهزة حاسوبية وآلات ميكانيكية وأشياء مختلفة مترابطة، ولكل منها مُعرّف فريد ويمتلك القدرة على نقل البيانات. وبالتالي، يُمكن تجنب التفاعلات بين البشر أو بين البشر والحاسوب في التقدير. يُعد إنترنت الأشياء تطورًا قائمًا على العديد من التقنيات الحالية، مثل شبكات الاستشعار اللاسلكية wireless sensor networks (WSNs)، والحوسبة السحابيةcloud computing، وتحديد الترددات الراديويةRF identification (RF). ويُمكن تطبيق إنترنت الأشياء في مجالات متعددة، مثل المراقبة، والزراعة الدقيقة، والتتبع، وإنتاج البيوت الزراعية المدفئة، والآلات الزراعية. على سبيل المثال، يشمل تتبع سلسلة المنتجات الزراعية إدخال المعلومات، والقدرة على تخزين المعلومات لفترة زمنية، ونقل البيانات ومعالجتها وإخراجها. يُطبّق إنترنت الأشياء تحليل البيانات بطرق متنوعة، وتأتي البيانات بأشكال متنوعة، مثل بيانات الاستشعار، والصوت، والصورة، والفيديو. تشمل المجالات التي يُعدّ تحليل البيانات فيها حيويًا التنبؤ، وإدارة التخزين، واتخاذ القرارات، وإدارة المزارع، والتطبيق الدقيق، والتأمين، وغيرها. تحديات التطبيق العملي للتقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الزراعة احتمال التوزيع المستقبلي غير المتكافئ للمكننة: من المتوقع ان يُقدر معدل انتشار الروبوتات بحلول عام 2030 سيبلغ %15 وسيصل إلى %75 بحلول عام 2045. ومع ذلك، قد يكون توزيع المكننة غير متكافئ، حيث تفتقر بعض المناطق إلى الوصول إلى الموارد، وتواجه ظروفًا لا يمكن تغييرها إلا بالاكتشافات العلمية والتطور التكنولوجي. على سبيل المثال، نظرًا لأن معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على الإنترنت، فقد يكون استخدامها محدودًا في المناطق النائية أو الريفية نظرًا لعدم وجود خدمة ويب وعدم إلمام بإدارة عمليات الذكاء الاصطناعي. لذلك، ينبغي أن نتوقع عملية تبني أبطأ وغير متساوية للذكاء الاصطناعي في الزراعة. التناقضات بين تجارب التحكم والتطبيق الفعلي: تختلف الصور الملتقطة عند تطبيقها عن الصور المستخدمة في بيئات التحكم بسبب عوامل عديدة. كما تزيد الخصائص الفسيولوجية للأفراد من تعقيد المتغيرات التي يجب مراعاتها عند معالجة الصور، وبالتالي، تطلّب الأمر مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من بيانات التحكم لتحسين دقة التصنيف. ومع ذلك، وبمساعدة الرؤية الحاسوبية، تشير خوارزميات مثل DBN (شبكات الاعتقاد العميقDeep Belief Networks) وCNN (الشبكة العصبية التلافيفيةConvolution Neural Network)، بغض النظر عن قلة دراسات الحالة، إلى تطبيقات واعدة في المستقبل لمعالجة مجموعات كبيرة من البيانات المعقدة. الأمان والخصوصية: تتعرض العديد من الأجهزة المادية، مثل إنترنت الأشياء، لهجمات نظرًا لإمكانية وضعها في مساحة مفتوحة لفترات طويلة دون إشراف. ومن التدابير الأمنية المُتبعة عادةً: تشفير البيانات، وتعديل ترددات العلامات، وسياسة تدمير العلامات، واستخدام علامات الحجب، وغيرها. كما تتعرض الخدمات القائمة على الموقع لهجمات الاستيلاء على الجهاز، ما يعني أنه بعد الاستيلاء على الجهاز، يمكن للمهاجم استخراج تطبيقات التشفير، وبالتالي الوصول غير المحدود إلى البيانات المخزنة فيه. لذلك، تُسبب مشكلات الأمان مشاكل خطيرة، ويجب معالجتها على مستويات مختلفة. جامعة المستقبل الاولى غلى الجامعات الاهلية في العراق.