تقنية الذكاء الاصطناعي تمكن الميكنة الزراعية (الجزء 2)

ثالثا.التحديات التي تواجهها الذكاء الاصطناعى - ميكنة الزراعة المخولة

1. التحديات الفنية

صعوبة في جمع البيانات ومعالجتها

جمع البيانات والمعالجة شاقة. إن التنوع والخصائص البيولوجية لأشياء الإنتاج الزراعي تشكل تحديات لجمع البيانات. تختلف المحاصيل المختلفة اختلافًا كبيرًا في بيئات النمو (مثل الاختلافات في نوع التربة ، وكثافة الضوء ، والارتفاع ، وما إلى ذلك) والخصائص الفسيولوجية (مقاومة متفاوتة للآفات والأمراض بين الأصناف المختلفة ، ودورات النمو ، إلخ). هذا يجعل من الصعب الحصول على بيانات موحدة وشاملة ودقيقة. على سبيل المثال ، فإن جمع بيانات رطوبة التربة في المناطق الجبلية والتلال يمثل تحديًا بسبب التضاريس المعقدة ، التي تعوق وضع المستشعرات ونقل الإشارة. علاوة على ذلك ، فإن بيئة الأراضي الزراعية المعقدة والقابلة للتغيير ، بما في ذلك عوامل الطقس (قد تتسبب الأمطار الغزيرة والفيضانات في أجهزة الاستشعار ، وقد تؤثر الرياح القوية على مراقبة الطائرات بدون طيار) وأنشطة الحيوانات والنباتات (قد تتلف الحيوانات ، وقد تمنع الأعشاب الضارة ، مما يؤثر على دقة من جمع الصور) ، يمكن أن تتداخل مع جمع البيانات. من حيث معالجة البيانات ، بالنظر إلى الحجم الكبير وتعقيد البيانات الزراعية ، هناك حاجة إلى متطلبات تقنية عالية لتنظيف البيانات وتحليلها وإنشاء نماذج بيانات فعالة. هناك حاجة إلى خوارزميات متقدمة للتعامل مع كمية كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة ومع هياكل مختلفة. على سبيل المثال ، تتطلب معالجة بيانات الصورة خوارزميات معقدة مثل الشبكات العصبية التلافيفية في التعلم العميق. ومع ذلك ، فإن تشغيل هذه الخوارزميات عادة ما يتطلب الأجهزة ذات النهاية المرتفعة (مثل موارد حساب GPU) ، والتي لا تستطيع معظم المؤسسات الزراعية أو المزارعين الأفراد تحمل تكاليفها.

حاجة ملحة لتحسين دقة الخوارزمية والقدرة على التكيف

على الرغم من أنه يمكن تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي على الميكنة الزراعية في بعض السيناريوهات ، إلا أن دقتها لا تزال تفشل في تلبية المتطلبات بالكامل. على سبيل المثال ، في التعرف على الآفات والمرض ، قد يتم إساءة تقدير بعض الأعراض المماثلة. بعض الأعراض المبكرة للآفات والمرض ليست واضحة ، وعند اكتشافها ، ربما تكون قد تسببت بالفعل في أضرار لا يمكن إصلاحها للمحاصيل. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا للاختلافات الإقليمية في البيئات الجغرافية ، وأصناف المحاصيل ، وطرق الزراعة في الإنتاج الزراعي ، فإن القدرة على تكييف الخوارزميات الموجودة في مناطق مختلفة سيئة. قد تصبح الخوارزمية المدربة في منطقة واحدة غير قابلة للتطبيق في منطقة أخرى بسبب التغيرات في عوامل مثل خصوبة التربة والمناخ ، مما يستلزم التعديلات والتحسينات لمناطق مختلفة. هذا يتطلب جمع البيانات المستمر وإعادة تدريب النماذج ، وهي عملية معقدة ومكلفة.

2. التحديات المالية والتكلفة

ارتفاع تكاليف الاستثمار في البحث والتطوير

تقنية الذكاء الاصطناعي هي مجال تقني مرتفع مع استثمار كبير في البحث والتطوير. على سبيل المثال ، يتطلب تطوير روبوت AI الزراعي المتقدم دعمًا ماليًا كبيرًا ، من تصميم الأجهزة (شراء وتصنيع أجهزة استشعار عالية الأداء ، ومشغلات دقيقة ، والهياكل الميكانيكية المستقرة ، وما إلى ذلك) لتطوير البرمجيات (تطوير الخوارزمية ، وصنع البيانات والتعلم ، والذكاء تصميم نظام التحكم ، وما إلى ذلك). بالنسبة للجامعات أو المؤسسات البحثية ، فإنها تحتاج إلى كمية كبيرة من أموال البحث العلمي من الحكومة أو المنظمات الأخرى. بالنسبة للمؤسسات ، فإنهم يواجهون مخاطر مالية كبيرة. إذا كانت نتائج البحث والتطوير لا تحتوي على قيمة ترويج السوق أو أن تأثير التطبيق ضعيف ، فقد تعاني المؤسسة من خسائر. تبدأ البعض - تجد الشركات الزراعية منظمة العفو الدولية ، دون مصدر مستقر للصناديق ، صعوبة في الحفاظ على عمل R&D عالية التكلفة لفترة طويلة ، مما يؤدي إلى تقدم البحث العلمي البطيء أو حتى الفاشل.

ارتفاع تكاليف شراء وصيانة المعدات

الآلات الزراعية المجهزة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى هي أغلى بكثير من الآلات الزراعية التقليدية. على سبيل المثال ، فإن الجرار الذكي ذو نظام الملاحة التلقائي العالي الدقيق ووظائف التعرف على الصور المعقدة أكثر تكلفة بكثير من الجرار التقليدي. بالنسبة للمشغلين الزراعيين يتألفون بشكل أساسي من المزارعين الأفراد ، فإن تكلفة الشراء هي عائق صعب أمام العبور. علاوة على ذلك ، فإن هذه المعدات لها بنية معقدة ومحتوى تقني عالي. بمجرد تعطلها ، تكون تكلفة الصيانة مرتفعة أيضًا. قد تتطلب الصيانة فنيين محترفين وأدوات اختبار وصيانة خاصة ، والتي قد لا يتمكن موظفو صيانة الآلات الزراعية العادية من التعامل معها. وهذا يجعل المزارعين مترددين في تبني الآلات الزراعية التي تم تمكينها من الذكاء الاصطناعي بسبب المخاوف بشأن ارتفاع تكاليف الاستخدام ، مما يحد من تعميم وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الميكنة الزراعية.

3. نقص المواهب ومعضلات تعميم المعرفة

نقص المواهب المهنية

يعد مجال الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي والميكنة الزراعية موضوعًا متعدد التخصصات يتطلب مواهب مركبة يتقن في كل من تقنية الذكاء الاصطناعي والمعرفة الزراعية. حاليا ، هناك نقص شديد في مثل هذه المواهب. من ناحية ، فإن معظم المواهب التي تدربها الجامعات والمؤسسات التعليمية الأخرى هي إما مواهب تقنية AI الخالصة أو المهنيين الزراعيين ، والتي تفتقر إلى نظام المناهج الدراسية والبيئة العملية التي تجمع بين الاثنين. من ناحية أخرى ، فإن الوظائف في هذا المجال شاقة نسبيًا ، تقع في الغالب في المناطق الريفية أو الحقول ، والتي ليست جذابة للغاية للمواهب. على سبيل المثال ، تحتاج مؤسسة Robot R&D الزراعية إلى كلا الخبراء الزراعيين لتوفير المعرفة الزراعية مثل دورات نمو المحاصيل ومواصفات تشغيل الآلات الزراعية ، ومهندسي الذكاء الاصطناعى لتحسين الخوارزميات وكتابة برامج الروبوت ، ولكن من الصعب العثور على مواهب من هم تتقن في كلا الجانبين.

صعوبة في تعميم المعرفة بين المزارعين

بالنسبة للمزارعين ، المشاركين الرئيسيين في الإنتاج الزراعي ، تعد تقنية الذكاء الاصطناعى تقنية ناشئة متطورة نسبيًا يصعب فهمها وإتقانها. يتمتع المزارعون عمومًا بمستوى تعليمي منخفض وقدرة محدودة على قبول التقنيات الجديدة. لا يتقن العديد من المزارعين حتى عمليات الهاتف المحمول الأساسي وتقنيات الإنترنت ، ناهيك عن فهم وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، هناك نقص في القنوات التدريبية الفعالة وأساليب لتشجيع المعرفة بين المزارعين. على سبيل المثال ، بعض برامج التدريب التكنولوجية الجديدة للمزارعين مجردة للغاية وتفتقر إلى التفسيرات القائمة على الحالات ، أو أن المدربين لديهم مهارات مهنية محدودة. ونتيجة لذلك ، يجد المزارعون صعوبة في إتقان معرفة تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في الميكنة الزراعية ، مما يجعل من الصعب تعزيز استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الإنتاج الزراعي الفعلي.

4. بيئة التطبيق وتحديات أمان البيانات

البيئة الزراعية المعقدة والقابلة للتغيير

بيئة الإنتاج الزراعي معقدة ، بما في ذلك التضاريس المتنوعة (الجبال ، والسهول ، والتلال ، وما إلى ذلك) والظروف الجوية (الطقس القاسي مثل الأمطار الغزيرة والجفاف والرياح القوية) ، والتي تؤثر بشكل كبير على التطبيق العملي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، في المناطق الجبلية ، قد تمنع التضاريس المتموجة إشارات الأقمار الصناعية ، مما يؤثر على دقة التنقل في الآلات الزراعية الذكية ؛ يمكن أن يتداخل الطقس القاسي مع عمليات جمع البيانات من الطائرات بدون طيار. علاوة على ذلك ، فإن المحاصيل المختلفة وسيناريوهات الإنتاج الزراعي لها متطلبات مميزة لأجهزة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يحتاج روبوت اختيار الذكاء الاصطناعي المستخدم في البساتين إلى التكيف مع خصائص مثل ارتفاع الأشجار وتوزيع الفاكهة ، والذي يطرح متطلبات أعلى لتطبيق ومرونة الأجهزة وخوارزميات البرامج. تم تطوير معظم تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية على أساس بيئات مثالية أو صناعية. في بيئة زراعية معقدة ، هناك حاجة إلى مزيد من تعديلات التخصيص والتوطين للعمل الطبيعي.

قضايا أمان البيانات وحماية الخصوصية

خلال عملية الميكنة الزراعية ، تحتاج تقنية الذكاء الاصطناعى إلى جمع وتحليل كمية كبيرة من البيانات الزراعية - والتي تتضمن معلومات حساسة مثل موارد الأراضي في المزرعة ، وأصناف المحاصيل ، وخطط البذر والحصاد. بمجرد تسرب البيانات ، قد يتم استغلالها بشكل ضار من قبل المنافسين أو تشكل تهديدًا للأمن الزراعي الوطني. على سبيل المثال ، إذا تم تسريب خطة زراعة المزارع ، فقد يتم التلاعب بها من قبل مضاربين السوق ، مما تسبب في تقلبات غير طبيعية في أسعار المنتجات الزراعية. في الوقت نفسه ، فإن أساليب التخزين ومشاركة البيانات القائمة على السحابة التي تعتمد عليها تقنية الذكاء الاصطناعي لها مخاطر أمنية ، مثل أن تكون عرضة لهجمات المتسلل أو التسرب الداخلي. يعد ضمان أمان البيانات وحماية الخصوصية أحد التحديات التي يجب مواجهتها في عملية الميكنة الزراعية التي يتم تمكينها.

المؤلف: The Hanzhong Woodcutter

المصدر: شبكة أخبار الآلات الزراعية