تقنية الذكاء الاصطناعي تمكن الميكنة الزراعية (الجزء 3)

ⅳ. اتجاهات التنمية لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في الميكنة الزراعية في المستقبل

1. التحسين المستمر في مستوى الذكاء

دمج تقنيات الاستشعار الشاملة: سوف تدمج معدات الميكنة الزراعية المستقبلية المزيد من أنواع تقنيات الاستشعار لتحقيق كل ما يدور حول الإدراك في بيئة الأراضي الزراعية ونمو المحاصيل. بالإضافة إلى أجهزة الاستشعار الموجودة مثل درجة الحرارة والرطوبة وأجهزة استشعار الضوء ، سيتم تقديم أجهزة الاستشعار الفائقة الطيفية لتحليل تكوين مغذيات المحاصيل والتهابات الآفات والمرض في وقت مبكر ؛ يمكن أن تكتشف المستشعرات الحيوية نشاط الكائنات الحية الدقيقة في التربة. يمكن لدمج البيانات والتعدين من أجهزة استشعار متعددة فهم تغييرات الحالة بشكل أكثر دقة أثناء نمو المحاصيل ، مما يوفر بيانات أكثر وفرة وشاملة لنظام الذكاء الاصطناعى لاتخاذ قرارات أكثر دقة. على سبيل المثال ، من خلال الجمع بين التصوير الفائق الطيفية وقياس الخصائص الفيزيولوجية الكهربية النباتية ، يمكن إجراء الحكم المبكر والدقيق لضغوط الجفاف المحاصيل وامتصاص المغذيات ، ويمكن اتخاذ تدابير مضادة في الوقت المناسب لتحسين محصول المحاصيل والجودة.

يسهل تعلم التعزيز العميق قرارًا أفضل - اتخاذ القرار: مع تطوير خوارزميات تعلم التعزيز العميق في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، سيتم تحسين نظام اتخاذ القرار في الميكنة الزراعية. على سبيل المثال ، في عمليات الري ، يتعلم نظام الذكاء الاصطناعى القائم على خوارزميات التعلم العميق بشكل مستمر استراتيجيات الري المثلى للمحاصيل المختلفة في مراحل نمو مختلفة ، في ظل ظروف التربة المختلفة وبيئات المناخ ، وذلك لتحقيق قرارات ري أكثر دقة وتجنب هدر من موارد المياه. فيما يتعلق باختيار المنتجات الزراعية ، يمكن للنظام الحكم بشكل شامل على أمر اختيار وقت الاختيار وأولوية أكثر دقة استنادًا إلى عوامل متعددة مثل استحقاق المحاصيل والقيمة السوقية ، مما يزيد من فوائد الإنتاج الزراعي. يمكن أن تعمل خوارزمية التعلم العميقة على التعلم العميق أيضًا على جعل الآلات الزراعية تعمل بشكل أكثر بذكاء في التنسيق ، مثل فريق ذكي ، وضبط طرق العمل والمسارات ديناميكيًا وفقًا لعوامل مثل مواقعها ودول العمل ، وتحسين الكفاءة الشاملة لعمليات الأراضي الزراعية.

2. التنمية المتنوعة والكبيرة الحجم للروبوتات الزراعية

تنمية الوظائف المتنوعة: ستكون أنواع الروبوتات الزراعية المستقبلية أكثر وفرة. بالإضافة إلى روبوتات الأعشاب الضارة ، سيتم أيضًا تطوير روبوتات حماية النباتات ، واختيار الروبوتات ، والروبوتات مثل روبوتات الإخصاب الدقيقة وروبوتات الكشف عن بذور المحاصيل. يمكن أن تحسب الروبوتات الدقيقة للإخصاب بدقة وتطبيق كمية معينة من الأسمدة وفقًا لعوامل مثل خصوبة التربة ومتطلبات المغذيات للمحاصيل ، وتحقيق المزيد من إدارة الإخصاب العلمي وتحسين استخدام الأسمدة. يمكن أن تكتشف روبوتات الكشف عن بذور المحاصيل بسرعة ومدمرة مؤشرات مثل معدل إنبات البذور والصحة والنقاء لضمان جودة البذور للبذر. لدورات النمو وخصائص المحاصيل المختلفة ، سيكون لدى الروبوتات الزراعية أيضًا تطوير وظائف أكثر تنوعًا وتفصيلاً. على سبيل المثال ، سيكون هناك روبوتات كرمة خاصة لزراعة العنب وروبوتات تتصدر لزراعة القطن.

كبير - الترويج والتطبيق على نطاق واسع: مع استحقاق التكنولوجيا وتقليل التكاليف ، سيتم تطبيق الروبوتات الزراعية على نطاق أوسع على نطاق أوسع في الإنتاج الزراعي. سوف ينتقلون تدريجياً من الحقول التجريبية الصغيرة والمتنزهات الزراعية الحديثة إلى الأراضي الزراعية الكبيرة للمزارعين العاديين. هذا سيقلل بشكل كبير من كثافة العمالة للمزارعين وحل المشكلة الحالية لنقص العمالة الريفية. علاوة على ذلك ، في عملية التطبيق الكبير على نطاق واسع ، فإن الروبوتات الزراعية وغيرها من الآلات والمعدات الزراعية ستحقق المزيد من التوصيل البيني والتشغيل البيني ، وبناء شبكة إنتاج زراعية ذكية. على سبيل المثال ، يمكن للروبوتات الزراعية المتعددة التعاون لإكمال العمليات الكاملة للبذر والري والأعشاب الضارة والحصاد في الأراضي الزراعية الكبيرة الحجم. يمكن أن تشارك الروبوتات معلومات مثل تقدم عملية وظروف نمو المحاصيل في الوقت الحقيقي ، مما يجعل الإدارة أكثر كفاءة وإنتاج أكثر ربحية.

3. التكامل العميق مع التقنيات الناشئة الأخرى

التطوير التعاوني لمنظمة العفو الدولية وإنترنت الأشياء (IoT): سيكون دمج تقنية AI و IoT أقرب. في الميكنة الزراعية المستقبلية ، ستوفر الأجهزة المستندة إلى إنترنت الأشياء مصدر بيانات أكثر استقرارًا وموسعًا لمنظمة العفو الدولية. إن العلاقة الشاملة لمعدات الآلات الزراعية ، والمرافق الزراعية ، وبيئة الأراضي الزراعية من خلال تكنولوجيا إنترنت الأشياء ، تمكن الذكاء الاصطناعى من الحصول على بيانات ضخمة في وقت حقيقي للتحليل واتخاذ القرارات. على سبيل المثال ، تربط شبكة مستشعر IoT جميع معدات الري وأجهزة الإخصاب والآلات الزراعية. يستخدم AI بعد ذلك البيانات التي تم تحميلها بواسطة هذه الأجهزة لتحسين عملية الإنتاج الزراعي بأكملها وتحقيق عمل تعاوني أكثر معقولًا بين أجهزة إنترنت الأشياء. في الوقت نفسه ، يمكن أن تمنح تقنية الذكاء الاصطناعي إنترنت الأشياء مع الذكاء ، مما يتيح أجهزة إنترنت الأشياء من الحصول على قدرة الحكم الذكي والقرار المستقل - اتخاذ القرار. مثل هذا التآزر سيجعل الإنتاج الزراعي أكثر تلقائيًا وذكيًا وفعالًا.

الابتكار من خلال مزيج من الذكاء الاصطناعى مع التكنولوجيا الحيوية وتكنولوجيا النانو: مزيج من الذكاء الاصطناعى والتكنولوجيا الحيوية سوف يستفيد من المزيد من إمكانات الإنتاج الزراعي. على سبيل المثال ، من خلال تحليل بيانات الجينات البيولوجية من خلال الذكاء الاصطناعي ، يمكن تسريع عملية تربية أصناف المحاصيل الممتازة. تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لمحاكاة حركة الجزيئات الحيوية وتفاعلها لتطوير مبيدات آفات وأسمدة بيولوجية جديدة. مزيج من الذكاء الاصطناعى وتكنولوجيا النانو سوف يجلب أيضا ابتكارات جديدة إلى الميكنة الزراعية. يمكن لمجموعة من أجهزة الاستشعار النانوية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مراقبة وتحليل المزيد من المعلومات الدقيقة في الإنتاج الزراعي (مثل تأثير بنية جسيمات التربة النانوية على جذور المحاصيل والتغيرات في التركيب الجزيئي لأغشية خلايا المحاصيل). المواد الجديدة التي طورتها تقنية النانو (مثل الطلاء النانو - لتحسين مقاومة التآكل وخصائص التنظيف الذاتي لمعدات الآلات الزراعية) يمكن الابتكارات التكنولوجية ، والترويج للتقدم التكنولوجي للميكنة الزراعية.

خامسا تجارب البلدان في تمكين الميكنة الزراعية مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى

1. تجارب الولايات المتحدة في منظمة العفو الدولية - مكّن الميكنة الزراعية

في - تطبيق العمق لتكنولوجيا GPS في إدارة الآلات الزراعية: المزارع الأمريكية كبيرة بشكل عام - مع مستوى عال من الميكنة. يتم تطبيق GPS على نطاق واسع على إدارة الآلات الزراعية. يتم تثبيت GPS وخرائط التضاريس الجغرافية على الآلات الزراعية ، مما يمكّن جميع معلومات النشاط عن الآلات الزراعية أثناء العمليات الميدانية (مثل الطرق الميكانيكية ، ووقت التشغيل ، وإجراءات الحراثة ، وأصناف المحاصيل ، وتحديد مواد الإنتاج وتحميلها ، وتجديد الوقود الميكانيكي) سجلت بدقة رقميا.

وبهذه الطريقة ، يمكن للمنتجين الزراعيين الاتصال بمعدات الآلات الزراعية من خلال جهاز كمبيوتر لتحقيق مراقبة وإدارة المحاصيل الشاملة. على سبيل المثال ، يمكن للمنتجين الزراعيين ترتيب تطبيق المبيدات والأسمدة بدقة في مخططات مختلفة وللمحاصيل المختلفة في دورات إنتاج مختلفة وفقًا لسجلات GPS ومعلومات الخريطة ، وتجنب مشاكل الإغفال أو الإخصاب المتكرر وتطبيق المبيدات. علاوة على ذلك ، يمكن قفل نطاق استخدام الآلات الزراعية وفقًا لإشارات GPS والأسوار الإلكترونية لضمان أن الآلات الزراعية يمكن أن تعمل فقط في المنطقة المحددة ، مع إدراك وظيفة سرقة الآلات الزراعية.

التعاون بين تكنولوجيا الاستشعار عن بعد وأنظمة الآلات الذكية: تستخدم الولايات المتحدة تقنية الاستشعار عن بعد للحصول على كمية كبيرة من المعلومات حول محاصيل الأراضي الزراعية ، مثل مراحل نمو المحاصيل ، والحالة الغذائية ، والمستويات الصحية ، والحالات المادية مثل الضوء ودرجة الحرارة والرطوبة والهواء ومحتوى رطوبة التربة والمواد المغذية. ويتم نقل هذه المعلومات إلى نظام الآلات الذكية.

يحلل نظام الآلات الذكية هذه البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي ويصيب تدابير إدارة الإنتاج لتحقيق التحكم الذكي في نمو المحاصيل. خذ مونسانتو كمثال. يستخدمون الأقمار الصناعية المستشعر عن بعد وتكنولوجيا المسح الضوئي الطائرات بدون طيار للحصول على صور الأشعة تحت الحمراء للأرض المزروعة بانتظام وإرسال هذه الصور إلى نظام التحكم في النمو الذكي ، وبالتالي تحقيق الإدارة العلمية والسيطرة على روابط الإنتاج مثل زراعة المحاصيل والتسميد والري والرش. مع تحسين محصول المحاصيل وجودةها ، يتم تحقيق توازن بين استخدام الموارد الفعال وحماية البيئة البيئية.

2. تجارب اليابان في الذكاء الاصطناعى - ممكّن الميكنة الزراعية

الآلات الذكية واستراتيجية تكامل المعلومات الحديثة: في ضوء الوضع الحالي لنقص الموارد في بلدها ، أطلقت اليابان استراتيجية تقنية توليد ثانوية للآلات الذكية + المعلومات الحديثة. إنها تحول المعرفة والخبرة المزروعة إلى نماذج رقمية وإدارة الإنتاج الزراعي من خلال إنترنت الأشياء والآلات مع الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، عندما تتأثر المحاصيل بالآفات والأمراض ، يمكن للآلات الزراعية ذات أجهزة استشعار ذكية ووظائف تحليل الذكاء الاصطناعي أن تجمع بسرعة معلومات نمو المحاصيل ومقارنتها مع بيانات نمو المحاصيل الصحية في النموذج الرقمي للكشف عن مشاكل المرض على الفور وتولي الوقاية المقابلة والتحكم في التدابير.

فيما يتعلق بمنصة تحسين المحاصيل الرقمية ، قامت اليابان بتدابير مبتكرة. يمكن للمزارعين رؤية الوضع الحقيقي للوقت لمراحل نمو المحاصيل ، ومخاطر الأمراض ومخاطر الأعشاب الضارة على هذا المنصة ، وكذلك رؤية الوضع المستقبلي المحاكي والحصول على اقتراحات قياس الإدارة المقدمة من الذكاء الاصطناعي. في هذه العملية ، من خلال الجمع بين تنقل GPS ، وأنظمة المعلومات الجغرافية ، وأجهزة الاستشعار ، يتم توصيل النظام الأساسي إلى الطائرات بدون طيار والجرارات والروبوتات مع الكاميرات وأجهزة الاستشعار. يمكن لهذه الروبوتات أو الآلات الذكية أن تتولى مهام ثقيلة أو خطرة مثل رش المبيدات ، والحصاد ، والتفريغ ، ويمكن أن تحسن بشكل مستمر أساليب إدارة الإنتاج الزراعي بناءً على البيانات الضخمة التي تم جمعها بواسطة أجهزة الاستشعار والتعلم الآلي للآلات الذكية لتحقيق الجودة الزراعية عالية الجودة زيادة الإنتاج.

السادس. العديد من الاقتراحات لتعزيز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتمكين الميكنة الزراعية

1. زيادة الاستثمار في أبحاث التكنولوجيا والتطوير والابتكار

البحث التعاوني وتطوير التقنيات الميدانية المتعددة: يتطلب تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الميكنة الزراعية التطور التعاوني للتقنيات في مجالات متعددة. يجب أن تزيد الحكومة والمؤسسات من شدة الاستثمار في البحث والتطوير في تكنولوجيا المستشعرات ، وتكنولوجيا رؤية الكمبيوتر ، وخوارزميات التعلم الآلي ، وما إلى ذلك ، على سبيل المثال ، في البحث وتطوير تكنولوجيا المستشعرات ، وتطوير أكثر دقة ودائمة ومتدرة أجهزة استشعار الرطوبة ، وأجهزة استشعار حالة نمو المحاصيل ، وما إلى ذلك. يمكن لهذه المستشعرات أن توفر مصادر بيانات أكثر دقة لخوارزميات الذكاء الاصطناعى ، تمامًا مثل عيون نظام الذكاء الاصطناعي ، مما يوفر الدعم للتشغيل الدقيق لمعدات الآلات الزراعية.

تشجيع المؤسسات البحثية والمؤسسات على التعاون في مشاريع البحث والتطوير من الروبوتات الزراعية ، والآلات الزراعية الذكية ، وما إلى ذلك ، على سبيل المثال ، يمكن تخصص علوم الكمبيوتر والهندسة الميكانيكية في الجامعات التعاون مع مؤسسات تصنيع الآلات الزراعية لتطوير مشتركة روبوتات زراعية مناسبة للبيئات المختلفة و احتياجات المحاصيل. يمكن للباحثين الجامعيين توفير خوارزميات ذكية وتقنيات التحكم ، في حين أن المؤسسات مسؤولة عن جوانب مثل تصميم الهيكل الميكانيكي وتحسين عملية التصنيع ، مما يخلق بشكل مشترك معدات آلات زراعية مبتكرة.

يهدف البحث والتطوير إلى الاحتياجات الزراعية الخاصة: نظرًا لأن الإنتاج الزراعي له خصائصه ، بما في ذلك تعقيد نمو المحاصيل وتنوع بيئات الأراضي الزراعية ، يلزم البحث والتطوير التقني الخاص لهذه الاحتياجات الخاصة. على سبيل المثال ، عند تطوير روبوتات ذكية لاختيار المحاصيل المختلفة ، يجب مراعاة الخصائص مثل الحنان والشكل وتحديد النضج للمحاصيل. لتطوير اختيار الروبوتات للفواكه الحساسة نسبيًا مثل الفراولة ، من الضروري تجنب الأضرار التي لحقت بالفواكه أثناء عملية التقاط قدر الإمكان.

في بحث وتطوير معدات الآلات الزراعية للأراضي الزراعية في التضاريس المعقدة ، مثل الحقول المدرجة في المناطق الجبلية الجنوبية ، تتطور معدات الآلات الزراعية الصغيرة ذات الحجم الصغير والخفيف والمرن. يجب أن تكون هذه الآلات الزراعية قادرة على تلبية احتياجات تشغيل التضاريس الصغيرة وغير المنتظمة. في عملية البحث والتطوير ، يجب النظر في تصميم نظام الطاقة وآلية المشي ومكونات التشغيل بشكل شامل لضمان أن الآلية الزراعية يمكن أن تتحرك بحرية وعمليات كاملة مثل الزراعة والتسميد والحصاد في التضاريس المعقدة.

2. تحسين التحول الذكي وترقية الآلات الزراعية

الأجهزة التحول الذكي لمعدات الآلات الزراعية: بالنسبة لمعدات الآلات الزراعية الحالية ، يمكن تحويل أجهزتها وترقيتها بذكاء. على سبيل المثال ، قم بتثبيت أنظمة الملاحة الذكية ومجموعات المستشعرات على معدات الآلات الزراعية التقليدية مثل الجرارات والحصاد. يمكن لنظام الملاحة الذكي أن يمكّن الآلات الزراعية من تحقيق التنقل التلقائي والسفر والتشغيل وفقًا لطرق الإعداد المسبق ، وتحسين دقة التشغيل والكفاءة. يمكن لمجموعة المستشعر مراقبة حالة العمل ومعلمات تشغيل معدات الآلات الزراعية ، مثل سرعة المحرك ودرجة حرارة الزيت وعمق التشغيل ، وما إلى ذلك. أو المديرين لفهم حالة تشغيل الآلات الزراعية في الوقت الحقيقي واكتشاف ومعالجة الأخطاء المحتملة في الوقت المناسب.

فيما يتعلق بالمكونات الرئيسية للآلات الزراعية ، مثل الترقية الذكية للمحرك ، يمكن اعتماد تكنولوجيا حقن الوقود الذكية وتكنولوجيا التشخيص الذاتي لخطأ المحرك. يمكن لتكنولوجيا حقن الوقود الذكية ضبط حجم حقن الوقود تلقائيًا وفقًا لحمل التشغيل والظروف البيئية للآلية الزراعية ، وتحسين استخدام الوقود ، وتقليل استهلاك الوقود والتلوث البيئي. يمكن لتكنولوجيا التشخيص الذاتي لخطأ المحرك مراقبة معلمات التشغيل المختلفة للمحرك في الوقت الحقيقي. بمجرد اكتشاف الموقف غير الطبيعي ، يمكنه تحديد موقع سبب الخطأ بسرعة وتذكير المشغل بتنفيذ الصيانة ، مما يقلل من توقف الآلات الزراعية بسبب العيوب.

3. ترقية ذكية للبرمجيات لمعدات الآلات الزراعية

إن الترقية الذكية للبرمجيات لمعدات الآلات الزراعية مهمة بنفس القدر. قم بتطوير برنامج نظام التحكم الذكي المناسب لمعدات الآلات الزراعية وتحسين عملية تشغيل الآلات الزراعية من خلال خوارزميات البرمجيات. على سبيل المثال ، في ترقية البرمجيات للبذور ، خوارزميات لضبط معلمات التشغيل تلقائيًا مثل معدل البذر ، وتباعد البذر ، وعمق البذر وفقًا لأنواع المحاصيل وظروف التربة ومتطلبات البذر. يتم إنشاء هذه الخوارزميات بناءً على كمية كبيرة من البيانات التجريبية وخبرة الخبراء الزراعية ويتم تحسينها وتحسينها بشكل مستمر من خلال جمع البيانات وتحليلها.

استخدم خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل وتعدين بيانات التشغيل التاريخية للآلات الزراعية ، وذلك للتنبؤ بترتيب مهام التشغيل المستقبلية وتحسينها. على سبيل المثال ، وفقًا لأوقات البذر والحصاد في السنوات السابقة ، وكذلك البيانات مثل قوانين تغيير الطقس وظروف رطوبة التربة ، تتنبأ بأفضل أوقات البذر والحصاد للدورة التالية ، وترتيب جدولة الجدولة للآلات الزراعية وعمليات التشغيل مسبقًا لتحقيق الإدارة العلمية للإنتاج الزراعي ، تحسين كفاءة استخدام الآلات الزراعية ، وزيادة مزايا الإنتاج الزراعي.

4. تعزيز بناء موارد البيانات الزراعية

تحسين شبكة جمع البيانات: إنشاء شبكة كاملة لجمع البيانات الزراعية هو الأساس. نشر أجهزة استشعار مختلفة على نطاق واسع في الأراضي الزراعية ، بما في ذلك أجهزة استشعار التربة ، وأجهزة استشعار الأرصاد الجوية ، وأجهزة استشعار نمو المحاصيل ، وما إلى ذلك ، على سبيل المثال ، يمكن تعيين أجهزة استشعار خصوبة التربة بالتساوي في مزرعة كبيرة الحجم وفقًا لكثافة وتصميم معين لضمان اكتساب شامل و معلومات بيانات خصوبة التربة دقيقة.

استخدم الطائرات بدون طيار ، والاستشعار عن بعد الأقمار الصناعية ، ووسائل أخرى لجمع بيانات الأراضي الزراعية. يمكن للطائرات بدون طيار إجراء عمليات تفتيش جوية للأراضي الزراعية للحصول على بيانات صورة نمو المحاصيل ؛ يمكن أن يغطي الاستشعار عن بعد الأقمار الصناعية مساحة أكبر والحصول على معلومات مثل مؤشر الغطاء النباتي ونوع استخدام الأراضي في الأراضي الزراعية. هذه جمع البيانات تعني تكمل بعضها البعض ويمكن أن توفر كل دعم البيانات المستديرة للإنتاج الزراعي.

بناء منصة إدارة البيانات ومشاركتها: بقيادة جمعيات الحكومة أو الصناعة ، إنشاء منصة موحدة للبيانات الزراعية ومشاركتها. هذا النظام الأساسي مسؤول عن الإدارة المركزية والتخزين والنسخ الاحتياطي لمختلف البيانات الزراعية التي تم جمعها لضمان أمان وتكامل البيانات. على سبيل المثال ، استخدم تقنية الحوسبة السحابية لإنشاء مركز تخزين بيانات كبير - لتسهيل استعلام البيانات واسترجاعها وتحليلها.

فيما يتعلق بمشاركة البيانات ، صياغة قواعد وآليات تبادل البيانات المعقولة لكيانات الإنتاج الزراعي المختلفة (مثل المزارعين ، ومؤسسات الآلات الزراعية ، ومؤسسات البحوث الزراعية ، وما إلى ذلك). تمكين البيانات الزراعية للتوزيع والمشاركة بين مختلف الكيانات في ظل المباني القانونية والمتوافقة. على سبيل المثال ، يمكن لمؤسسات الآلات الزراعية تطوير معدات آلات زراعية أكثر ملاءمة وفقًا لبيانات التربة في الأراضي الزراعية وظروف زراعة المحاصيل التي يوفرها المزارعون ؛ يمكن لمؤسسات البحوث الزراعية استخدام البيانات المشتركة لتجارب البحث والتطوير للتقنيات والأصناف الزراعية الجديدة.

5. زراعة فريق المواهب المهنية

يجب على تحسين الإعدادات المهنية وبرامج التدريب ذات الصلة في الجامعات: من حيث التعليم العالي والجامعات الزراعية والجامعات العلمية والهندسية ، يجب أن تعلق أهمية أكبر على وضع التخصصات وبناء أنظمة المناهج المتعلقة بتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في التمييز الزراعي. على سبيل المثال ، أضف دورات ذات صلة مثل تقنية الذكاء الاصطناعى وتكنولوجيا المستشعرات وتصميم الآلات الزراعية الذكية في تخصص الهندسة الزراعية. في تدريس المناهج الدراسية ، انتبه إلى مجموعة من النظرية والممارسة ، وزيادة روابط التدريس مثل تحليل الحالة الفعلي والعمليات التجريبية.

يمكن للجامعات التعاون مع مؤسسات الآلات الزراعية ومؤسسات الأبحاث لإنشاء قواعد التدريب الداخلي أو برامج التدريب المشتركة. على سبيل المثال ، يمكن للطلاب التدريب في خطوط الإنتاج لمؤسسات الآلات الزراعية لفهم عملية التصنيع والتحول الذكي لمعدات الآلات الزراعية ؛ المشاركة في مشاريع الابتكار ذات الصلة للمؤسسات البحثية لإتقان أساليب أبحاث التطبيقات لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في الميكنة الزراعية وتحسين القدرة العملية للطلاب ومشكلة - حل القدرة.

التدريب التقني وتحديث المعرفة للموظفين الحاليين: إجراء تقنية منظمة العفو الدولية المنتظمة والتدريب على تشغيل الآلات الزراعية للممارسين الزراعيين الحاليين (بما في ذلك مشغلي الآلات الزراعية ، والفنيين الزراعيين ، وما إلى ذلك). يمكن تنفيذ هذه التدريبات في مجموعة من الأساليب عبر الإنترنت وغير المتصلة. على سبيل المثال ، يمكن توفير موارد التعلم عبر الإنترنت من خلال منصات الدورات عبر الإنترنت ، ويمكن لمشغلي الآلات الزراعية الدراسة بشكل مستقل وفقًا لترتيبات الوقت الخاصة بهم ؛ يمكن تنظيم التدريبات المركزية ، ويمكن الخبراء توفير التوجيه والعمليات وجهاً لوجه لتعميق فهم وتطبيق ممارسي التقنيات الجديدة.

توفير آليات الحوافز لتشجيع الممارسين الزراعيين على تحديث معارفهم بشكل مستمر وتحسين مهاراتهم. على سبيل المثال ، وضع إعانات المهارات المهنية ، وإعطاء بعض الإعانات الاقتصادية لأولئك الذين يجتازون تقييم التقنيات الجديدة ذات الصلة ؛ إنشاء قناة تعزيز المهارات المهنية ، وربط القدرات التقنية ومستويات المعرفة مع علاج الرواتب ، والترويج الوظيفي ، وما إلى ذلك ، وتحفيز حماس التعلم للممارسين الزراعيين.

المؤلف: The Hanzhong Woodcutter

المصدر: شبكة أخبار الآلات الزراعية