تقنية الذكاء الاصطناعي تمكن الميكنة الزراعية (الجزء 1)

تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تحول الصناعة ، مما يفتح مساحة واسعة لتطوير الآلات الزراعية

من ناحية ، فإن تمكين الذكاء الاصطناعي سيعزز تحسين إدارة الآلات الزراعية وزيادة السلامة التشغيلية. من ناحية أخرى ، ستوفر فرص عمل جديدة وتؤدي إلى عدد من المهن الجديدة. نحن بالفعل في طريق الذكاء الاصطناعي - الميكنة الزراعية المخولة. من الضروري تحسين نظام دعم السياسة الذي يركز على تسليط الضوء على تطبيقات المنتج وتشجيع التطوير الذكي ، وبناء نظام بحث وتطوير مشترك بقيادة تطبيقات المؤسسات والترويج من خلال دمج الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحث والتطبيق ، وإنشاء قانوني و يمكن لبيئة التطوير الموحدة القائمة على التوحيد ، وتنمية فريق من المواهب الذين يفهمون التكنولوجيا ، إدارتها ، وتكون جيدة في العمليات العملية.

1. حالة التطبيق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى في الميكنة الزراعية

أهمية الميكنة الزراعية في المجتمع الحديث واضحة. يمكن أن يحسن كفاءة الإنتاج ، وخفض تكاليف العمالة ، وتعزيز الفوائد الاقتصادية للزراعة. سيؤدي دمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع كفاءة التطبيق وجودة الآلات الزراعية ، إلى زيادة الآلات الزراعية مع وظائف التعلم وجعلها ذكية كخبير.

التعلم الآلي يسهل معالجة البيانات الزراعية
تلعب تكنولوجيا التعلم الآلي دورًا حاسمًا في تحليل البيانات الزراعية. يمكن أن تساعد المزارعين على جمع البيانات وتحليلها مثل رطوبة التربة ودرجة الحرارة ، مما يوفر أساس اتخاذ القرار للزراعة العلمية. على سبيل المثال ، من خلال تحليل كمية كبيرة من بيانات رطوبة التربة ، يمكن أن يحدد التعلم الآلي بدقة متى تحتاج المحاصيل إلى الري. في الوقت نفسه ، في تحليل جودة المنتج الزراعي ، يمكنه تلقائيًا تحديد مشاكل مثل الأمراض والآفات ومحتوى الزيت ، مما يضمن سلامة الأغذية. يمكن أن يتنبأ أيضًا بنمو المحاصيل ، مما يساعد المزارعين على صياغة خطط زراعة معقولة ، وتقليل نفايات الموارد ، ويتم تطبيقها في مجالات الإدارة الزراعية مثل الري الذكي والتخصيب الدقيق ، مما يحسن كفاءة الإنتاج الإجمالية. توفر قدرات استخراج البيانات وتحليلها لتكنولوجيا التعلم الآلي في الزراعة الدعم للإدارة العلمية والدقيقة للزراعة.

التعلم العميق لتحديد المحاصيل والمراقبة
يمكن لتكنولوجيا التعلم العميق تحديد أنواع مختلفة من المحاصيل بدقة من خلال تدريب نماذج ، وتحسين دقة التصنيف. يمكن للمزارعين استخدام خوارزميات التعلم العميقة لتحليل حالة نمو المحاصيل في الوقت الحقيقي والحصول على اقتراحات زراعة في الوقت المناسب. في تحديد الآفات والأمراض ، يلعب التعلم العميق دورًا لا يمكن الاستغناء عنه ، والقدرة على الحكم بسرعة ودقة على حدوث الآفات والأمراض ومساعدة المزارعين على التعامل مع المشكلات في الوقت المناسب ، وتجنب انتشار الآفات والأمراض. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تتنبأ تكنولوجيا التعلم العميقة أيضًا بمحاصيل المحاصيل ، مما يوفر أساسًا علميًا لاتخاذ القرارات - اتخاذ القرارات في جوانب مثل تخطيط الأراضي الزراعية ، وزراعة مجموعة متنوعة ، وإمدادات السوق ، وجعل الزراعة الزراعية أكثر عقلانية ومربحة.

قيمة رؤية الكمبيوتر في الملاحة والتشغيل الآلي الزراعية
تحاكي تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر وظيفة العيون البشرية لتحقيق التنقل الذكي للآلات الزراعية. لقد حسنت هذه التكنولوجيا بشكل كبير من دقة وكفاءة عمليات الآلات الزراعية ، مما يجعل عمليات الآلات الزراعية في الحقول أكثر دقة. على سبيل المثال ، يمكن أن تحافظ على تباعد صف معقول أثناء الحرث. أثناء تشغيل الآلات الزراعية ، تحتوي تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر على تطبيقات في العديد من السيناريوهات العملية مثل مراقبة الأراضي الزراعية ، وتحديد حالة نمو المحاصيل ، وتحديد الآفات والأمراض ، وتوفير بيانات دقيقة للإنتاج الزراعي ، وتمكين المشكلات في عملية الإنتاج الزراعي واكتشافها وتكتشفها حل في الوقت المناسب. علاوة على ذلك ، عندما تعمل الروبوتات الزراعية ، تساعدهم تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر على تحقيق الفحص التلقائي للجودة وجودة المحاصيل ، مما يعزز بشكل كبير عملية الأتمتة للإنتاج الزراعي ومستوى مراقبة جودة المنتجات الزراعية.

معالجة اللغة الطبيعية وخدمات المعلومات الزراعية
تعمل تقنية معالجة اللغة الطبيعية بشكل جيد في تحليل البيانات النصية ذات الصلة الزراعية ، والقدرة على استخراج نقاط المعرفة الرئيسية تلقائيًا ، وبالتالي تحسين كفاءة استرجاع المعرفة الزراعية. سؤال المعرفة الزراعية - يمكن للإجابة على نظام NLP فهم وتحليل احتياجات استعلام المستخدمين وتوفير إجابات للمعرفة الزراعية الدقيقة والعملية بسرعة. تُستخدم هذه التكنولوجيا أيضًا لبناء رسم بياني للمعرفة الزراعية ، ودمج المعلومات الزراعية المتناثرة ، وتوفير الدعم - الدعم وخدمات المعلومات الشخصية للمزارعين ، وتعزيز كفاءة المزارعين في الحصول على أنواع مختلفة من المعلومات واستخدامها في عملية الإنتاج الزراعي والتشغيل .

تقنية إنترنت الأشياء تدمج ذكاء الآلات الزراعية
تقوم تقنية Internet of Things بتثبيت أجهزة استشعار على الآلات والمعدات الزراعية لتحقيق انتقال حقيقي للوقت للمعلومات الزراعية ، وتحسين دقة أنشطة الإنتاج الزراعي والطبيعة العلمية. بعد الاندماج مع الآلات والمعدات الزراعية ، يمكنه جمع كمية كبيرة من المعلومات المتعلقة ارتباطًا وثيقًا بالإنتاج الزراعي ، مثل التربة ودرجة الحرارة والهواء ، مما يخلق بيئة مثالية لنمو المحاصيل. على سبيل المثال ، من خلال مراقبة المعلومات مثل درجة حرارة التربة والرطوبة من خلال تكنولوجيا إنترنت الأشياء ، يمكن تحقيق التحكم الذكي في نظام الري لضمان بيئة جيدة لنمو المحاصيل. يمكن أن يحقق إنترنت الأشياء أيضًا الإدارة الآلية لمعدات الميكنة الزراعية في عمليات مثل الزراعة والتخصيب والري والرش ، وجعل عمليات الإنتاج الزراعي أكثر كفاءة ودقة. علاوة على ذلك ، فإنه يدعم قابلية تتبع المنتجات الزراعية ، وتسجيل المعلومات حول إنتاج ومعالجة ونقل المنتجات الزراعية ، وتعزيز ثقة المستهلكين في جودة وسلامة المنتجات الزراعية ، وزيادة القيمة السوقية للمنتجات الزراعية ، وبالتالي الترويج للترويج للمنتجات الزراعية عملية إنتاج زراعية أكثر موحدة.

تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحسين القرار الزراعي - اتخاذ القرار الزراعي
يتمثل دور مهم في خوارزميات الذكاء الاصطناعي في دمج كمية كبيرة من البيانات الزراعية وبيانات الأرصاد الجوية. من خلال التكامل القوي والتحليل العمق للبيانات الضخمة ، فإنه يوفر للمزارعين اقتراحات علمية حول أوقات الزراعة والحصاد ، وتجنب تأثير الظروف الجوية الضارة وفقدان أفضل مواسم الزراعة على الإنتاج. على سبيل المثال ، وفقًا للتغيرات في هطول الأمطار ودرجة الحرارة وبيانات الأرصاد الجوية الأخرى ، إلى جانب متطلبات دورة النمو للمحاصيل ، يتم ترتيب أوقات البذر والحصاد بشكل معقول. يمكن أن يوفر للمزارعين أفضل اقتراحات مجموعة المحاصيل ، مما يحسن كفاءة الإخراج في الأراضي الزراعية. من خلال النظر في خصائص نمو المحاصيل المختلفة ، والطلب في السوق ، والآثار التكميلية ، يتم تحسين هيكل زراعة الأراضي الزراعية لتحقيق أقصى فائدة من الإنتاج الزراعي.

الثاني. كيف تحسن تقنية الذكاء الاصطناعي من كفاءة الميكنة الزراعية

تحسين كفاءة إدارة الأراضي الزراعية

جمع البيانات وتحليلها الدقيق. من خلال العديد من الأجهزة المتقدمة (مثل المستشعرات ، الطائرات بدون طيار ، الأقمار الصناعية ، إلخ) ، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى جمع كمية كبيرة من المعلومات ذات الصلة بالأراضي الزراعية ، بما في ذلك ظروف التربة (الخصوبة ، والمواد المغذية ، والرطوبة ، والملمس ، وما إلى ذلك) ، ومعلومات نمو المحاصيل ( ارتفاع النبات ، مساحة الأوراق ، حالة الآفات وحالة المرض ، إلخ) ، وبيانات المناخ (درجة الحرارة ، الرطوبة ، الضوء ، هطول الأمطار ، إلخ). على سبيل المثال ، يمكن لتكنولوجيا الاستشعار عن بعد القمر الصناعي الحصول على معلومات غلاف الغطاء النباتي الكبيرة في الأراضي الزراعية ، ويمكن للطائرات بدون طيار إجراء جمع صور عالية الدقة لمناطق محددة ، ويمكن أن تراقب رطوبة ودرجة حرارة التربة في الوقت الحقيقي. يتم تحليل هذه البيانات ومعالجتها من خلال خوارزميات التعلم والتعلم العميق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح إتقان دقيق للوضع العام للأراضي الزراعية. على سبيل المثال ، يمكن تحديد توزيع خصوبة التربة بدقة ، وذلك للتخطيط لخطة تسميد أكثر علمية. يمكن علاج مناطق الخصوبة المختلفة بشكل مختلف ، وتجنب الإخصاب أو عدم كفاية الإخصاب وتحسين كفاءة الإخصاب ، وبالتالي تعزيز كفاءة إدارة الأراضي الزراعية.

اتخاذ قرار التشغيل الآلي - اتخاذ القرار
في إدارة الأراضي الزراعية ، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات التشغيل تلقائيًا بناءً على البيانات التي تم جمعها. أخذ الري كمثال ، عندما يكتشف مستشعر رطوبة التربة أن رطوبة التربة أقل من الرطوبة المناسبة المطلوبة لنمو المحاصيل ، يمكن للنظام الذكي القائم على الذكاء الاصطناعى أن يبدأ على الفور معدات الري وحساب كمية الري ومدة بدقة وفقًا للعوامل مثل نوع المحاصيل ، مرحلة النمو ، ونوع التربة ، وبالتالي تحقيق الري الدقيق. من حيث إزالة الأعشاب الضارة ، يمكن أن يميز روبوت الأعشاب الضارة بين المحاصيل والأعشاب الضارة باستخدام نظام التعرف الذكي على الذكاء الاصطناعي ، وإزالة الأعشاب الضارة بدقة ، وتقليل أخطاء التشغيل اليدوي ، وتحسين كفاءة الأعشاب الضارة. بالإضافة إلى ذلك ، خلال فترة الحصاد ، من خلال تحليل وحكم نضج المحاصيل من قبل الذكاء الاصطناعى ، يمكن تحديد أفضل وقت للحصاد ، وفي الوقت نفسه ، يمكن التخطيط تلقائيًا على طريق الحصاد للآلات الزراعية لتجنب التشغيل والتقليل حصاد الخسائر ، وتحسين كفاءة الحصاد.

المراقبة المستمرة والتعديل الديناميكي
يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى مراقبة تأثير تنفيذ تدابير إدارة الأراضي الزراعية. على سبيل المثال ، بعد الإخصاب أو الرش ، من خلال التعرف على الصور وتكنولوجيا مراقبة المستشعر ، يمكن اكتشاف استجابة نمو المحاصيل والوقاية من الآفات والأمراض. إذا كان التأثير غير مرضي ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي إجراء تعديلات ديناميكية وفقًا لبيانات الوقت الحقيقية. على سبيل المثال ، يمكن اتخاذ تدابير مثل زيادة كمية الأسمدة أو تغيير نوع المبيدات لضمان فعالية إدارة الأراضي الزراعية ، مع الحفاظ على الأراضي الزراعية في حالة إنتاج مثالية وتحسين الكفاءة الكلية لإدارة الأراضي الزراعية.

تحسين عمليات الآلات الزراعية
التنقل الذكي والتخطيط للمسار في عمليات الآلات الزراعية. في عمليات الآلات الزراعية ، يمكن للتقنيات مثل رؤية الكمبيوتر ونظام الملاحة القمر الصناعي في Beidou في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحقيق التنقل الذكي للآلات الزراعية. يمكن للآلات الزراعية القيادة تلقائيًا وفقًا لمسار التشغيل المسبق ومتطلبات الدقة ، وخاصة في عمليات الأراضي الزراعية الكبيرة الحجم ، وتجنب الانحراف الذي قد يحدث في القيادة اليدوية. على سبيل المثال ، يمكن للجرار غير المأهولة القيادة بدقة على طول المسار المخطط له أثناء عمليات الزراعة أو الحرث ، مما يضمن تباعد صف موحد وتحسين استخدام الأراضي. وعند مواجهة العقبات أو الحاجة إلى ضبط منطقة التشغيل ، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعى إعادة تخطيط المسار لضمان استمرارية العملية وكفاءتها. قام نظام التنقل والمسار - التنظيم الذكي هذا بتحسين دقة وتوحيد عمليات الآلات الزراعية ، وتقليل مدخلات العمالة ، وزيادة كفاءة التشغيل.
التعديل التلقائي لمعلمات التشغيل. يتيح الجمع بين الذكاء الاصطناعي والآلات الزراعية الآلات الزراعية من ضبط معلمات التشغيل تلقائيًا وفقًا لبيئة التشغيل وظروف المحاصيل. على سبيل المثال ، عندما تقوم طائرة بدون طيار للحماية بمهمة الرش ، يمكنها استخدام تقنية التعرف على رؤية AI - للحكم ارتفاع الطيران ، معدل تدفق الرش ، وعرض الرش لضمان رش المبيدات بشكل متساو ودقة على المحاصيل ، مما يحسن من كفاءة استخدام المبيدات وحماية المحاصيل بالكامل. مثال آخر هو الحصاد الذكي ، والذي يمكنه ضبط معلمات التشغيل تلقائيًا مثل سرعة القطع وسرعة التقليص وفقًا لعوامل مثل محصول المحاصيل والرطوبة ، مما يضمن التقدم السلس في الحصاد وتقليل الخسائر ، وبالتالي تحسين كفاءة تشغيل الآلات الزراعية.
خطأ الإنذار المبكر والصيانة. يمكن أن تحقق تقنية الذكاء الاصطناعي أيضًا الإنذار المبكر وصيانة الآلات الزراعية. من خلال تثبيت أجهزة استشعار على الآلات الزراعية لجمع البيانات المختلفة مثل درجة الحرارة والضغط والاهتزاز أثناء تشغيل المعدات ، تقوم خوارزميات AI بتحليل هذه البيانات ومقارنتها. إذا تبين أن بعض البيانات تنحرف عن المعدل الطبيعي ، فسوف تعطي تحذيرًا مبكرًا لمخاطر الصدع المحتملة ، وتذكير المشغل بالتحقق والصيانة في الوقت المناسب. على سبيل المثال ، عندما تكتشف أجهزة الاستشعار في المحرك مواقف مثل ارتفاع درجة حرارة الزيت واهتزاز العمود المرفقي غير الطبيعي ، فإن نظام الذكاء الاصطناعي سيصدر إنذارًا في الوقت المناسب. هذا يساعد على التعامل مع المشكلات عندما لا يحدث الخطأ أو في مهده ، مما يقلل من وقت انقطاع العملية الناجم عن فشل المعدات وتحسين الموثوقية التشغيلية وكفاءة العمل للآلات الزراعية.

تعزيز تعاون التصنيع الزراعي
تبادل المعلومات والعمليات التعاونية. تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي على تحقيق تبادل المعلومات في جميع روابط سلسلة الصناعة الزراعية. من إمدادات المدخلات الزراعية إلى الإنتاج الزراعي ، ثم إلى معالجة ومبيعات المنتجات الزراعية ، يمكن لجميع الكيانات المشاركة مشاركة المعلومات ذات الصلة من خلال المنصة التي تم إنشاؤها بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يمكن لموردي المدخلات الزراعية ضبط أنواع الإمداد وكميات الأسمدة والبذور والمبيدات الحشرية ، وما إلى ذلك في الوقت المناسب وفقًا لخطة الزراعة التي حللها الذكاء الاصطناعي ؛ يمكن للمنتجين الزراعيين أيضًا ضبط هيكل الزراعة وفقًا لاحتياجات مؤسسات معالجة المنتجات الزراعية. في رابط الإنتاج الزراعي ، يمكن للآلات والمعدات الزراعية المختلفة تحقيق عمليات تعاونية. على سبيل المثال ، يمكن توصيل آلات الزراعة ، وآلات التخصيب ، وآلات الري من خلال شبكة الذكاء الاصطناعى ويمكن أن تنفذ عمليات تعاونية تلقائيًا بالتسلسل وفقًا لمرحلة نمو المحاصيل وظروف التربة ، مما يحسن الكفاءة الكلية واستمرارية الإنتاج الزراعي.
مراقبة الجودة والإنتاج الموحد. فيما يتعلق بمكافحة الجودة في المنتجات الزراعية ، يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى اكتشاف المظهر والجودة الداخلية والمكونات الغذائية للمنتجات الزراعية من خلال وسائل مثل التعرف على الصور والتحليل الطيفي. على سبيل المثال ، في عملية الفرز بعد اختيار الفاكهة ، يمكن لنظام التعرف على الذكاء الاصطناعي تصنيف الفواكه بسرعة وفقًا لعوامل مثل الحجم واللون وما إذا كانت هناك عيوب. يمكن أن يضمن ذلك أن المنتجات الزراعية تلبي متطلبات جودة موحدة وتحسين القدرة التنافسية في السوق للمنتجات. علاوة على ذلك ، يمكن للإنتاج - مراقبة العملية القائمة على تقنية الذكاء الاصطناعي أن يضمن تنفيذ الإنتاج الزراعي بما يتوافق مع العمليات الموحدة ، من استخدام المبيدات والأسمدة في مرحلة الزراعة لمواصفات التشغيل في مرحلة الحصاد. يساعد هذا الإنتاج الموحد على توسيع نطاق الصناعة الزراعية وتحسين الكفاءة الكلية للزراعة.

المؤلف: The Hanzhong Woodcutter

المصدر: شبكة أخبار الآلات الزراعية