هل تتخيل مزرعة تستطيع رعاية نفسها؟ مزرعة تعرف متى تسقي، ومتى تخصب، ومتى تحمي نفسها من الآفات، حتى قبل أن تظهر؟ هذا هو عالم الزراعة الذكية الذي يفتح أبوابه بفضل الذكاء الاصطناعي.
تخيل معي عالمًا افتراضيًا، حيث تدور "جنيات" من البيانات حول كل نبتة، تراقبها بدقة، وتستكشف أدق تفاصيلها. هذه "الجنيات" هي في الحقيقة شبكات من أجهزة الاستشعار الإلكترونية المنتشرة في حقولنا، تجمع بيانات عن درجة الحرارة، الرطوبة، وحتى صحة النبات نفسه.
تُرسل هذه الأجهزة معلوماتها إلى "مخ" معقد من الذكاء الاصطناعي يشبه "عقل" المزرعة. يقوم هذا "العقل" بتحليل البيانات وتحديد احتياجات كل نبتة بدقة، ثم يصدر أوامر للمعدات الزراعية لتنفيذ العمل.
فمثلاً، يمكن أن تحدد "الجنيات" وجود علامات أولية للآفات، قبل ظهورها بشكل واضح للعين البشرية، وذلك من خلال تحليل صور النباتات. يتم إبلاغ "العقل" الذي يصدر أوامر لرذاذ محدد لمنع انتشار الآفة في بداية ظهورها.
ولكن كيف يعمل هذا الذكاء الإصطناعي؟ تعتمد هذه النظامات على تقنيات متطورة مثل:
الآن، ماذا عن الشفرة؟
سنرى كيف يمكن لنموذج التعلم الآلي التعرف على أحد أنماط الآفات من خلال تحليل صور النباتات.
# استيراد المكتبات اللازمة
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# تعريف نموذج التعلم الآلي
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Flatten(),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
# تجميع البيانات وتدريب النموذج
# ...
من المؤكد أن دور الذكاء الإصطناعي في الزراعة سيتطور بشكل أكبر في المستقبل. يمكن أن تساعد هذه التقنيات على زيادة الإنتاجية ، وتقليل استخدام المياه والمبيدات الحشرية ، وحتى تحسين جودة المحاصيل .
هل انت مستعد للانضمام إلى ثورة الزراعة الذكية؟
سجل للإشتراك في قناتنا لمتابعة كل ما هو جديد في عالم الذكاء الإصطناعي والتقنيات التي تغير حياتنا !
© 2020 All Rights Reserved. Information Network