هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخفف من مخاوف الأمن الغذائي؟

وفقًا لمنظمة الأمم المتحدة للأغذية والزراعة (الفاو) ، من المتوقع بحلول عام 2050 أن يصل عدد سكان العالم المتوقع إلى 9.1 مليار نسمة ؛ لتلبية هذا الطلب ، يجب زيادة الإنتاج الغذائي العالمي بنسبة 70 % . ومع ذلك ، فإن أمراض المحاصيل تشكل تهديدًا كبيرًا لإنتاج الغذاء والأمن الغذائي العالمي ، وتحمل إمكانية تدمير المحاصيل الكاملة إذا تركت دون علاج. تشير التقديرات إلى أن ما يقرب من 40 في المائة من المحاصيل في جميع أنحاء العالم تُفقد بسبب الأمراض

علاوة على ذلك ، فإن تغير المناخ له تأثير كبير على النباتات ، مما يجعلها أكثر عرضة للإصابة بالأمراض المعدية. كما أنه يزيد من مخاطر انتشار وانتشار الأمراض ، مما قد يؤدي إلى انخفاض في الغلة وعواقب غير مواتية على البيئة والصحة العامة.

تميل خسائر المحاصيل إلى أن تكون الأكبر في البلدان الاستوائية حيث تؤدي الظروف البيئية إلى الإصابة بأمراض المحاصيل. أولئك الذين يعيشون في البلدان الأقل نموا هم الأكثر عرضة لخطر فقدان المحاصيل على نطاق واسع بسبب نقص المعرفة وعدم كفاية الدعم الفني في التشخيص الفعال لأمراض المحاصيل وتدابير السيطرة عليها. يستخدم المزارعون كميات مفرطة من المواد الكيميائية مثل مبيدات الآفات في محاولة لحماية المحاصيل من الأمراض ؛ ومع ذلك ، لأنهم لا يعرفون على وجه التحديد أين أو متى يتم الرش ، فإن هذا يتسبب في أضرار طويلة الأجل للبيئات وصحة الإنسان. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تعني خسائر الأمراض أيضًا تناول المزيد من الأطعمة المستوردة والتي غالبًا ما يتم تناولها ، لتحل محل نظام غذائي متوازن ، مما قد يؤدي إلى مزيد من المشاكل الصحية
يعد التشخيص المبكر والدقيق ورصد حدوث وانتشار أمراض المحاصيل أمرًا بالغ الأهمية لإدارة المحاصيل الدقيقة في الحقول ، لأنها تتيح التدخلات المستهدفة لمعالجة الأمن الغذائي العالمي. هناك أيضًا فوائد من حيث التكلفة والبيئية من خلال تقليل استخدام مبيدات الآفات إذا تمت معالجة المحاصيل خلال المراحل المبكرة من الإصابة.

حاليًا ، يتم إجراء تقييمات التشخيص والخطورة بصريًا بواسطة مساحين مدربين ، وقد يكون ذلك غير دقيق ، نظرًا لأنه يخضع للتحيز الفردي ، فضلاً عن كونه مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً. وذلك لأن مستوى التفاصيل متغير وأن الأخطاء تنشأ حتمًا من ذاتية الأفراد والطبيعة الشاقة للمهمة. يجب تدريب المساحين بانتظام للحفاظ على الجودة ، وهو أمر مكلف. مع وجود مساحات أو حقول كبيرة يتم فحصها ، يكون الفحص البصري صعبًا للغاية ، وقد تمر بعض النقاط الفعالة دون أن يلاحظها أحد بسبب عدد محدود فقط من العينات التي يتم فحصها. بدلاً من ذلك ، يعد التشخيص التلقائي والدقيق وفي الوقت المناسب والقياس الكمي لأمراض المحاصيل أمرًا بالغ الأهمية لضمان إنتاج الغذاء واستدامته.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص أمراض المحاصيل

سهلت التطورات في البيانات الضخمة ومعالجة الصور والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة السحابية تطوير حلول الزراعة الدقيقة والقابلة للتطوير والقائمة على البيانات الضخمة والممكّنة من الذكاء الاصطناعي. يوفر هذا تشخيصًا آليًا وسريعًا ودقيقًا ورصد أمراض المحاصيل على مستويات متعددة داخل الحقول وفوقها باستخدام أنواع مختلفة من مجموعات البيانات الكبيرة مثل الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية وصور الهاتف المحمول. كفاءة الزراعة ، وخفض تكاليف العمالة ، وتوفير قدر أكبر من القدرة على التنبؤ للإدارة الزراعية الدقيقة.

يُطلق على أحد حلولنا الدقيقة اسم AGRIONE ، وهو نظام رؤية آلي يعتمد على الطائرات بدون طيار والتعلم الآلي / الذكاء الاصطناعي للكشف السريع عن أمراض الأرز ورسم خرائط لها في مرحلة مبكرة. يتم التقاط صور الأراضي الزراعية بواسطة مركبات جوية بدون طيار يتم تحليلها تلقائيًا بعد ذلك لتحديد نباتات الأرز المتأثرة بآفة الأوراق البكتيرية في الوقت الفعلي على نطاق واسع.
من خلال تسخير صور الطائرات بدون طيار عالية الدقة والتعلم الآلي / الذكاء الاصطناعي ، فإن أداة الرؤية الآلية لدينا قادرة تلقائيًا على التقاط التغييرات الطفيفة في كيمياء النبات وعلم وظائف الأعضاء الناتجة عن تطور المرض ، واكتشاف الأمراض في وقت أبكر بكثير من ظهور الأعراض للعين البشرية.

تقليديا ، كانت مشكلة مزارعي الأرز هي الحاجة إلى تشخيص المرض عن طريق الفحص البصري الدقيق ، مما جعله يمثل مشكلة بسبب ظروف العمل الصعبة في حقول الأرز. المساحات شاسعة والحقول غالبًا ما تكون رطبة لدرجة أن المحصول مغمور جزئيًا. بالإضافة إلى ذلك ، بمجرد أن يصبح المحصول طويلًا جدًا ، من المستحيل عرض وسط الحقول من الحواف. يمكن أن يؤدي السفر إلى الحقول إلى إتلاف النباتات ، مما يؤثر بشدة على قدرة المزارعين على ملاحظة أي مشاكل. هذا يعني أن المرض يمكن أن يمر دون أن يلاحظه أحد حتى يتم حصاد المحصول ، مما يؤثر على الغلة والأرباح.

من خلال تحليق طائرة بدون طيار فوق الحقول ، يمكن جمع الصور واستخدامها لتحديد المرض ، إن وجد. يمكنه حتى تحديد موقعه لاستجابة تحكم مستهدفة. ومع ذلك ، فإن معظم المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة لا يملكون المال أو المهارة لامتلاك وطيران طائرة بدون طيار بهذه الطريقة ، ولا يمتلكون الخبرة لتحديد المرض بشكل صحيح بهذه الطريقة.