پیشبینی میشود تا پایان ۲۰۲۶، بیش از ۷۰ کشور با تکیه بر پیشرفتهای حاصل شده در زمینههای یادگیری ماشین، بینایی رایانهای، تحلیلهای پیشبینانه و سامانههای کشاورزی خودکار، فناوریهای هوش مصنوعی را در عملیات کشاورزی خود ادغام کنند.
دسترسی روزافزون به دادههای کشاورزی که از طریق ماهوارهها، حسگرها، پهپادها و تجهیزات متصل به پلتفرمهای هوش مصنوعی جمعآوری میشوند، امکان تحلیل میلیونها داده درباره وضعیت خاک، سلامت محصولات، الگوهای آبوهوایی و مدیریت آفات را فراهم کرده است. از سوی دیگر، افزایش تقاضای جهانی برای مواد غذایی، کمبود نیروی کار و ضرورت حرکت به سمت کشاورزی پایدار، کشورهای توسعهیافته و در حال توسعه را به استفاده گستردهتر از این فناوریها برای افزایش بهرهوری و مدیریت بهتر منابع سوق داده است.
در آمریکا، بیش از دو میلیون مزرعه در حال بررسی و بهکارگیری فناوریهای کشاورزی دیجیتال هستند. همزمان، کشورهای مختلف در آسیا و اروپا نیز با توسعه طرحهای مبتنی بر هوش مصنوعی، به دنبال افزایش بهرهوری و بهبود عملکرد محصولات کشاورزی هستند بهطوریکه میزان افزایش عملکرد، بر اساس حوزه کاربرد، میتواند بین ۱۰ تا ۳۰ درصد باشد.
ترکیب هوش مصنوعی با کشاورزی
ترکیب هوش مصنوعی با کشاورزی دقیق، تحلیل دادههای پهپادی و رباتهای کشاورزی، فرصتهای تازهای برای پایش خودکار مزارع، شناسایی و رفع مشکلات پیش از بروز خسارت و بهینهسازی فرایند تولید فراهم کرده است.
آمریکا به دلیل پذیرش گسترده فناوریهای پیشرفته کشاورزی، دسترسی به زیرساختهای دادههای کشاورزی و افزایش سرمایهگذاری در تجهیزات کشاورزی خودکار، یکی از بازارهای بزرگ برای هوش مصنوعی در کشاورزی است. بیش از ۵۰ درصد از عملیات کشاورزی در مقیاس بزرگ در آمریکای شمالی، در حال ارزیابی راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود بهرهوری عملیاتی، کاهش ضایعات ورودی و افزایش دقت مدیریت محصول هستند.
مدلهای یادگیری ماشین بهطور فزایندهای برای پیشبینی عملکرد، بهینهسازی آبیاری و تشخیص بیماری مورد استفاده قرار میگیرند، در حالی که فناوریهای بینایی رایانهای از بازرسی خودکار محصولات و نظارت بر دام پشتیبانی میکنند. آمریکای شمالی با تقریبا ۴۰ میلیون هکتار زمین …
