تقنية الذكاء الاصطناعي تساعد في تحسين قرارات زراعة الذرة وتقليل تكاليف الإنتاج.

تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في تحسين زراعة الذرة وتقليل تكاليف الإنتاج

في حزام الذرة في وسط غرب الولايات المتحدة، ليست جميع الأراضي بنفس الخصوبة. فالحقل الذي يبدو مستويًا، غالبًا ما توجد اختلافات كبيرة في خصوبة التربة، وقدرتها على الاحتفاظ بالمياه، ومخاطر التآكل بين المناطق المختلفة. يصعب على طريقة البذر التقليدية الموحدة التعامل مع هذا التباين المكاني، ويأتي الذكاء الاصطناعي ليقدم حلولاً جديدة للزراعة الدقيقة.

من البذر الموحد إلى البذر المتغير

طور فريق بحثي بقيادة الأستاذ المساعد في النظم الزراعية بجامعة ميسوري، جاسمين نيبان، نظامًا لتوصيات البذر المتغير (VRS) يعتمد على الذكاء الاصطناعي. يجمع النظام بين خصائص التربة وبيانات الارتفاع ومعلومات محصول المحاصيل التاريخية لتوليد خطوط توجيهية لكثافة البذر المختلفة، مما يمكن معدات البذر الحديثة من ضبط عدد البذور تلقائيًا وفقًا للإنتاجية المحتملة لكل منطقة.

"من على جانب الطريق، تبدو الحقول متطابقة، لكنها ليست كذلك في الواقع"، قال نيبان. "بعض المناطق تتمتع بتربة ورطوبة أفضل، بينما تكون أخرى عرضة للتآكل أو فقدان المغذيات."

تحسين القرارات القائمة على البيانات

حلل الباحثون بيانات لعدة سنوات من مزرعتين في ولاية أوهايو، واستخدموا نماذج التعلم الآلي لتحديد المتغيرات الرئيسية المؤثرة على الإنتاجية. توجه مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي البذر المتغير مباشرة، وتوصي أيضًا باستخدام الأسمدة ومنتجات حماية المحاصيل بشكل متمايز، مما يتجنب المدخلات غير الضرورية.

أشار نيبان: "يساعد الذكاء الاصطناعي المزارعين على اختيار كثافة البذر الصحيحة لمختلف قطع الأرض، مع ضبط كميات الأسمدة والمبيدات، مما يخفض التكاليف ويحسن النتائج الزراعية الإجمالية."

الفوائد البيئية والقيود

لا تعمل تقنية البذر المتغير على تحسين الكفاءة الاقتصادية فحسب، بل تقلل أيضًا من المخاطر البيئية الناجمة عن الإفراط في استخدام المواد الكيميائية الزراعية. من خلال المطابقة الدقيقة للمدخلات مع الاحتياجات، يمكن تقليل جريان المغذيات بشكل فعال، وحماية التربة المحيطة وجودة المياه.

ومع ذلك، وجدت الدراسة أيضًا أن أداء هذه التقنية يختلف بين المحاصيل: كانت توصيات الذكاء الاصطناعي في إنتاج الذرة فعالة بشكل ملحوظ، بينما كانت توقعات إنتاج فول الصويا أكثر صعوبة، لأن الظروف الجوية تلعب دورًا أكثر أهمية في نمو فول الصويا.

الأثر على القطاع

• كفاءة الإنتاج: من المتوقع أن يخفض البذر المتغير تكاليف زراعة الذرة بنسبة 5% إلى 15%، مع زيادة في الإنتاجية بنسبة 3% إلى 8% (بناءً على دراسات سابقة).
• نموذج إدارة المزرعة: تشجع أدوات القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي المزارع على التحول من الإدارة القائمة على الخبرة إلى الإدارة القائمة على البيانات، مما يسرع وتيرة التحول الرقمي في الزراعة.
• هيكل القوى العاملة: يتغير دور المزارع من مجرد مشغل إلى محلل بيانات، مما يرفع متطلبات المهارات.
• التنمية المستدامة: يقلل الاستخدام الدقيق للمدخلات من تسرب النيتروجين والفوسفور، مما يساعد في تحقيق أهداف خفض الانبعاثات الزراعية والحفاظ على المياه.

التطلعات المستقبليةيخطط نوبان لمواصلة التحقق من هذه التقنية في مركز بحوث ونشر الزراعة الرقمية بجامعة ميسوري هذا الصيف، واستكشاف كيفية دمج وحدة التنبؤ بالطقس في النموذج لتحسين قابلية التطبيق على محاصيل مثل فول الصويا. خلال السنوات 3-5 القادمة، مع انخفاض تكلفة أجهزة الاستشعار وانتشار بيانات الأقمار الصناعية، من المتوقع أن تتوسع الزراعة المتغيرة بالبذر المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من الذرة إلى محاصيل الحقول مثل القمح والقطن، ودمج بيانات أجهزة استشعار التربة في الوقت الفعلي لتحقيق التعديل الديناميكي.

تحت ضغط الأمن الغذائي والمتطلبات البيئية المزدوجة، ستلعب تقنيات الزراعة الدقيقة الموجهة بالبيانات دورًا متزايد الأهمية في سلسلة الإمداد الغذائي العالمية.