من 1.7 لـ4.7 مليار دولار بحلول 2028، الذكاء الاصطناعي يُعيد رسم مستقبل الزراعة

الخميس، 23 أكتوبر 2025 01:55 م

الذكاء الاصطناعي في القطاع الزراعي

هدير جلال

في ظلّ العديد من العقبات التي تحول دون تحقيق الإنتاجية الزراعية المنشودة، ومنها محدودية حيازة الأراضي، ونقص العمالة، وتغير المناخ، والقضايا البيئية، وتراجع خصوبة التربة، على سبيل المثال لا الحصر، يشهد المشهد الزراعي الحديث تطورًا ملحوظًا، متخذًا مسارات ابتكارية متنوعة، لقد قطعت الزراعة شوطًا طويلًا منذ عصر المحاريث اليدوية أو الآلات التي تجرها الخيول، ويحمل كل موسم تقنيات جديدة مصممة لتحسين الكفاءة والاستفادة القصوى من الحصاد ومع ذلك، غالبًا ما يُفوّت المزارعون الأفراد والشركات الزراعية العالمية، على حدّ سواء، الفرص التي يُتيحها الذكاء الاصطناعي في الزراعة لأساليبهم الزراعية.

**استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع الزراعي**

الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد فكرة مستقبلية

وتشهد مصر طفرة غير مسبوقة في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في المجال الزراعي، هذه التقنيات أصبحت ركيزة أساسية في تطوير منظومة الزراعة الحديثة وتحسين كفاءة استخدام الموارد المائية، والذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد فكرة مستقبلية، بل أصبح يُطبّق فعليًا في عدد من المشروعات القومية الكبرى والمزارع التجارية المتخصصة في التصدير، وفقًا لتصريحات الدكتور أشرف كمال، أستاذ الاقتصاد الزراعي لـ"إيجي إن".

وباتت الروبوتات الزراعية تؤدي أدوارًا متعددة تشمل مكافحة الآفات الزراعية بدقة عالية دون الإضرار بالمحاصيل، والمساعدة في تطهير المجاري المائية وضبط مناسيب المياه، إضافة إلى التعرف على معدلات السحب التي تؤثر على حالة المياه الجوفية، وتُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في متابعة تصرفات المساقي والمصارف وحساب كفاءة الري الحقلي بشكل لحظي، ما يسهم في رفع كفاءة إدارة الموارد المائية على مستوى الجمهورية.

أهمية تقنية الاستشعار عن بعد في القطاع الزراعي

وأشار “كمال”، إلى أن تقنيات الاستشعار عن بُعد تلعب دورًا مهمًا في الزراعة الحديثة، حيث تُستخدم لتحديد المساحات الزراعية بدقة، وتحليل التوزيع المحصولي الفعلي، والتعرف على مدى تكيف المحاصيل مع الظروف المناخية، وهذه التطبيقات أصبحت واقعًا ملموسًا في المزارع الكبرى مثل منطقة النوبارية والمزارع المخصصة للتصدير، بالإضافة إلى مشروعات قومية كبرى مثل مشروع الدلتا الجديدة ومشروع مستقبل مصر الزراعي، التي تُعد نموذجًا رائدًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة الزراعة والإنتاج.

ووفقًا لتصريحات الدكتور أشرف كمال، أستاذ الاقتصاد الزراعي لـ"إيجي إن"، يمثل التكامل بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) مستقبل الزراعة الذكية في مصر، وأن هذا التكامل يمكن أن يحدث ثورة في كفاءة شبكات الري من خلال المراقبة والتحكم الذكي في توزيع المياه بما يتناسب مع احتياجات كل محصول، وهذه المنظومة تسهم في زيادة الإنتاج الزراعي وتحسين جودة المحاصيل، فضلًا عن تقليل الهدر في المياه والطاقة، وهو ما يحقق استدامة حقيقية للقطاع الزراعي.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الزراعة

حتى وقت قريب، ربما بدا الجمع بين كلمتي الذكاء الاصطناعي والزراعة في جملة واحدة غريبًا، ففي نهاية المطاف، كانت الزراعة ركيزة الحضارة الإنسانية لآلاف السنين، إذ وفرت سبل العيش وساهمت في التنمية الاقتصادية، بينما لم يظهر حتى الذكاء الاصطناعي الأكثر بدائية إلا قبل عقود قليلة، ومع ذلك، تُطرح أفكار مبتكرة في جميع القطاعات، والزراعة ليست استثناءً.

في السنوات الأخيرة، إذ شهد العالم تطورات سريعة في التكنولوجيا الزراعية، مما أحدث ثورة في الممارسات الزراعية، وتزداد أهمية هذه الابتكارات في ظل التحديات العالمية، كتغير المناخ والنمو السكاني وندرة الموارد، التي تهدد استدامة نظامنا الغذائي، ويساهم إدخال الذكاء الاصطناعي في حل العديد من التحديات، ويساعد في الحد من العديد من عيوب الزراعة التقليدية، وفقًا لموقع intellias.

القرارات القائمة على البيانات

يعتمد العالم الحديث كليًا على البيانات، تستخدم المؤسسات في القطاع الزراعي البيانات للحصول على رؤى دقيقة حول كل تفاصيل عملية الزراعة، بدءًا من فهم كل فدان من الحقل، مرورًا بمراقبة سلسلة توريد المنتجات بأكملها، ووصولًا إلى الحصول على مدخلات معمقة حول عملية إنتاج الغلات، تُمهد التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الطريق بالفعل نحو الأعمال الزراعية، إذ يُمكن للمزارعين جمع بيانات أكثر ومعالجتها في وقت أقل باستخدام الذكاء الاصطناعي، كما يُمكن للذكاء الاصطناعي تحليل طلب السوق، والتنبؤ بالأسعار، وتحديد الأوقات المثلى للبذر والحصاد.

يمكن للذكاء الاصطناعي في الزراعة أن يساعد في دراسة صحة التربة لجمع المعلومات، ومراقبة الأحوال الجوية، والتوصية باستخدام الأسمدة والمبيدات الحشرية، يعزز برنامج إدارة المزارع الإنتاج والربحية، مما يُمكّن المزارعين من اتخاذ قرارات أفضل في كل مرحلة من مراحل زراعة المحاصيل.

توفير التكاليف

تحسين إنتاجية المزارع هدفٌ دائمٌ للمزارعين، بدمجها مع الذكاء الاصطناعي، تُمكّن الزراعة الدقيقة المزارعين من زراعة المزيد من المحاصيل بموارد أقل، يجمع الذكاء الاصطناعي في الزراعة بين أفضل ممارسات إدارة التربة، وتكنولوجيا المعدلات المتغيرة، وأكثر ممارسات إدارة البيانات فعاليةً، لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية مع تقليل النفقات.

يُتيح تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة للمزارعين رؤى آنية عن المحاصيل، مما يُساعدهم على تحديد المناطق التي تحتاج إلى الري أو التسميد أو المعالجة بالمبيدات، كما يُمكن لممارسات الزراعة المبتكرة، مثل الزراعة العمودية، أن تزيد إنتاج الغذاء مع تقليل استخدام الموارد، مما يُؤدي إلى تقليل استخدام مبيدات الأعشاب، وتحسين جودة الحصاد، وزيادة الأرباح، إلى جانب توفير كبير في التكاليف.

تأثير الأتمتة على المحاصيل الزراعية

العمل الزراعي شاق، لذا فإن نقص العمالة ليس بالأمر الجديد، ولحسن الحظ، توفر الأتمتة حلاً دون الحاجة إلى توظيف المزيد من العمال، فبينما حوّلت الميكنة الأنشطة الزراعية التي كانت تتطلب جهدًا بشريًا خارقًا وعمالة حيوانية شاقة إلى وظائف لا تستغرق سوى بضع ساعات، تُحدث موجة جديدة من الأتمتة الرقمية ثورةً جديدة في هذا القطاع.

الآلات الزراعية الآلية، مثل الجرارات ذاتية القيادة، وأنظمة الري الذكية، وأنظمة التسميد، والطائرات الزراعية بدون طيار التي تعمل بتقنية إنترنت الأشياء، والرش الذكي، وبرامج الزراعة العمودية، وروبوتات الصوب الزراعية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للحصاد، ليست سوى أمثلة قليلة، وبالمقارنة مع أي عامل زراعي بشري، فإن الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة ودقة بكثير.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة

من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي في الزراعة من 1.7 مليار دولار أمريكي في عام 2023 إلى 4.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028، وفقًا لشركة MarketsandMarkets.

تتضمن الزراعة التقليدية عمليات يدوية متنوعة، ويمكن لتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي أن يحقق مزايا عديدة في هذا الصدد، فمن خلال استكمال التقنيات المُستخدمة بالفعل، يُمكن لنظام زراعي ذكي تسهيل العديد من المهام، يستطيع الذكاء الاصطناعي جمع ومعالجة البيانات الضخمة، مع تحديد أفضل مسار للعمل واتخاذه.

فيما يلي بعض حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في الزراعة:

تحسين أنظمة الري الآلية في القطاع الزراعي

تُمكّن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من إدارة المحاصيل تلقائيًا، وعند دمجها مع مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) التي تراقب مستويات رطوبة التربة وأحوال الطقس، تُحدد الخوارزميات كمية المياه اللازمة للمحاصيل فورًا، صُمم نظام ريّ المحاصيل ذاتي التشغيل للحفاظ على المياه مع تعزيز الزراعة المستدامة وممارسات الزراعة، يُحسّن الذكاء الاصطناعي في الصوبات الزراعية الذكية نمو النباتات من خلال ضبط درجة الحرارة والرطوبة ومستويات الإضاءة تلقائيًا بناءً على بيانات آنية.

الكشف عن التسربات أو الأضرار التي تلحق بأنظمة الري

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في الكشف عن التسريبات في أنظمة الري، فمن خلال تحليل البيانات، يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط والشذوذات التي تشير إلى تسريبات محتملة، ويمكن تدريب نماذج التعلم الآلي (ML) على التعرف على دلالات محددة للتسريبات، مثل التغيرات في تدفق المياه أو ضغطها، كما تُمكّن المراقبة والتحليل الفوريان من الكشف المبكر، مما يمنع هدر المياه ويمنع تلف المحاصيل المحتمل.

يدمج الذكاء الاصطناعي أيضًا بيانات الطقس مع احتياجات المحاصيل المائية لتحديد المناطق التي تستهلك كميات كبيرة من المياه، ومن خلال أتمتة كشف التسربات وإرسال التنبيهات، تُحسّن تقنية الذكاء الاصطناعي كفاءة استخدام المياه، مما يُساعد المزارعين على الحفاظ على مواردهم.

مراقبة المحاصيل والتربة

يمكن أن يؤثر سوء اختيار العناصر الغذائية في التربة تأثيرًا خطيرًا على صحة المحاصيل ونموها، إن تحديد هذه العناصر الغذائية وتحديد تأثيرها على إنتاجية المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي يُمكّن المزارعين من إجراء التعديلات اللازمة بسهولة.

رغم محدودية دقة الملاحظة البشرية، تستطيع نماذج الرؤية الحاسوبية مراقبة ظروف التربة لجمع البيانات الدقيقة اللازمة لمكافحة أمراض المحاصيل، تُستخدم بيانات علم النبات هذه بعد ذلك لتحديد صحة المحاصيل، والتنبؤ بالمحصول، مع تحديد أي مشاكل معينة، تُشغّل النباتات أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال أجهزة استشعار تكتشف ظروف نموها، مما يُفعّل تعديلات آلية على البيئة.

الكشف عن الأمراض والآفات

بالإضافة إلى الكشف عن جودة التربة ونمو المحاصيل، يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف وجود الآفات أو الأمراض ويعمل ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي في المشاريع الزراعية لمسح الصور للكشف عن العفن أو التعفن أو الحشرات أو أي تهديدات أخرى لصحة المحاصيل، وبالاشتراك مع أنظمة الإنذار، يساعد هذا المزارعين على التحرك بسرعة للقضاء على الآفات أو عزل المحاصيل لمنع انتشار الأمراض.

استُخدمت تقنية الذكاء الاصطناعي في الزراعة للكشف عن تعفن التفاح الأسود بدقة تزيد عن 90%، كما يُمكنها تحديد الحشرات كالذباب والنحل والعثّ، وغيرها، بنفس الدقة، ومع ذلك، احتاج الباحثون أولًا إلى جمع صور لهذه الحشرات للحصول على الحجم اللازم لمجموعة بيانات التدريب لتدريب الخوارزمية.

مراقبة صحة الثروة الحيوانية

قد يبدو اكتشاف المشاكل الصحية في الماشية أسهل من اكتشافها في المحاصيل، ولكنه في الواقع أمرٌ بالغ الصعوبة، ولحسن الحظ، يُمكن للذكاء الاصطناعي في مجال الزراعة أن يُساعد في هذا على سبيل المثال، طورت شركة تُدعى CattleEye حلاً يستخدم طائرات بدون طيار وكاميرات، بالإضافة إلى تقنيات الرؤية الحاسوبية، لمراقبة صحة الماشية عن بُعد، يكشف هذا الحل عن السلوكيات غير الطبيعية للماشية، ويحدد أنشطة مثل الولادة.

يستخدم CattleEye حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحديد تأثير النظام الغذائي والظروف البيئية على الماشية، وتقديم رؤى قيّمة، يمكن لهذه المعرفة أن تساعد المزارعين على تحسين صحة الماشية وزيادة إنتاج الحليب.

تطبيق المبيدات الذكي

يدرك المزارعون الآن جيدًا أن استخدام المبيدات الحشرية أصبح جاهزًا للتحسين، وللأسف، تعاني عمليات الرش اليدوية والآلية من قيود ملحوظة يوفر رش المبيدات يدويًا دقة أكبر في استهداف مناطق محددة، على الرغم من أنه قد يكون عملًا بطيئًا وصعبًا أما رش المبيدات الآلي فهو أسرع وأقل تكلفة، ولكنه غالبًا ما يفتقر إلى الدقة، مما يؤدي إلى تلوث البيئة.

توفر الطائرات بدون طيار المدعومة بالذكاء الاصطناعي أفضل مزايا كل نهج مع تجنب عيوبه، تستخدم الطائرات بدون طيار الرؤية الحاسوبية لتحديد كمية المبيدات المراد رشها في كل منطقة، ورغم أن هذه التقنية لا تزال في بداياتها، إلا أنها تتطور بسرعة وتزداد دقة.

رسم خرائط العائد والتحليلات التنبؤية

يستخدم رسم خرائط الغلة خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الضخمة آنيًا، يساعد هذا المزارعين على فهم أنماط وخصائص محاصيلهم، مما يُمكّنهم من التخطيط بشكل أفضل من خلال الجمع بين تقنيات مثل رسم الخرائط ثلاثية الأبعاد وبيانات أجهزة الاستشعار والطائرات بدون طيار، يمكن للمزارعين التنبؤ بغلة التربة لمحاصيل محددة، تُجمع البيانات عبر رحلات متعددة للطائرات بدون طيار، مما يُتيح تحليلًا أكثر دقة باستخدام الخوارزميات.

وتسمح هذه الأساليب بالتنبؤ الدقيق بالعائدات المستقبلية لمحاصيل محددة، مما يساعد المزارعين على معرفة متى وأين يزرعون البذور، وكذلك كيفية تخصيص الموارد لتحقيق أفضل عائد على الاستثمار.

إزالة الأعشاب والحصاد التلقائي

كما هو الحال مع كشف الآفات والأمراض باستخدام الرؤية الحاسوبية، يُمكن استخدامها أيضًا للكشف عن الأعشاب الضارة وأنواع النباتات الغازية، عند دمجها مع التعلم الآلي، تُحلل الرؤية الحاسوبية حجم وشكل ولون الأوراق لتمييز الأعشاب الضارة عن المحاصيل، يمكن استخدام هذه الحلول لبرمجة الروبوتات التي تُنفذ مهام أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، مثل إزالة الأعشاب الضارة تلقائيًا،في الواقع، استُخدمت هذه الروبوتات بالفعل بفعالية، ومع تزايد سهولة الوصول إلى هذه التقنيات، يُمكن أن تُنجز الروبوتات الذكية كلاً من إزالة الأعشاب الضارة وحصاد المحاصيل بالكامل.

فرز المنتجات المحصودة

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تحديد المشاكل المحتملة في المحاصيل أثناء نموها فحسب، بل له دورٌ أيضًا بعد حصاد المنتجات، تُجرى معظم عمليات الفرز يدويًا في العادة، إلا أن الذكاء الاصطناعي يُمكّن من فرز المنتجات بدقة أكبر.

يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف الآفات والأمراض في المحاصيل المحصودة، علاوة على ذلك، يمكنها تصنيف المنتجات بناءً على شكلها وحجمها ولونها. هذا يُمكّن المزارعين من فصل المنتجات بسرعة إلى فئات، على سبيل المثال، لبيعها لعملاء مختلفين بأسعار مختلفة. بالمقارنة، قد تتطلب طرق الفرز اليدوية التقليدية جهدًا كبيرًا.

مراقبة الحقول

الأمن جزءٌ أساسيٌّ من إدارة المزارع، تُعدّ المزارع هدفًا شائعًا للصوص، إذ يصعب على المزارعين مراقبة حقولهم على مدار الساعة، كما تُشكّل الحيوانات تهديدًا آخر، سواءً اقتحمت ثعالبٌ حظيرة الدجاج، أو ألحقت ماشيةُ المزارع الضررَ بالمحاصيل أو المعدات، عند دمجها مع أنظمة المراقبة بالفيديو، يُمكن لتقنيات الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي تحديد الخروقات الأمنية بسرعة بل إن بعض الأنظمة مُتقدّمةٌ بما يكفي لتمييز الموظفين عن الزوار غير المُصرّح لهم.

ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي في الزراعة؟

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا متزايد الأهمية في الزراعة واستدامة الغذاء خلال السنوات القادمة، لطالما كانت التكنولوجيا في طليعة الزراعة، بدءًا من الأدوات البدائية مرورًا بالري والجرارات وصولًا إلى الذكاء الاصطناعي. وقد ساهم كل تطور في زيادة الكفاءة مع الحد من تحديات الزراعة.

تابع موقع إيجي إن، عبر تطبيق (نبض) اضغط هــــــــنا
تابع موقع إيجي إن، عبر تطبيق (تليجرام) اضغط هــــــــنا
تابع موقع إيجي إن، عبر قناة (يوتيوب) اضغط هــــــــنا
تابع موقع إيجي إن، عبر تطبيق (واتساب) اضغط هــــــــنا

إيجي إن-Egyin، هو موقع متخصص في الصناعة والاقتصاد، ويهتم بتقديم خدمة صحفية متميزة للقارئ، وهدفنا أن نصل لقرائنا الأعزاء بالخبر الأدق والأسرع والحصري، إضافة للتغطية والمتابعة على مدار الـ 24 ساعة، لـ أسعار الذهب، أسعار العملات، أسعار السيارات، أسعار المواد البترولية، في مصر والوطن العربي وحول العالم.