اگه فکر می‌کنی کشاورزی فقط همون روش‌های قدیمی با بیل و کلنگ و گوسفنداشه، باید بگم کلی داری عقب می‌مونی! این روزا هوش مصنوعی (یا همون AI که خلاصه Artificial Intelligence هست و یعنی کامپیوترها می‌تونن مثل آدم‌ها تصمیم بگیرن)، حسابی داره کشاورزی، ماهیگیری و دامداری رو قشنگ متحول می‌کنه. خلاصه بگم، دیگه همه چیز داره دیجیتال میشه و کشاورزا و دامدارا دارن با تکنولوژی‌های خیلی پیشرفته کار می‌کنن تا بتونن به جمعیت روزبه‌روز بیشتر دنیا غذا برسونن.
از مشکلات این حوزه اگه بخوام مثال بزنم، آب و هوای غیرقابل پیش‌بینی، کمبود منابع و همینطور این که باید تولید رو طوری انجام بدن که زمین و طبیعت هم حفظ بشه. کلی چالش سخت که بدون تکنولوژی واقعاً حل شدنی نیست. حالا اینجاست که هوش مصنوعی وارد میشه و با روش‌ها و مدل‌های خاص خودش، داره به همه اینا جواب می‌ده.
یک مقاله‌ی جدید (که اتفاقاً تو سایت arXiv هم منتشر شده) بیشتر از ۲۰۰ تا مقاله و پروژه درباره استفاده‌های هوش مصنوعی تو کشاورزی رو زیر ذره‌بین گذاشته. این مقاله، هم به روش‌های سنتی ماشین لرنینگ (یعنی یادگیری ماشین که توش کامپیوترها با دیدن داده‌ها یاد می‌گیرن)، هم مدل‌های عمیق‌تر مثل Deep Learning (این دیپ لرنینگ یعنی ماشین‌ها با چندین لایه و شبکه مغزی پیچیده‌تر، بهتر و دقیق‌تر یاد می‌گیرن)، و حتی مدل‌های خیلی جدید مثل Vision Transformers یا CLIP پرداخته. یه توضیح ساده: Vision Transformers یه مدل هوش مصنوعیه که تو تشخیص محتوا از تصویر فوق‌العاده قویه. CLIP هم مدل جدیدی از OpenAI هست که می‌تونه متن و تصویر رو با هم بفهمه، یعنی بهش عکس نشون بدی و ازش بخوای درباره‌ش متن بنویسه!
اما این هوش مصنوعی تو کشاورزی دقیقاً کجاها به کار میاد؟ مثلاً:
- تشخیص بیماری گیاه‌ها از روی عکس برگ و میوه‌ها (یعنی دیگه لازم نیست کشاورز با چشم خودش همه مزرعه رو بگرده!)
- کنترل سلامت دام‌ها: با دوربین و حسگرها، می‌تونن بفهمن کی مریض شده یا حالش خوب نیست.
- شناسایی و پایش گونه‌های آبزی تو آب‌ها (خیلی از ماهیگیرها واقعاً لازم داشتن همچین چیزی!)
یه سری مشکلات و چالش هم هست، مثلاً داده‌ها خیلی متنوع و پراکنده‌ان، هر کشوری و هر اقلیمی داده‌های خاص خودش رو داره، و همیشه پیدا کردن تست‌ها و نمونه‌های واقعی (Dataset که مجموعه‌ای از داده‌هاست که برای آموزش هوش مصنوعی استفاده میشه) سخته. حتی چطور باید مدل رو طوری آموزش داد که تو جاهای مختلف دنیا و با شرایط مختلف خوب جواب بده هم یه دغدغه‌ست. یا این که مثلاً حجم داده‌ها و سنگینی محاسبات باعث میشه لازم بشه هوش مصنوعی‌ها روی دستگاه‌های جدیدتر و قوی‌تر نصب بشن. (Edge-device یعنی دستگاه‌هایی که مثل یه کامپیوتر کوچیک، داده رو «لبه» یا همون کنار مزرعه پردازش می‌کنن و لازم نیست همه‌چی رو بفرستن مرکز داده!)
مقاله اشاره می‌کنه که هنوز کلی جا برای تحقیق و پیشرفت وجود داره. مثلاً اگه بشه مدل‌هایی ساخت که بتونن همزمان با داده‌های تصویری، زبانی و محیطی کار کنن (به این می‌گن Multimodal data integration)، یا مدل‌هایی طراحی بشن که تو انواع مزرعه و شرایط مختلف، با تنظیمات جدید هم خوب کار کنن (Domain-adaptable AI Models یعنی مدل‌های هوش مصنوعی‌ای که تو موقعیت‌های خیلی متفاوت هم جواب میدن)، یه انقلاب واقعی اتفاق می‌افته.
اگه علاقه‌مند شدی که این پیشرفت‌ها رو از نزدیک دنبال کنی، توی گیت‌هاب پروژه‌ای به اسم AI-in-Agriculture ساخته شده (آدرسش هم اینه: https://github.com/umair1221/AI-in-Agriculture) که همه تحقیقات و مقاله‌های جدید رو مرتب می‌ذارن و به‌روزرسانی می‌کنن.
در کل، آینده کشاورزی واقعاً آینده‌ای دیجیتاله و کسی که هوش مصنوعی رو بهتر بشناسه، نه‌تنها برداشت محصولش بیشتره، بلکه طبیعت و منابع رو هم بهتر حفظ می‌کنه. یعنی یه جورایی پیشتازی تو دنیای کشاورزی این روزا تقریباً همون یعنی بلد بودن استفاده از هوش مصنوعی!
منبع: +
