الزراعة

  • تحليل البيانات الزراعية باستخدام R: إضافة عمود جديد لكمية السماد

    في المشكلة التي طرحتها، يبدو أن لديك عمود في البيانات يسمى “Fertiliser” والذي يحتوي على أنواع مختلفة من التسميد. يبدو أنك ترغب في إنشاء عمود جديد يحتوي على كمية مخصصة لنوع معين من التسميد، وتحديداً السماد.

    للقيام بذلك في لغة البرمجة R، يمكنك استخدام مكتبة “dplyr” ودالة “mutate” لإضافة العمود الجديد بناءً على الشروط المطلوبة. الخطوات التالية توضح كيفية تحقيق ذلك:

    R
    # تحميل مكتبة dplyr إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) { install.packages("dplyr") } # استيراد مكتبة dplyr library(dplyr) # تحديد البيانات الخاصة بك your_data <- data.frame( Fertiliser = c("0-0-0", "0-0-100", "0-0-2700", "0-0-300", "0-0-900", "12-4-0", "12-4-100", "12-4-2700", "12-4-300", "12-4-900", "30-10-0", "30-10-100", "30-10-2700", "30-10-300", "30-10-900", "6-2-0", "6-2-100", "6-2-2700", "6-2-300", "6-2-900", "90-30-0", "90-30-100", "90-30-2700", "90-30-300", "90-30-900"), millet_biomass = c(2659.608, 2701.044, 3415.879, 2781.639, 2997.173, 3703.255, 3720.247, 3950.189, 3751.400, 3826.693, 4180.323, 4184.229, 4217.044, 4187.014, 4194.873, 3296.274, 3326.844, 3772.058, 3381.152, 3517.515, 4542.924, 4543.036, 4545.037, 4543.240, 4543.733), millet_yield = c(710.6942, 718.1154, 804.0360, 730.5943, 760.0136, 772.1719, 773.1759, 788.6133, 775.1368, 780.2623, 798.2134, 798.4918, 800.9312, 798.6570, 799.2085, 765.8496, 767.6693, 785.4535, 760.7330, 768.3018, 831.2832, 831.3983, 831.3227, 831.3921, 831.3727) ) # إنشاء العمود الجديد باستخدام mutate وgsub your_data <- your_data %>% mutate(manure_amount = as.numeric(gsub(".*-(\\d+)$", "\\1", Fertiliser))) # عرض البيانات بعد إضافة العمود الجديد print(your_data)

    في هذا المثال، تم استخدام دالة gsub لاستخراج الرقم المتعلق بالسماد من عمود “Fertiliser” باستخدام تعبيرات الاستعلام العادية. يتم تحويل النص إلى رقم باستخدام as.numeric، والنتيجة هي إضافة عمود جديد يسمى “manure_amount” إلى البيانات الخاصة بك.

    المزيد من المعلومات

    في هذا السياق، يُلاحظ أن البيانات التي قمت بتقديمها تحتوي على معلومات مهمة حول محتوى عمود “Fertiliser” وكمية السماد المرتبطة به. على سبيل المثال، يمكن رصد أن هناك خمسة أنماط مختلفة في عمود “Fertiliser”، وهي “-0$”, “-100$”, “-300$”, “-900$”, و”270$”.

    يتعين استبدال هذه الأنماط بالقيم “0”, “100”, “300”, “900”, و”2700″ على التوالي. هذا التحويل يمكن أن يسهل تحليل البيانات الخاصة بك ويساعد في إجراء تحليل الانحدار بشكل أفضل.

    على سبيل آخر، يمكن أن تتيح هذه المعلومات للقارئ فهم الخطوات التي قمت بها في البرمجة باستخدام R، مع التركيز على استخدام مكتبة “dplyr” ودالة “mutate” لتحقيق هذا الهدف.

    تذكير بأن توفير مزيد من التفاصيل حول البيانات أو أي متطلبات إضافية يمكن أن يساعد في تقديم مساعدة دقيقة أكثر.

  • ما هي قطاعات العمل المطلوبة في الخليج

    بالطبع! يمكنني تقديم معلومات حول قطاعات العمل المطلوبة في دول الخليج. الاقتصاد في هذه الدول يعتمد بشكل كبير على قطاعات متنوعة. إليك نظرة عامة على بعض القطاعات الرئيسية:

    1. النفط والغاز الطبيعي: يعد استخراج وتصدير النفط والغاز هو أحد القطاعات الرئيسية في دول الخليج ويوفر فرصًا وظيفية كبيرة في مجال الهندسة والتكنولوجيا والإدارة.

    2. البنية التحتية والبناء: تشهد دول الخليج توسعًا كبيرًا في مجال البنية التحتية، مثل البنية العامة والعقارات والمشاريع الكبرى، وهذا يسهم في زيادة فرص العمل في هذا القطاع.

    3. تكنولوجيا المعلومات والاتصالات: يتطلب تقدم الخدمات والأعمال الرقمية توظيف محترفين في مجال تكنولوجيا المعلومات والبرمجة.

    4. التعليم والبحث العلمي: هذا القطاع يشهد نموًا مستدامًا، ويحتاج إلى معلمين وباحثين ومحاضرين.

    5. الصحة: القطاع الصحي يستمر في التوسع، مما يخلق فرص عمل في مجالات الطب والتمريض والإدارة الصحية.

    6. الضيافة والسياحة: بسبب السياحة المتزايدة في الخليج، يوجد العديد من وظائف الضيافة والخدمات المرتبطة بالفنادق والمطاعم.

    7. التجارة والتسويق: مع توسع الأعمال التجارية والأسواق، هناك حاجة متزايدة إلى محترفين في مجال التسويق وإدارة الأعمال.

    هذه فقط نبذة عن القطاعات الرئيسية، وهناك المزيد من الفرص والقطاعات الأخرى. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المعلومات أو شرح مفصل حول أي من هذه القطاعات، فلا تتردد في طرح أسئلتك. 😊👍

    المزيد من المعلومات

    بالطبع! هنا بعض المزيد من المعلومات حول قطاعات العمل في دول الخليج:

    1. الطاقة المتجددة: يشهد قطاع الطاقة المتجددة نموًا ملحوظًا في الخليج، حيث تستثمر هذه الدول في الطاقة الشمسية والرياح بشكل مكثف.

    2. الصناعة والتصنيع: تتطور صناعة التصنيع والإنتاج في الخليج بسرعة، مما يتيح فرصًا لمهندسين وفنيين وعمال في هذا المجال.

    3. التمويل والخدمات المالية: مع وجود مراكز مالية مهمة مثل دبي والدوحة، يشهد القطاع المالي توسعًا ملحوظًا.

    4. التجارة الإلكترونية: يزداد انتشار التجارة الإلكترونية في المنطقة، مما يفتح أبوابًا للوظائف في مجال التسويق عبر الإنترنت وتقنيات الدفع الإلكتروني.

    5. العلوم والبحث العلمي: الاستثمار في البحث والتطوير يزيد، مما يجذب العلماء والباحثين إلى هذه الدول.

    6. الثقافة والفنون: تتطور صناعة الثقافة والفنون في الخليج، مما يوفر فرصًا في مجالات مثل السينما والمسرح والفنون البصرية.

    7. التجارة الدولية: بفضل الموقع الجغرافي المميز للخليج، توجد فرص كبيرة في مجال اللوجستيات والتجارة الدولية.

    8. الزراعة والصناعات الغذائية: يجري تعزيز الزراعة وإنتاج الأغذية المحلية في الخليج، مما يعني وجود فرص في هذا القطاع.

    هذه توفيرًا عامًا للمعلومات حول القطاعات الرئيسية في دول الخليج. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التفاصيل أو إذا كان لديك أسئلة محددة حول أي من هذه القطاعات، فلا تتردد في طرحها. 🌟🌍

    الخلاصة

    في ختام هذا الموضوع، يمكننا القول إن دول الخليج تشهد نموا اقتصادياً مستداماً وتوفر فرصاً وظيفية واسعة في مجموعة متنوعة من القطاعات. قطاعات مثل النفط والغاز، البنية التحتية، التكنولوجيا، البحث العلمي، والصحة تعتبر من بين القطاعات الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، الاستثمار في الطاقة المتجددة والتجارة الإلكترونية يعزز من التنويع الاقتصادي.

    إذا كنت تبحث عن فرص عمل في الخليج، يجب عليك متابعة التطورات الاقتصادية والاطلاع على المصادر والمراجع المذكورة للحصول على معلومات محدثة. لا تتردد في البحث عن فرص تناسب مهاراتك واهتماماتك والبدء في مسار مهني ناجح في إحدى هذه القطاعات. 🌟📈💼

    مصادر ومراجع

    بالطبع! إليك بعض المصادر والمراجع التي يمكنك الرجوع إليها للمزيد من المعلومات حول قطاعات العمل في دول الخليج:

    1. “التقرير الاقتصادي لمنطقة الخليج” – يمكنك العثور على تقارير سنوية أو ربع سنوية تصدرها مؤسسات اقتصادية مرموقة في الخليج. مثل مؤسسة النفط الخليجية أو بنوك محلية.

    2. “تقارير الأمم المتحدة” – منظمة الأمم المتحدة تصدر تقارير دورية حول الاقتصادات وفرص العمل في دول الخليج.

    3. “مواقع حكومية محلية” – مواقع وزارات العمل والاقتصاد في دول الخليج تقدم معلومات مفصلة حول الفرص الوظيفية ومتطلبات العمل.

    4. “تقارير أكاديمية وبحوث” – الجامعات والمؤسسات البحثية تقوم بإجراء دراسات وبحوث حول اقتصادات الخليج والقطاعات الواعدة.

    5. “الصحف والمجلات الاقتصادية” – مقالات وتقارير في الصحف المحلية والمجلات الاقتصادية تقدم تحليلات ومعلومات عن أحدث الاتجاهات في الأعمال والوظائف.

    يرجى مراجعة هذه المصادر والمراجع للحصول على مزيد من التفاصيل والبيانات حول القطاعات الاقتصادية في دول الخليج. 📚📊🌐

  • ما هي التحديات التقنية والبيئية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للزراعة والإنتاج الغذائي؟

    ما هي التحديات التقنية والبيئية في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للزراعة والإنتاج الغذائي؟

    تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للزراعة والإنتاج الغذائي يواجه العديد من التحديات التقنية والبيئية التي يجب التغلب عليها لضمان نجاح هذه الجهود. إليك بعض هذه التحديات:

    التحديات التقنية:

    1. جمع وتحليل البيانات: يعتبر جمع البيانات الزراعية والمتعلقة بالإنتاج الغذائي تحديًا كبيرًا، حيث يجب جمع معلومات متنوعة ومتناغمة من مصادر مختلفة مثل الاستشعار عن بعد، والأقمار الصناعية، والاستشعارات الزراعية، والتاريخ المناخي، والتربة، والمحاصيل. بالإضافة إلى ذلك، يجب تنظيف وتحليل هذه البيانات بطرق تقنية متقدمة.

    2. تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: تطوير نماذج تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الملائمة للزراعة يعد تحديًا، حيث يجب تصميم نماذج قادرة على التنبؤ بالمشكلات المحتملة في الإنتاج الزراعي مثل الأمراض والآفات، وتحسين الإنتاجية، وتحسين جودة المحاصيل.

    3. دقة الاستشعار والروبوتات: يعتمد تقدير الحالة الزراعية على استشعار دقيق للمعلومات، وهذا يتطلب تطوير تقنيات استشعار متقدمة وروبوتات ذكية قادرة على التفاعل مع البيئة الزراعية والتفاعل مع المحاصيل.

    التحديات البيئية:

    1. التغير المناخي: يؤثر التغير المناخي على إنتاجية المحاصيل ويزيد من تعقيد التنبؤ بالظروف الجوية والتقلبات المناخية، مما يتطلب تطوير تطبيقات قادرة على التعامل مع هذه التغيرات وتقديم حلول ملائمة.

    2. استدامة الإنتاج: يجب أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي للزراعة مستدامة بيئيًا واقتصاديًا، مع مراعاة استخدام الموارد بكفاءة وتقليل النفايات والتلوث.

    3. التوعية والتدريب: يجب تعزيز التوعية وتقديم التدريب للمزارعين والعاملين في القطاع الزراعي حول كيفية استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ومستدام.

    4. التنوع البيولوجي: يجب مراعاة التأثيرات البيئية والاجتماعية لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على التنوع البيولوجي وتقليل التأثيرات السلبية على البيئة والتنوع الزراعي.

    من أجل التغلب على هذه التحديات، يجب على الباحثين والمهندسين تطوير تقنيات متقدمة تتيح تكامل الذكاء الاصطناعي مع الزراعة والإنتاج الغذائي بشكل فعال ومستدام.

  • ما هو دور التنبؤ الجوي في الحياة اليومية وكيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحسينه؟

    ما هو دور التنبؤ الجوي في الحياة اليومية وكيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحسينه؟

    دور التنبؤ الجوي في الحياة اليومية:

    1. التنقل والسفر: يساعد على تحديد أفضل الظروف للسفر والتنقل بالطرق والوسائل المختلفة.

    2. الزراعة والري: يمكن للمزارعين التخطيط للزراعة والري بناءً على التوقعات الجوية لزيادة الإنتاج وتحسين كفاءة الاستخدام.

    3. التجارة والصناعة: يساعد في تحديد أوقات وأماكن الإنتاج والتسويق بناءً على التوقعات الجوية لتجنب المخاطر وتحسين الأرباح.

    4. السلامة العامة: يساعد في التحذير من الظروف الجوية الخطرة مثل العواصف والفيضانات والأعاصير.

    5. الرياضة والنشاطات الخارجية: يمكن للأفراد تخطيط أنشطتهم الرياضية والخارجية بناءً على حالة الطقس.

    تحسين التنبؤ الجوي باستخدام التقنيات الذكاء الاصطناعي:

    1. تحسين الدقة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات ضخمة من البيانات الجوية وتحسين دقة التنبؤ.

    2. التعلم الآلي: يمكن للنظم الذكية تعلم الأنماط والاتجاهات في البيانات الجوية وتحسين التنبؤات المستقبلية.

    3. التحسين المستمر: يمكن للذكاء الاصطناعي التكيف والتحسين مع تغيرات الظروف الجوية بشكل مستمر.

    4. تقديم تنبؤات زمنية: يمكن للنظم الذكية توفير تنبؤات جوية في الوقت الحقيقي لتحسين التخطيط واتخاذ القرارات.

    5. تحسين تحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات من مصادر مختلفة لتحسين التنبؤات وتوفير تحليلات متعمقة.

  • كيف يمكن استخدام تكنولوجيا التحكم عن بُعد في مجالات مثل الصناعة والطب والبيئة؟

    كيف يمكن استخدام تكنولوجيا التحكم عن بُعد في مجالات مثل الصناعة والطب والبيئة؟

    تكنولوجيا التحكم عن بُعد تُمكِّن الصناعات والقطاعات المختلفة من الاستفادة منها في العديد من التطبيقات. إليك بعض الأمثلة عن كيفية استخدامها في مجالات مختلفة:

    1. الصناعة: يمكن استخدام التحكم عن بُعد في مجال الصناعة للتحكم في عمليات الإنتاج والماكينات والمعدات. يسمح هذا بزيادة الإنتاجية وتحسين كفاءة العمليات.

    2. الطب: تستخدم تكنولوجيا التحكم عن بُعد في الطب لعمليات الجراحة عبر الإنترنت وإجراءات التشخيص عن بُعد ورصد حالات المرضى من خلال الأجهزة الطبية المتصلة.

    3. البيئة: يمكن استخدام التحكم عن بُعد في مجال البيئة لرصد مستويات التلوث وجودة الهواء والمياه وإدارة الموارد الطبيعية بشكل فعال.

    4. الزراعة: يمكن استخدام التحكم عن بُعد في الزراعة للتحكم في ري المحاصيل وتوفير الموارد المائية وزيادة إنتاجية الزراعة.

    5. العمليات الخطرة: يُمكِن استخدام التحكم عن بُعد في العمليات الخطرة مثل التعامل مع المواد الكيميائية الخطرة أو التدخل في بيئات خطرة دون تعريض العمال للمخاطر.

    6. التعليم: يمكن استخدام التحكم عن بُعد في التعليم عبر الإنترنت وتقديم الدروس والمحاضرات من خلال منصات التعليم عن بُعد.

    7. النقل: يمكن استخدام تكنولوجيا التحكم عن بُعد في مجال النقل لتحسين السلامة وزيادة كفاءة النقل وتحسين تجربة المسافرين.

    تحسن تكنولوجيا التحكم عن بُعد باستمرار، وتطوير المزيد من التطبيقات المبتكرة ستعزز إمكاناتها في مختلف المجالات وتحسِّن العمليات والخدمات بشكل عام.

  • ما هو مفهوم الحوسبة البيولوجية ومجالات استخدامها في الأبحاث الطبية والعلمية؟

    ما هو مفهوم الحوسبة البيولوجية ومجالات استخدامها في الأبحاث الطبية والعلمية؟

    الحوسبة البيولوجية هي مجال يجمع بين الحوسبة والعلوم الحيوية لدراسة الأنظمة الحيوية باستخدام التقنيات الحاسوبية. تهدف هذه التقنية إلى فهم التفاعلات الحيوية المعقدة وتحليل البيانات الجينية والبروتينية والخلايا, وتسهيل الأبحاث الطبية والعلمية في مجموعة من المجالات:

    1. تحليل الجينوم والبروتينات: لفهم الوراثة والأمراض وتحديد العلاجات المحتملة.

    2. الطب التخصصي: كمحاكاة العضو أو الأعضاء لاختبار الأدوية وتطوير التشخيصات الطبية.

    3. تصميم الأدوية: لاكتشاف أدوية جديدة واختبارها بطرق آمنة وفعالة.

    4. الأبحاث البيئية: لدراسة التأثيرات البيئية والتنبؤ بالتغيرات المناخية.

    5. الزراعة والتحسين الوراثي: لتحسين المحاصيل والإنتاج الزراعي.

    6. تحليل البيانات الكبيرة: لفهم الأنظمة الحيوية المعقدة باستخدام تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

    7. الأبحاث العلمية: لفهم الظواهر الطبيعية والبيولوجية بطرق متقدمة ودقيقة.

    8. التنبؤ بالأمراض والتوقعات الصحية: لتحسين الرعاية الصحية والوقاية من الأمراض.

    9. التطوير الصيدلاني: لاكتشاف وتطوير الأدوية الجديدة.

    10. الأبحاث السريرية: لتحسين التجارب السريرية وتقديم العلاجات الأفضل للمرضى.

    هذه المجالات هي بعض الأمثلة عن كيفية استخدام الحوسبة البيولوجية في الأبحاث الطبية والعلمية, وتوفر تقنيات الحوسبة البيولوجية فرصًا هائلة للتطور في مجال العلوم الحيوية وتحسين جودة الحياة البشرية.

  • هل يمكن الاعتماد على الذكاء الصناعي في الزراعة ؟

    هل يمكن الاعتماد على الذكاء الصناعي في الزراعة ؟

    نعم، يمكن الاعتماد على التكنولوجيا والذكاء الصناعي في الزراعة لتحسين الإنتاجية وتحسين إدارة المزارع. إليك بعض الطرق التي يمكن استخدام الذكاء الصناعي في الزراعة:

    1. التشخيص والتوقعات: يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتحليل البيانات والتوقعات المناخية لتوفير توقعات دقيقة بشأن المحاصيل ومواسم النمو وتحديد أفضل الأوقات للزراعة.

    2. الري الذكي: يمكن استخدام الذكاء الصناعي وأنظمة الاستشعار عن بُعد لتحليل الرطوبة في التربة واحتياجات الري للمحاصيل بشكل دقيق. يمكن أيضًا تطوير أنظمة الري التلقائي التي تعتمد على بيانات الاستشعار لتحسين كفاءة استخدام المياه وتوفيرها.

    3. الإدارة المستدامة للمحاصيل: يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتحليل البيانات المتعلقة بالمحاصيل مثل الصور الجوية وبيانات الاستشعار عن بُعد والمعلومات الزراعية للكشف عن أمراض النباتات أو الآفات وتوجيه التدابير الوقائية والمعالجة المناسبة.

    4. القرارات الزراعية المستندة إلى البيانات: يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتحليل البيانات الزراعية وتوفير توصيات حول الأساليب الزراعية المثلى، مثل مواعيد الزراعة والتسميد والحصاد، وتحسين إدارة المزارع وتخطيط الإنتاج.

    5. الزراعة العمودية (Vertical Farming): في تقنية الزراعة العمودية، يمكن استخدام الذكاء الصناعي وأنظمة الإضاءة والتحكم الآلي لتحقيق زراعة ف

    عالة في المساحات المحدودة مثل المباني العمودية أو الصوب الزراعية.

    هذه هي بعض الأمثلة الشائعة على استخدام الذكاء الصناعي في الزراعة. يمكن للتكنولوجيا المتقدمة أن تساهم في تحسين إنتاجية الزراعة وتقليل التكاليف وتحسين استدامة النظم الزراعية.

  • كيف سيقود الذكاء الاصطناعي عصرا جديدا من الزراعة الدقيقة

    الذكاء الاصطناعي (AI) هي تقنية تعرض السلوك الذي يمكن تفسيره على أنه ذكاء بشري. هل يمكننا تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة؟ هل يمكن أن يكون الكمبيوتر أفضل من الرجل في اتخاذ القرارات المتعلقة بالكائنات الحية الأخرى في بيئة معقدة؟ هل يمكن لخوارزمية أن تغلب على غريزة المزارع ؟

    نتيجة بحث الصور عن ‪farm‬‏

    في السنوات الأخيرة ، مرت الزراعة بثورة كبيرة. من كونها واحدة من أكثر القطاعات التي تكون تحت خانة التقليدية ، فقد أصبحت واحدة من أكثر القطاعات تقدما و تطورا .

    المعلومة عند الحاجة لها !

    اعتاد المزارع التقليدي الاعتماد على الشعور الغريزي والحدس في صنع القرار. كانت البيانات الميدانية نادرة ، وإذا تم تجميعها ، فقد تم تجميعها محليًا على الورق ، اوملفات Excel ، وما إلى ذلك.

    ولكن أدى عصر المعلومات إلى إحداث ثورة في الزراعة ، وأصبح مزارعي اليوم أسهل في الوصول إلى البيانات ، التي تم جمعها من حقولهم. يستخدم المزارعون تقنيات الزراعة الدقيقة ، مثل الطائرات بدون طيار ، ونظام تحديد المواقع ، وأجهزة الاستشعار الميدانية ، وأجهزة الاستشعار المركبة على الجرارات ، وما إلى ذلك.

    في الواقع ، حتى من دون استخدام معدات الأجهزة في المزرعة ، يتم جمع البيانات بشكل مستمر من الفضاء ، عن طريق الأقمار الصناعية ، ومحطات الطقس.

    هذا يسمح عمليا لأي شخص أن يعرف أي المحاصيل التي زرعت وأين ومتى ، وحتى تقييم إمكانات الغلة للمحصول.
    لكن السؤال الكبير الآن هو ما يجب القيام به مع كل تلك البيانات.

    لقد وفرنا البيانات والإحصاءات ، ولكن هل يمكننا القيام بالمزيد؟

    إن تزويد المزارعين بالبيانات ليس مفيدًا دائمًا ويمكن أن يكون ساحقًا أو يصعب تحليله.

    وقد طورت العديد من شركات التكنولوجيا المتقدمة تقنيات إما لجمع البيانات أو الحصول على رؤى أو كليهما. في معظم الحالات ، يتم تقديم البيانات من خلال خرائط مرمزة بالألوان تظهر ، على سبيل المثال ، أنماط نمو المحاصيل ، رطوبة التربة ، محتوى النيتروجين ، إلخ.

    هذه هي الطريقة العملية الوحيدة لتزويد المزارع بنظرة عامة على مجاله ، وأحيانًا الكشف عن المشاكل المحتملة في أقسام محددة من الحقل.

    لذلك ، إذا كانت البيانات الزراعية متاحة منذ بضع سنوات ، فلم تكن متوفرة اليوم ، حيث لدينا التكنولوجيا لجمع بيانات كمية كبيرة وتزويد المزارعين برؤى ثاقبة حول حقولهم ومحاصيلهم.

    ومع ذلك ، لا يزال يتم اتخاذ القرارات من قبل المزارعين ومستشاريهم فقط !! .

     

    من القرارات الجيدة إلى الذكاء الاصطناعي

    وبالتالي ، فإن الطريقة التي يتخذ بها المزارعون القرارات هي التحول من قرارات التخمين  إلى القرارات المستنيرة ، أو ما أسميه “قرارات التخمين المعتمدة على البيانات”.

    الخطوة التالية الطبيعية هي تحليل البيانات وتزويد المزارعين ليس فقط بالأفكار ، ولكن أيضًا بتوصيات واضحة ودقيقة. وعلاوة على ذلك ، قد يتم اكتشاف رؤى وروابط جديدة لم تكن معروفة من قبل. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي.

     

    في الواقع ، يمكن ل “الآلات” اتخاذ قرارات أفضل بكثير من البشر.

    حيث أن النظام البيئي الزراعي هو نظام بيولوجي ، فيزيائي ، وكيميائي. هذه العلوم كلها عن مطابقة الأنماط. ومع ذلك ، فإن عدد الاحتمالات والعوامل التي تؤثر على النظام كبير ، مما يجعل من المستحيل على الناس تحليل واستخلاص النتائج بشكل فعال.

    وبالنسبة لتحليل البيانات ، يمكن لخوارزميات الكمبيوتر أيضا معرفة وتحسين الافتراضات والحسابات في عملية تلقائية تسمى “التعلم الآلي”.

    فيمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحديد الأنماط ، دون حتى معرفة ما نبحث عنه. كلما زادت البيانات التي يتلقونها ، كلما أصبحت عملية التعلم أفضل.

    يبنما لا يمكن للمزارعين الأفراد فقط الاستفادة من الذكاء الأصطناعي  والتعلم الآلي في الزراعة.فتلك  الكمية الهائلة من البيانات التي يتم جمعها على نطاق عالمي يمكن أن تدعم البحوث العالمية و ما يتعلق بدراسات الوطنية و العالمية وعمليات صنع القرار الدولية و المساعدة فيما يتعلق بالامن الغذائي وما الى أخره .

    و من الواضح أن هناك العديد من التحديات في المستقبل. مثل قضايا ملكية البيانات والخصوصية ومسؤولية البيانات وكيفية جعل البيانات قابلة للاستخدام في وسط المناقشات الحالية.

    باختصار ، نحن في خضم أوقات فريدة ومثيرة ، عندما تتحول الزراعة من الزراعة “القديمة” إلى عصر الذكاء الاصطناعي.

     

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر