آیا عدم تمایل کشاورزان به استقبال از هوش مصنوعی مانع آینده کشاورزی است؟

کشاورزی همیشه حرفه ای غرق در سنت بوده است و برای تسلط بر تفاوت های ظریف زمین به سال ها تجربه نیاز دارد. کشاورزان اغلب 10 تا 15 سال طول می کشند تا به طور کامل بر ویژگی های منحصر به فرد مزارع خود تسلط پیدا کنند و یاد بگیرند که چگونه عملکرد را بهینه کنند و عملیات خود را سودآور کنند. با این حال، حتی کشاورزان باتجربه نیز می توانند برای دستیابی به موفقیت پایدار تلاش کنند، به خصوص که شرایط محیطی به دلیل تغییرات آب و هوایی به طور فزاینده غیرقابل پیش بینی می شود.

اینجاست که هوش مصنوعی در کشاورزی نه تنها جالب، بلکه انقلابی می شود. با استفاده از هوش مصنوعی، کشاورزان می توانند زمان لازم برای یادگیری زمین و بهینه سازی عملیات خود را به شدت کوتاه کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مزارع را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و برای ورودی‌هایی مانند آب، کود و برنامه‌های کاشت توصیه‌هایی ارائه کنند. این به کشاورزان کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کنند که می تواند منجر به عملکرد بهتر و سود بیشتر بسیار سریعتر از روش های سنتی شود.

تاثیر تغییر آب و هوا

تغییرات آب و هوایی لایه دیگری از پیچیدگی را به کشاورزی اضافه می کند. شیوه های سنتی که ممکن است در گذشته به خوبی کار کرده باشند، با تغییر الگوهای آب و هوا، کمتر موثر می شوند. بارندگی غیرقابل پیش بینی، دماهای نوسان، و رویدادهای شدید آب و هوایی در حال حاضر به جای استثنا، یک امر عادی هستند. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه بینش‌های مبتنی بر داده‌ها که آخرین مدل‌های آب و هوا و داده‌های محیطی را همراه با تحقیقات دانشگاه ترویج کشاورزی در نظر می‌گیرد، به کشاورزان کمک کند تا با این تغییرات سازگار شوند و به آنها اجازه می‌دهد تا شیوه‌های خود را بر این اساس تنظیم کنند.

مرتبط:هوش مصنوعی مولد به ریشه مشکل MTTR می رسد

وضعیت موجود هوش مصنوعی و جمع آوری داده ها در کشاورزی

با وجود مزایای واضح، جمع آوری داده ها در کشاورزی هنوز در مراحل اولیه است. بسیاری از مزارع تا حدی داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، فقط بر جنبه‌های خاصی از عملکردشان، مانند رطوبت خاک یا رشد محصول، بدون ادغام سایر عوامل حیاتی مانند الگوهای آب و هوا تمرکز می‌کنند. این رویکرد پراکنده، دستیابی به یک دید جامع از سلامت و بهره وری مزرعه را دشوار می کند. علاوه بر این، جمع آوری داده ها اغلب در زمان واقعی انجام نمی شود، که سودمندی آن را در تصمیم گیری به موقع محدود می کند. به عنوان مثال، اکثر سیستم ها هر چهار ساعت یک بار گزارش می دهند. سیستم های جدیدتر و دقیق تر هر 2.5 دقیقه گزارش می دهند و تشخیص تغییرات کوچک را ممکن می سازند.

چالش ها در جمع آوری داده های مزرعه

یکی از چالش های عمده در جمع آوری داده های کشاورزی، تغییرپذیری خود داده ها است. هیچ دو فصلی یکسان نیست و محصولات مراحل مختلف رشد را طی می کنند که نیاز به نهاده ها و مراقبت های متفاوتی دارد. این تنوع بیشتر به دلیل طیف متنوع محصولات کشت شده، آب و هوای متغیر و موقعیت جغرافیایی منحصر به فرد هر مزرعه پیچیده می شود. عواملی مانند نوع خاک، در دسترس بودن آب، و شیوه های خاک ورزی می تواند بسیار متفاوت باشد، حتی در یک مزرعه. این امر، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها را در زمان واقعی، سال به سال، برای انجام پیش بینی ها و توصیه های دقیق ضروری می کند.

مرتبط:چگونه انقلاب هوش مصنوعی آینده شبکه های مخابراتی را تغییر می دهد

عدم تمایل به پذیرش فناوری های جدید

علیرغم مزایای بالقوه، کشاورزان از لحاظ تاریخی در پذیرش فناوری های جدید کند بوده اند. کشاورزی ذاتاً یک تجارت مخاطره آمیز است و بسیاری از کشاورزان به طور قابل درک ریسک گریز هستند. چند فصل می تواند برای به خطر انداختن آینده یک مزرعه کافی باشد، بنابراین کشاورزان تمایل دارند برای به حداقل رساندن خطر تصمیمات محافظه کارانه بگیرند. بر اساس USDA، میانگین سنی یک کشاورز در ایالات متحده 58 سال است، به این معنی که بسیاری از آنها کشاورزی را در دوران بسیار متفاوتی شروع کردند. این عامل سنی همچنین به عدم تمایل به پذیرش فناوری‌های جدید و ناآشنا کمک می‌کند، اما همچنین با توجه به کمبود نیروی کار امروزی برای سودآوری لازم است.

پل زدن شکاف: دسترسی به هوش مصنوعی و جمع آوری داده ها

برای اینکه هوش مصنوعی و جمع آوری داده ها در کشاورزی به واقعیت تبدیل شود، باید شکاف بین بازگشت سرمایه فوری (ROI) و ارزشی را که جمع آوری داده ها و هوش مصنوعی می توانند به ارمغان بیاورند، پر کنیم، در حالی که به روشی ساده و کاربرپسند بسته بندی می شوند. یکی از رویکردها ایجاد محصولاتی است که صرفه جویی فوری در نیروی کار و بینش داده در زمان واقعی را فراهم می کند و به کشاورزان یک بازگشت سرمایه واضح و ملموس در کوتاه مدت ارائه می دهد. به عنوان مثال، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به کشاورزان کمک کنند تا از راه دور عملیات خود را نظارت کنند، نیاز به بازرسی‌های بصری زمان‌بر را کاهش داده و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بر جنبه‌های دیگر کسب‌وکار خود، مانند بازاریابی تمرکز کنند.

با کاهش هزینه فرصت جستجوی مشکلاتی که ممکن است وجود نداشته باشند و با جلوگیری از کاهش عملکرد ناشی از مسائل غیر قابل توجه، هوش مصنوعی می تواند به کشاورزان کمک کند تا کارایی و بهره وری خود را افزایش دهند. با گذشت زمان، همانطور که کشاورزان مزایای این فناوری‌ها را می‌بینند، نرخ پذیرش احتمالاً افزایش می‌یابد و راه را برای رویکردی پایدارتر و مبتنی بر داده‌ها برای کشاورزی هموار می‌کند.

در نتیجه، هوش مصنوعی در کشاورزی این پتانسیل را دارد که روش کشاورزی ما را متحول کند. با کوتاه کردن منحنی یادگیری، انطباق با تغییرات اقلیمی، و جامع‌تر و در دسترس‌تر کردن جمع‌آوری داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به کشاورزان کمک کند تا عملیات خود را بهینه کنند، خطرات را کاهش دهند و موفقیت بلندمدت خود را در یک محیط چالش برانگیز تضمین کنند.