فاطمه پاسبان copy

در این میان افزایش بهره‌وری در بخش کشاورزی با ابزارها و اقدامات گوناگونی میسر می‌شود که یکی از آنها «کاربرد هوش مصنوعی» است. ضرورت دارد که رویکرد جهانی و کشوری به سمت کاهش ناامنی غذایی باشد. در سال ۲۰۲۱، ۱۱.۷‌درصد از جمعیت جهان به شدت دچار ناامنی غذایی بودند. با افزایش روزافزون جمعیت جهان، نیاز به استفاده از فناوری در اکوسیستم تولید مواد غذایی وجود دارد تا اطمینان حاصل شود که جمعیت از امنیت‌غذایی برخوردار است. هوش مصنوعی به عنوان یکی از راه‌های مبارزه با فقر از طریق کاربردهای آن در حوزه کشاورزی مطرح شده است که راهی برای افزایش تولید مواد غذایی است. کاربردهای هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود چهار رکن امنیت غذایی یعنی دسترسی، ثبات، استفاده و در دسترس بودن دارند. هوش مصنوعی ترکیبی از رشته‌‌‌های علمی متعارف، تئوری‌‌‌های علمی و شیوه‌‌‌هایی با استفاده از منطق ریاضی، آمار و احتمالات، از طریق رایانه است.

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌‌‌های پیشرفته و داده‌‌‌های بزرگ، می‌تواند به کشاورزان کمک کند تا بهینه‌‌‌ترین روش‌های کاشت، داشت و برداشت و تولید را شناسایی کنند و به دنبال آن کاهش ضایعات و افزایش محصول نهایی در زنجیره ارزش غذایی را به همراه دارد . همچنین، با استفاده از داده‌‌‌های به‌‌‌روز و تحلیل‌‌‌های پیشرفته، کشاورزان می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند و الگوی کشت خود را تعیین و بهره‌‌‌وری تولید خود را افزایش دهند. از سوی دیگر فناوری نوین هوش مصنوعی می‌تواند ظرفیت‌های زیادی برای بهبود و توسعه کشاورزی ارگانیک و پایدار فراهم کند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، داده‌کا‌وی، اینترنت اشیا، روباتیک و سامانه‌های خبره قادرند به افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، بهبود تصمیم‌گیری وارتقای پایداری در کشاورزی ارگانیک و پایدار کمک کنند. به عنوان نمونه یک اپلیکیشن موبایل هوشمند که روی دستگاه‌های موبایل اندرویدی برای تشخیص بیماری‌های گندم در پاکستان توسعه‌یافته است با ۹۹‌درصد اطمینان، تشخیص بیماری را انجام می‌دهد.

در بخش مصرف کننده، جایی که هوش مصنوعی نقش اصلی را ایفا می‌کند، می‌توان از آن برای رضایت مشتری، دستور‌العمل‌ها، تحویل غذا، خدمات آنلاین، سیستم‌های سفارش خودکار و مدیریت ضایعات غذا استفاده کرد. هوش مصنوعی کل زنجیره ارزش غذا از مزرعه تا سفره را تحت‌تاثیر قرار می‌دهد و فرصت‌های جدیدی برای کشاورزی دقیق، نظارت و مدیریت در زمان واقعی تولید کشاورزی ایجاد می‌شود در حالی که اثرات نامطلوب این شیوه‌ها بر محیط‌زیست به حداقل می‌رسد. علاوه بر این، فناوری‌‌‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی الگوهای آب‌‌‌وهوا و ارزیابی تولید بخش کشاورزی از نظر وجود بیماری‌‌‌ها یا آفات و تغذیه ناکافی گیاهان و جانداران استفاده می‌‌‌شوند. یک توانایی استثنایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و کشف محاسباتی روابط و الگوهای پیچیده را امکان‌پذیر می‌کند و در نتیجه اتلاف زمان کاهش می‌یابد.

چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی بهینه‌سازی تولید مواد غذایی، مصرف مواد غذایی و زنجیره ارزش و همچنین به حداقل رساندن اثرات منفی زیست ‌محیطی است. به‌رغم پتانسیل امیدوارکننده هوش مصنوعی برای مقابله با چالش‌‌‌هایی مانند امنیت غذایی و پایداری زیست‌‌‌محیطی، پذیرش هوش مصنوعی در کشاورزی با موانعی از جمله پذیرش فناوری، نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌‌‌ها و نیاز به سرمایه‌‌‌گذاری قابل‌توجه در زیرساخت‌‌‌های دیجیتال مواجه است. همچنین کاربرد هوش مصنوعی برای کشاورزی پایدار نیازمند تلاش‌‌‌های مشترک میان ذی‌نفعان، از جمله سرمایه‌‌‌گذاری در سواد دیجیتال، توسعه چارچوب‌‌‌های نظارتی، و تقویت مشارکت‌‌‌های عمومی و خصوصی است.