هوش مصنوعي

طبق گفته شركت بين المللي داده (IDC) ، هزينه هاي جهاني براي هوش مصنوعي بيش از 50 درصد افزايش مي يابد و تا سال 2021 تقريباً به 58 ميليارد دلار مي رسد. نيمي از هزينه هاي جهان به ابزارها و ماشين آلات هوش مصنوعي اختصاص خواهد يافت و اين امر به خاطر تغيير در سبك زندگي ، توليد و امور مالي و بانكي است. يكي از صنعت هايي كه هوش مصنوعي به آن وارد شده كشاورزي است. در كارهاي باغباني و كشاورزي به طور فزاينده اي از چت بات ها و ابزارهاي مجهز به هوش مصنوعي استفاده مي شود. به ويژه در آسيا و آمريكاي جنوبي. با گذراندن دوره هاي هوش مصنوعي كه به آنها كمك مي كند جنبه پيچيده و آينده نگرانه هوش مصنوعي را درك كنند ، تعداد بيشتري از افراد در مورد هوش مصنوعي و برنامه هاي باغباني آن ياد مي گيرند.

چرا از هوش مصنوعي در كشاورزي و باغباني بايد استفاده كنيم ؟

تشخيص و رفع اشكالات

باغداران و كشاورزان در سراسر جهان با مشكلاتي مانند حشرات و آفات ناخواسته كه محصولات زراعي را مي خورند ، عدم آگاهي از آفت كش مناسب براي محصولات خود ، عدم اطلاع از زمان مناسب براي كاشت محصول خاص ، عدم درك كمبود تغذيه محصول و بلد نبودن نحوه خريد تجهيزات براي مزارع مواجه هستند. گياهان مي توانند از طريق آب ، هوا، و خاك به بيماري هايي مبتلا شوند كه در نبود كارشناس متخصص  مي تواند تشخيص داده نشود و مشكلاتي را براي مزرعه و باغداران ايجاد كند. امروزه هوش مصنوعي مي تواند مشكلات واقعي را تشخيص دهد و در امر كشت كمك كند. هوش مصنوعي همچنين در انجام اقداماتي از قبيل مديريت و بازرسي محصول ، آبياري گياه و سمپاشي سموم دفع آفات كمك خواهد كرد. اين فناوري  تعاملي ، شهودي و آموزشي است ، و موجب مي شود كه سيستم هوشمند تر و آينده نگر تر شود.

راهكار هاي  هوش مصنوعي

از طريق رباتيك كشاورزي ، نظارت بر خاك و گياهان ، و با انجام پيش بيني هاي پشتيباني شده از داده ها ، هوش مصنوعي در زمينه كشاورزي و كشاورزي در حال ظهور است. داده هاي خاك و داده هاي عملكرد محصول ذخيره مي شود و براي توليد الگوريتم هايي كه تصميم مي گيرند آب و نور در اختيار گياه قرار گيرد يا خير ، تجزيه و تحليل مي شود. دانشمندان حدس مي زنند كه تا سال 2050 جمعيت كره زمين به نه ميليارد نفر خواهد رسيد كه اين امر موجب مي شود تا براي افزايش 70 % محصولات كشاورزي به هوش مصنوعي روي آورده شود. همچنين با استفاده از اين فناوري مي توان  كشاورزي شهري را گسترش داد تا افراد بتوانند محصولات مورد نياز خود را توليد كنند.

آينده كشاورزي با هوش مصنوعي

غذاي بيشتر با مصرف آب و منابع كمتر

در مواقع كمبود آب ، استفاده از هوش مصنوعي در كشاورزي و باغباني،  به صرفه جويي در مصرف آب كمك مي كند. اين سيستم ها از انرژي خورشيدي براي عملكرد استفاده مي كند ، بنابراين راهي بدون آلودگي نيز هستند. كشاورزي هوشمند بازده سرمايه گذاري را به حداكثر مي رساند و آن را به يك انتخاب هوشمندانه اقتصادي تبديل مي كند.

صنعت كشاورزي غيرمتمركز

اگر سناريو يك آرمانشهر عملي شود و اگر هركس از گزينه هاي قابل حمل كشاورزي در خانه استفاده كند ، خواه يك شهرك شهري باشد يا روستايي ، اين صنعت به طور عملي منحل مي شود.

غذاي تازه و سالم بر سر سفره ها

محصولات مزرعه اي با استفاده ناچيز از سموم دفع آفات و علف كش ها براي از بين بردن آفات در خانه پرورش داده مي شوند. غذاخوري ها مي توانند مواد اوليه خود را پرورش دهند و ظرف چند ساعت پس از برداشت از آنها استفاده كنند.

غذاي ارزانتر

از آنجا كه گياهان در خانه پرورش مي يابند ، كشورها مجاز به واردات محصولات غذايي در سطح بين المللي نخواهند بود. صنايع غذايي بسيار محلي و آزمايشي خواهند شد. مردم قادر خواهند بود گياهان مورد نياز خود  را به جاي خريد با نرخ هاي گران از بازار، توليد كنند.

حضور كشاورزي در مناطق غير حاصلخيز جهان

كشاورزي عمودي در مناطق خشك ، نيمه خشك و خشكسالي جهان ، يا توليد محصولات زراعي محدود و گونه هاي نادر، كاربرد مستقيم دارد.

از اين رو بسياري از شركت هايي كه در زمينه هوش مصنوعي فعاليت مي كنند در اين صنعت سرمايه گذاري كرده اند تا بتوانند در آينده نه چندان دور محصولات تغذيه اي در كره زمين را تامين كنند.

در برخي از مواقع افراد هوش مصنوعي و اتوماسيون را با هم  اشتباه مي گيرند اما بايد توجه داشت كه تفاوت هايي ميان اين دو وجود دارد. دكتر مارك نسيلا ، مدير تحليلي FNB براي بانكداري مصرف كننده ، توضيح مي دهد كه اختلاف اصلي اين است كه هوش مصنوعي تصميمات و اقدامات هوش انساني را تقليد مي كند ، در حالي كه اتوماسيون بر ساده سازي كارهاي تكراري و آموزنده تمركز دارد. وي افزود: اتوماسيون مدت زماني است كه وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بيشتر فعاليت هاي تجاري ادغام شده است كه ديگر قابل تشخيص نيست  به عنوان مثال ، توليد خودكار ايميل هاي بازاريابي و پيام كوتاه به مشتريان از نمونه هاي اتوماسيون مي باشد.”

تعريف هوش مصنوعي و اتوماسيون و تفاوت ميان آنها

اگر بخواهيم خيلي ساده به اختلاف ميان اين دو اشاره كنيم اتوماسيون نرم افزاري است كه از قوانين از پيش برنامه ريزي شده پيروي مي كند. هوش مصنوعي براي شبيه سازي تفكر انسان طراحي شده است. آنچه هم سيستم هاي خودكار را هدايت مي كند و هم هوش مصنوعي همان چيزي است كه مشاغل را پيش مي برد: داده ها. ماشين هاي خودكار داده ها را جمع مي كنند و سيستم هاي هوش مصنوعي آن را “درك” مي كنند.

هوش مصنوعي علم ايجاد ماشين هايي است كه وظيفه دارند مشكلات را حل كنند و برخي از كارهايي را انجام دهند كه پردازش آنها  براي مغز انسان پيچيده باشد. از طرف ديگر ، اتوماسيون استفاده از فناوري براي اتوماسيون فرآيندها با حداقل دخالت انسان يا بدون آن است. اتوماسيون توانايي ماشين ها در انجام كارهايي است كه انجام آنها توسط انسان غيرممكن يا دشوار است در حالي كه هوش مصنوعي شبيه سازي هوش انسان است. تمركز هوش مصنوعي بر ايجاد ماشين هاي بسيار هوشمند براي انجام وظايفي است كه به معناي طبيعي تفكر يا رفتار هوشمندانه ناميده مي شوند. اين علم و مهندسي ساخت ماشين آلات به اندازه كافي هوشمند است كه مي تواند از هوش و رفتار انسان تقليد كند. ايده پشت هوش مصنوعي ايجاد فناوري است كه به كامپيوترها و ماشين آلات اجازه مي دهد مانند انسان فكر كنند ، مانند انسان رفتار كنند و از آنها بياموزند. هدف اصلي اتوماسيون ساده سازي و تسريع در انجام كارهاي متداول و تكراري براي افزايش بهره وري و كارايي توليد ، با درگيري كمتر يا بدون درگيري انسان است.

مثال هايي از هوش مصنوعي و اتوماسيون

نمونه هايي از هوش مصنوعي شامل برنامه هاي اشتراك تاكسي مانند Uber و Lyft ،تشخيص گفتار ، حل مسئله ، يادگيري ماشين ، دسته بندي ايميل هوشمند ، فيلترهاي هرزنامه ، دستگاه هاي Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوي پيش بيني Google ، توصيه هاي محصول و موارد ديگر مي باشد.

نمونه هايي از اتوماسيون شامل پر كردن خودكار فرم ، پشتيباني مشتري ، امضاهاي ديجيتالي ، مونتاژ خودكار ، تجزيه و تحليل كارمندان ، بانكداري آنلاين ، پردازش پرداخت ، ماشين آلات كنترل عددي ، ربات هاي كنترل مواد ، سيستم هاي بزرگراهي ، مديريت خودكار پسماند ، خرده فروشي خودكار ، نظارت تصويري و غيره است. يكي از نمونه هاي متداول سيستم خودكار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگي است.

در نهايت ، يادگيري ماشين مي تواند عناصر اتوماسيون را در خود داشته باشد اما توانايي پاسخگويي پويا به ورودي هاي تغيير يافته باعث مي شود كه يادگيري ماشين براي بسياري از فرايندهايي كه مي توانند خودكار شوند ، بيش از حد خوب باشد. از آنجا كه پيشرفت هاي فن آوري ايجاد فرآيندهاي يادگيري ماشين را آسان تر مي كند ، ممكن است يادگيري ماشين در رويه هاي خودكار به به شكست منجر شود. در حال حاضر ، يادگيري ماشيني براي  روشهاي كار در صنعت متناسب است و اتوماسيون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوري در تجارت است.

در نهايت هوش مصنوعي مي تواند نوعي اتوماسيون ، رباتيك و نرم افزار باشد سه زمينه اي كه گزارش اتوماسيون روي آنها تمركز كرده است.

طراحي سايت