نظام زراعي ذكي متكامل: من محاكاة البيانات إلى المراقبة المحاصيل والتوصية بافضل الانواع باستخدام تعلم الآلة والعلم العميق وإنترنت الأشياء

تخيل أنك مزارع أو مستثمر زراعي وتريد أن تعرف: "ما هو أفضل محصول يمكنني زراعته في أرضي هذا العام لتحقيق أعلى إنتاج؟"

الإجابة على هذا السؤال معقدة جدًا لأنها تعتمد على الكثير من العوامل مثل:

الطقس: هل سيكون الموسم حارًا أم باردًا؟ ممطرًا أم جافًا؟

نوع التربة: هل هي رملية تجف بسرعة أم طينية تحتفظ بالماء؟

الموقع: هل الأرض في منطقة ساحلية رطبة أم جبلية باردة أم صحراوية حارة؟

نوع المحصول: هل تزرع طماطم تحب الشمس والماء، أم زيتونًا يتحمل الجفاف؟

طريقة الزراعة: هل تستخدم أساليب تقليدية أم حديثة ودقيقة؟

مشروعنا هو عبارة عن "عقل إلكتروني خبير بالزراعة" تم بناؤه للإجابة على هذا السؤال.

كيف بنينا هذا "العقل الخبير"؟

الخطوة الأولى: إنشاء عالم زراعي افتراضي (توليد البيانات - Dataset Generation)

بما أن جمع بيانات حقيقية عن آلاف المزارع حول العالم لمدة سنوات أمر صعب ومكلف جدًا، قمنا ببناء "لعبة محاكاة زراعية" على الكمبيوتر. في هذه اللعبة:

أنشأنا آلاف المزارع الافتراضية: كل مزرعة لها موقع مختلف (ساحلي، جبلي، إلخ)، ونوع تربة مختلف، ومساحة مختلفة.

جعلناها تزرع محاصيل متنوعة: جعلنا هذه المزارع "تزرع" محاصيل مختلفة مثل القمح، والبطاطس، والطماطم، والتمر، والزيتون.

حاكينا الطقس والظروف: لكل مزرعة، قمنا بمحاكاة الطقس على مدار موسم كامل (حوالي 4 أشهر)، بما في ذلك درجة حرارة التربة، ورطوبتها، وكمية ضوء الشمس، والأمطار. حتى أننا أضفنا أحداثًا طارئة مثل موجات الحر والجفاف.

سجلنا النتائج: في نهاية كل موسم افتراضي، سجلنا كمية الإنتاج التي حققتها كل مزرعة لكل محصول.

النتيجة كانت موسوعة ضخمة من التجارب الزراعية الافتراضية، تحتوي على معلومات عن آلاف السيناريوهات المختلفة والنتائج المترتبة عليها.

الخطوة الثانية: تعليم الكمبيوتر ليصبح خبيرًا (تدريب النموذج - Model Training)

بعد أن أصبح لدينا هذه الموسوعة الضخمة، قمنا بتعليم برنامج كمبيوتر ذكي (نموذج تعلم آلة اسمه "CatBoost") ليصبح خبيرًا. عملية التعليم كانت كالتالي:

أعطيناه كل البيانات: قدمنا للنموذج كل معلومات المزارع الافتراضية (الطقس، التربة، الموقع، نوع المحصول المزروع) وأخبرناه بالنتيجة النهائية (كمية الإنتاج).

بحث عن الأنماط: بدأ النموذج في تحليل كل هذه البيانات، يبحث عن الأنماط الخفية. تعلم أشياء مثل:

"الطماطم تنتج بشكل أفضل في المناطق الدافئة ذات التربة التي تحتفظ بالماء."

"القمح يعاني إذا كانت الأمطار غزيرة جدًا."

"الزراعة الدقيقة تزيد الإنتاج بنسبة معينة مقارنة بالتقليدية."

"انخفاض صحة النبات (التي نقيسها بمؤشر NDVI) في منتصف الموسم يعني أن الإنتاج سيكون ضعيفًا."

أصبح خبيرًا: بعد مراجعة آلاف الأمثلة، أصبح النموذج قادرًا على التنبؤ بدقة بكمية الإنتاج المتوقعة لأي محصول في أي مكان، فقط من خلال معرفة الظروف.

النتيجة النهائية: نظام التوصية بالمحاصيل (The Recommendation System)

الآن، يمكن لأي مزارع استخدام هذا "العقل الخبير". إليك كيف يعمل:

المزارع يدخل بيانات أرضه: "أرضي تقع في منطقة سهلية، تربتها طفالية، وسأستخدم الزراعة العضوية هذا الربيع. وهذه هي قراءات الطقس والتربة المتوقعة."

الخبير الإلكتروني يفكر: يأخذ النموذج هذه المعلومات ويقوم بعملية "ماذا لو؟" السريعة جدًا:

"ماذا لو زرعنا قمحًا هنا؟" » يتوقع النموذج: "الإنتاج سيكون حوالي 4000 كجم/هكتار."

"ماذا لو زرعنا طماطم؟" » يتوقع النموذج: "الإنتاج سيكون حوالي 35000 كجم/هكتار."

"ماذا لو زرعنا بطاطس؟" » يتوقع النموذج: "الإنتاج سيكون حوالي 42000 كجم/هكتار."

ويكرر هذا لجميع المحاصيل الممكنة.

يقدم التوصية: في النهاية، يقدم النظام للمزارع قائمة مرتبة بأفضل المحاصيل لأرضه وظروفه، قائلاً: "بناءً على بياناتك، البطاطس هي الخيار الأفضل لتحقيق أعلى إنتاجية، تليها الطماطم ثم القمح."

ببساطة، هذا المشروع هو بناء مستشار زراعي رقمي ذكي يساعد المزارعين على اتخاذ قرارات أفضل حول ما يجب زراعته، مما قد يؤدي إلى زيادة الإنتاج وتقليل المخاطر.