البروفيسور الدخيري : نستهدف إدخال الذكاء الاصطناعي في أساليب الزراعة الحديثة بالمنطقة العربية
تاريخ النشر: 26th, February 2024 GMT
أكد البروفيسور إبراهيم آدم أحمد الدخيري مدير عام المنظمة العربية للتنمية الزراعية أن المنظمة تستهدف ادخال تقنيات الزراعة الذكية والدقيقة لتحسين الإنتاجية الزراعية وضمان الأمن الغذائي في المنطقة العربية، مشيراً إلى أن هذه التقنيات ستلعب دوراً حاسماً في تحقيق استدامة القطاع الزراعي وتقليل الهدر والفاقد من خلال دعم الابتكار وتبني أحدث التقنيات.
جاء ذلك خلال مشاركته في ورشة عمل حول دور استخدامات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أساليب الزراعة الحديثة وتنميتها، ضمن فعاليات معرض قطر الزراعي الدولي 2024 (أكسبو قطر 2023)، التي نظمت بالتعاون مع الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري التابعة لجامعة الدول العربية.
وأضاف الدخيري ان المنظمة تسعى لتوفير بيئة زراعية مستدامة تعزز إنتاجية المزارعين وتحسن جودة المنتجات، وتعمل على تعزيز التوعية والتدريب للمزارعين حول فوائد واستخدامات هذه التقنيات الحديثة، لضمان تبنيها بنجاح في المنطقة العربية وتعزيز دورها في تحقيق الأمن الغذائي والاستدامة البيئية.
تناولت ورش العمل العديد من المواضيع المختلفة حول الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الزراعة ، ومن هذه الجلسات آليات استخدام التقنيات الذكية والدقيقة في تطوير الزراعة من خلال استخدام الطائرات المسيرة والذكاء الاصطناعي في معرفة حالة المحاصيل وزيادة إنتاجيتها والاتجاهات الحديثة لتطوير البحوث الزراعية، والفرص الاستثمارية لدعم التقنيات الحديثة لمنظومة الزراعة الذكية.
بالإضافة إلي الجلسات التي تناولت تطبيقات الروبوتات والطائرات المسيرة في الزراعة، وكيفية استخدامها في تحسين الإنتاجية وتقليل التكاليف، وتدعم بها عملية الزراعة بشكل فعال، من خلال الرصد الدقيق للمحاصيل، والتحكم في التسميد والري بشكل أكثر دقة وكفاءة.
كما تطرقت جلسات العمل إلى استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال الزراعة الذكية ودور الدول العربية والشراكات الدولية في تعزيز التعاون لتطوير تقنيات الزراعة الذكية.
واستعرض المؤتمر بعض التجارب الناجحة من مختلف الدول والفرص والتحديات في هذا المجال المهم، وسبل تعزيز التبادل المعرفي والخبرات الدولية لتعزيز الزراعة الذكية وتحقيق الاستدامة، فضلا عن التأكيد على أهمية الشراكات بين القطاعين العام والخاص، ودور المؤسسات البحثية في تطوير التقنيات ونقل المعرفة للمزارعين.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: مدير عام المنظمة العربية للتنمية الزراعية الأمن الغذائي استدامة القطاع الزراعي الذکاء الاصطناعی فی الزراعة الذکیة
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
"الصحة الفلسطينية": الاحتلال يواصل ارتكاب المجازر بحق شعبنا في غزة