یادگیری ماشین در کشاورزی چه کاربردهایی دارد؟

یادگیری ماشین در کشاورزی چه کاربردهایی دارد؟ در این مطلب به‌صورت مفصل به نقش یادگیری ماشین در کشاورزی نوظهور پرداخته‌ایم و کاربردهای مختلف این دانش در کشاورزی را بررسی کرده‌ایم. در ادامه هم مدل‌های کاربردی و مورداستفاده را معرفی کرده‌ایم.

کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی

اخیراً درباره‌ی مفهوم نوظهور کشاورزی هوشمند بسیار بحث شده است. این شاخه قرار است کشاورزی را با کمک الگوریتم‌هایی، با دقت بالا، کارآمدتر و مؤثرتر کند. سازوکاری هم که آن را به حرکت درمی‌آورد یادگیری ماشین یا Machine Learning است. این حوزه، همراه با تکنولوژی کلان‌داده یا Big Data، برای ایجاد فرصت‌های جدید به‌منظور کشف، کمّی‌کردن و درک فرایندهای فشرده‌ی داده در محیط‌های عملیاتی کشاورزی پدید آمده است.

۱. مدیریت گونه‌ها

مدیریت گونه‌ها یکی از کاربرهای یادگیری ماشین در کشاورزی است که شاخه‌های متعددی را دربرمی‌گیرد. این شاخه‌ها از این قرار است:

پرورش گونه‌ها

انتخاب گونه فرایندی خسته‌کننده برای جست‌وجوی ژن‌های خاص است. این ژن‌ها اثربخشی استفاده از آب و مواد مغذی، سازگاری با تغییرات آب‌وهوا، مقاومت دربرابر بیماری‌ها و هم‌چنین محتوای مواد مغذی یا طعم بهتر را تعیین می‌کنند. یادگیری ماشین، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به داده‌های مربوط به زمین کشت در طول دهه‌ها برای تجزیه‌وتحلیل عملکرد محصولات در اقلیم‌های مختلف و ویژگی‌های جدیدی که در این فرایند ایجاد شده‌اند نیاز دارند. براساس این داده‌ها، آن‌ها می‌توانند مدلی احتمال بسازند که پیش‌بینی کند کدام ژن با یک احتمال بالا یک ویژگی مفید را برای گیاه ایجاد می‌کند.

شناخت گونه‌ها

درحالی‌که رویکرد سنتی انسان برای طبقه‌بندی گیاهان مقایسه‌ی رنگ و شکل برگ‌هاست، یادگیری ماشین می‌تواند نتایج دقیق‌تر و سریع‌تری را در تجزیه‌وتحلیل مورفولوژی رگبرگ ارائه کند که اطلاعات بیشتری درمورد ویژگی‌های برگ را دربرمی‌گیرد.

۲. مدیریت شرایط زمین کشت

مدیریت شرایط زمین کشت دیگر کاربرد عمده یادگیری ماشین در کشاورزی است که این موارد را دربرمی‌گیرد:

مدیریت خاک

برای متخصصان کشاورزی خاک یک منبع طبیعی ناهمگن با فرایندهای پیچیده و سازوکارهای مبهم است. دمای آن، به‌تنهایی، می‌تواند بینش خوبی را درمورد تأثیرات تغییر آب‌وهوا بر عملکرد ناحیه‌ای خاص ارائه کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین فرایندهای تبخیر، رطوبت خاک و دما را برای درک پویایی اکوسیستم‌ها و مشکلات آن برای کشاورزی مطالعه می‌کنند.

مدیریت آب

مدیریت آب در کشاورزی بر تعادل هیدرولوژیکی، اقلیمی و زراعی تأثیر می‌گذارد. تاکنون توسعه‌یافته‌ترین برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، با تخمین میزان تبخیر و تعریق روزانه، هفتگی یا ماهانه، امکان استفاده‌ی مؤثرتر از سیستم‌های آبیاری و پیش‌بینی دمای نقطه‌ی شبنم روزانه را فراهم می‌کنند. این موضوع به شناسایی پدیده‌های آب‌وهوایی موردانتظار و تخمین مقدار تبخیر و تعریق کمک می‌کند.

۳. مدیریت محصول

مدیریت محصول سومین شاخه از کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی است که این موارد را دربرمی‌گیرد:

پیش‌بینی بازده

پیش‌بینی عملکرد محصول یکی از موضوع‌های مهم و محبوب در کشاورزی است؛ زیرا این موضوع به نگاشت و برآورد عملکرد محصول، تطبیق عرضه‌ی محصول با تقاضا و مدیریت محصول کمک می‌کند. رویکردهای پیشرفته بسیار فراتر از پیش‌بینی ساده براساس داده‌های تاریخی پیش رفته‌اند. آن‌ها از فناوری‌های بینایی ماشین برای ارائه‌ی داده‌ها در حین انجام‌شدن فرایند و تجزیه‌وتحلیل چندبعدی و جامع محصولات، آب‌وهوا و شرایط اقتصادی استفاده می‌کنند تا هم کشاورزان و هم مصرف‌کنندگان بیشترین بهره را ببرند.

کیفیت محصول

تشخیص و طبقه‌بندی دقیق ویژگی‌های کیفی محصول می‌تواند قیمت محصول را افزایش و ضایعات را کاهش دهد. در مقایسه با متخصصان انسانی، ماشین‌ها می‌توانند از داده‌ها و ارتباطات متقابل به‌ظاهر بی‌معنی برای شناسایی ویژگی‌های جدید نقش‌آفرین در کیفیت کلی محصولات استفاده کنند.

تشخیص بیماری

هم در هوای آزاد و هم در شرایط گلخانه‌ای، پرکاربردترین روش در کنترل آفات و بیماری‌ها سم‌پاشی یکنواخت سطح زیرکشت است. برای مؤثربودن، این رویکرد به مقادیر چشمگیری آفت‌کش نیاز دارد که هزینه‌های مالی بالا و زیست‌محیطی درخور توجهی را رقم می‌زند. در اینجا یادگیری ماشین به کمک کشاورزان و مختصصان این حوزه آمده است و ورودی مواد شیمیایی کشاورزی را از نظر زمان، مکان و گیاهان آسیب‌دیده مشخص می‌کند.

تشخیص علف‌های هرز

جدا از بیماری‌ها، علف‌های هرز مهم‌ترین تهدید برای تولید محصولات زراعی هستند. بزرگ‌ترین مشکل در مبارزه با علف‌های هرز این است که تشخیص آن‌ها از محصولات کشاورزی دشوار است. بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تشخیص علف‌های هرز را با هزینه‌ی کم و بدون مشکلات زیست‌محیطی و عوارض جانبی بهبود بخشند. در آینده این فناوری‌ها ربات‌هایی را هدایت خواهند کرد که علف‌های هرز را از میان می‌برند و نیاز به علف‌کش‌ها را به حداقل می‌رسانند.

۴. مدیریت دام

مدیریت دام دیگر شاخه‌ی عمده‌ی کاربرد یادگیری ماشین در صنعت کشاورزی است. در ادامه سه کاربرد عمده را معرفی کرده‌ و به آن‌ها پرداخته‌ایم.

تولید دام

مشابه کاری که در مدیریت محصول انجام می‌شد، یادگیری ماشین امکان پیش‌بینی و تخمین دقیق پارامترهای کشاورزی را برای بهینه‌سازی کارایی اقتصادی سیستم‌های تولید دام، مانند تولید گاو و تخم‌مرغ، فراهم می‌کند؛ برای مثال، سیستم‌های پیش‌بینی وزن می‌توانند وزن‌های آینده را ۱۵۰ روز قبل از روز کشتار تخمین بزنند و به کشاورزان این امکان را بدهند که رژیم‌ها و شرایط را متناسب با آن تغییر دهند.

رفاه حیوانات

در شرایط امروزی، دام، نه‌تنها به عنوان غذا، به‌عنوان حیواناتی تلقی می‌شود که از زندگی خود در مزرعه ناراضی و خسته هستند. طبقه‌بندی‌کننده‌های رفتار حیوانات می‌توانند سیگنال‌های جویدن آن‌ها را به نیاز به تغییر رژیم غذایی متصل کنند و با الگوهای حرکتی خود، ازجمله ایستادن، حرکت، تغذیه و نوشیدن، میزان استرسی را تشخیص دهند که حیوان در معرض آن قرار می‌گیرد؛ همین‌طور حساسیت آن به بیماری‌ها و افزایش وزن آن‌ها را پیش‌بینی کنند.

یاور کوچک کشاورز

منظور از یاور کوچک کشاورز برنامه‌ای است که می‌توان آن را یک امتیاز نامید. کشاورزی را تصور کنید که شب تا دیروقت می‌نشیند و تلاش می‌کند مراحل بعدی مدیریت محصولات خود را تعیین کند. او به کسی نیاز دارد که درباره‌ی تمامی گزینه‌های پیش‌رو صحبت کند تا تصمیم نهایی را بگیرد. برای کمک به او، شرکت‌ها اکنون روی توسعه‌ی چت‌بات‌های تخصصی کار می‌کنند. این چت‌بات‌ها می‌توانند با کشاورزان گفت‌وگو کنند و حقایق و تحلیل‌های ارزشمندی را در اختیار آنان بگذارند. انتظار می‌رود چت‌بات‌های کشاورزان حتی از الکسا (Alexa) و دستیاران مشابه هوشمندتر باشند؛ زیرا می‌توانند نه‌تنها ارقام و اعداد ارائه کنند، بلکه آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند و درمورد مسائل پیچیده با کشاورزان مشورت کنند.

مدل‌های مورداستفاده یادگیری ماشین در کشاورزی

اگرچه خواندن درمورد اتفاق‌های احتمالی آینده همیشه جذاب است، مهم‌ترین موضوع در آن فناوری است که راه را برای تحقق آن هموار می‌کند. یادگیری ماشین در کشاورزی ترفند یا جادویی مرموز نیست، بلکه مجموعه‌ای از مدل‌های کاملاً تعریف‌شده است که داده‌های خاصی را جمع‌آوری می‌کنند و الگوریتم‌های خاصی را برای دست‌یابی به نتایج موردانتظار اعمال می‌کنند.

تاکنون بیشتر تکنیک‌های یادگیری ماشین در فرایندهای مدیریت محصول، مدیریت شرایط کشاورزی و مدیریت دام استفاده شده‌اند.

بررسی‌ها نشان می‌دهد محبوب‌ترین مدل‌ها در کشاورزی شبکه‌های عصبی مصنوعی و عمیق (ANN و DL) و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) هستند.

ANNها از عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و مدلی ساده از ساختار شبکه‌ی عصبی بیولوژیکی را نشان می‌دهند که عملکردهای پیچیده‌ای، مانند تولید الگو، شناخت، یادگیری و تصمیم‌گیری، را تقلید می‌کنند. چنین مدل‌هایی معمولاً برای کارهای رگرسیون و طبقه‌بندی استفاده می‌شوند که سودمندی آن‌ها را در مدیریت محصول و تشخیص علف‌های هرز، بیماری‌ها یا ویژگی‌های خاص ثابت می‌کند.

برای مطالعه درباره‌ شبکه‌های عصبی مصنوعی مطلب شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) را مطالعه کنید.

SVMها طبقه‌بندی‌کننده‌های باینری هستند که یک هایپرپلین جداکننده‌ی خطی برای طبقه‌بندی نمونه‌های داده می‌سازند. SVMها برای طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی استفاده می‌شوند. در کشاورزی از آن‌ها برای پیش‌بینی عملکرد و کیفیت محصولات و هم‌چنین تولید دام استفاده می‌شود.

جمع‌بندی مطالب درباره‌ی کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی هوشمند

مزرعه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، اگرچه هنوز در آغاز سفر خود هستند، در حال شکل‌گیری و رشد و توسعه هستند. در حال حاضر، راه‌حل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مشکلات را به‌صورت انفرادی حل می‌کنند، اما با ادغام ثبت خودکار داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و تصمیم‌گیری، در یک سیستم به‌هم‌پیوسته، شیوه‌های کشاورزی کنونی به کشاورزی مبتنی بر دانش (knowledge-based agriculture) تبدیل خواهد شد تا درنتیجه بتوانند سطح تولید و کیفیت محصولات را افزایش دهند.

یادگیری علم داده و یادگیری ماشین با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

کافه‌تدریس کلاس‌های جامع آموزش آنلاین علم داده را در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌کند. شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش دیتا ساینس دسترسی داشته باشید.

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً پویا و تعاملی و کارگاهی برگزار می‌شود و مبتنی بر کار روی روی پروژه‌های واقعی علم داده است.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع آموزش علم داده روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس