در دنیای امروز با افزایش تقاضا برای غذا، جهان باید مصرف آب خود را مدیریت کند. امروزه حجم بی سابقه ای از داده های تاریخی در دسترس کشاورزان است و تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی رفتار گیاه ابزار قدرتمندی است که امکان تنظیم دقیق آبیاری را فراهم می کند. استفاده بهینه از آب از طریق آبیاری همواره با تکامل کشاورزی پیوند ناگسستنی داشته است. اما مدیریت کارآمد منابع آب طبیعی در کنار تجزیه و تحلیل استاندارد هزینه و فایده برای هزینه های سربار فناوری و زیرساخت یک اقدام متعادل کننده ظریف است.اهمیت کاهش مصرف آب بسیار مهم است، به ویژه که ،کشاورزی بیش از 70 درصد از مصرف جهانی آب را به خود اختصاص داده است . با افزایش تقاضای غذا، انتظار می رود مصرف آب 15 درصد افزایش یابد تا این تقاضا برآورده شود. شرکت‌های فناوری، همراه با تولیدکنندگان، چالش حل این مشکل پیچیده را از طریق روش‌های کشاورزی دقیق و ابزارهای قابل مشاهده، حل کرده‌اند. یکی از حوزه‌های فناوری که در جهت افزایش بهره‌وری آب در مزرعه و همچنین در گلخانه‌ها گام برمی‌دارد، هوش مصنوعی (AI) است.فناوری‌ها، دستگاه‌ها و پلتفرم‌های نوظهور ما را قادر می‌سازند تا مقادیر بی‌سابقه‌ای از داده‌ها را از چندین منبع جمع‌آوری و استفاده کنیم: الگوهای بارندگی تاریخی، تصاویر هوایی، سوابق عملکرد، حسگرهای میدانی، و غیره. در عوض، داده‌های جمع‌آوری شده را می‌توان پردازش و ترکیب کرد. داده‌های پیش‌بینی (از تقاضای بازار گرفته تا آب‌وهوا) برای کمک به تصمیم‌گیری «هوشمندانه» بر اساس دقیق‌ترین پیش‌بینی‌هایی که تاکنون داشته‌ایم در دسترس است.
ایجاد برنامه ریزی و مدیریت بهینه آبیاری
هدف کشاورزان ایجاد یک برنامه آبیاری بهینه برای محصولات خود است که عملکرد و کیفیت را بهینه می کند و در عین حال هزینه ها را کنترل می کند. تبخیر و تعرق یک معیار کلیدی برای ایجاد یک سیستم آبیاری متناسب با نیازهای گیاه بوده است. این نشان دهنده مجموع تبخیر از سطح زمین به علاوه تعرق از گیاهان است. تصاویر ماهواره ای مدرن و پیش بینی های آب و هوا به کشاورزان کمک می کند تا ارزیابی تبخیر و تعرق را بهبود بخشند. با این حال، پیشرفت‌ها در فناوری حسگر اینترنت اشیا (IoT) با اندازه‌گیری رفتار گیاهان به‌جای (یا علاوه بر) خاک و آب و هوا، تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر آبیاری را به اطلاع می‌رساند.
موتورهای هوش مصنوعی قدرتمند قادر به پردازش و تجزیه و تحلیل داده های داده های تصاویر ماهواره ای، هواپیما یا هواپیماهای بدون سرنشین هستند. یادگیری ماشینی، و به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، می‌تواند به ما کمک کند تا داده‌های تصاویر را تفسیر کنیم و الگوهایی را شناسایی کنیم که مسائل آبیاری را مورد توجه قرار می‌دهند (و همچنین مسائل دیگری مانند آفات). اگر تصاویر با حسگرهای خاک و گیاهی ترکیب شوند، داده‌ها می‌توانند اطلاعات بسیار دقیقی از نیازهای آبیاری در زمان واقعی به ما ارائه دهند – و همچنین به ما در مورد مسائل احتمالی هشدار دهند.
هدر رفت و نشتی آبیاری
هدر دادن آب، به ویژه در مناطقی که در آن منابع کمیاب است، دردسر و هزینه بزرگی برای کشاورزان و تولیدکنندگان مواد غذایی در سراسر جهان است. در عین حالی که فن آوری هایی مانند آبیاری قطره ای و محیط های پیچیده کنترل شده مانند گلخانه های بدون خاک وجود دارد ولی آنها شامل فناوری ها و سیستم هایی پرهزینه هستند ولی برای کشاورزی گسترده (یا محصولات با ارزش پایین تر) مناسب نیستند.
یکی از مواردی که می‌توان آن را سریعتر بهبود بخشید، کشف نقص‌هایی مانند نشتی در سیستم‌های آبیاری است. در گذشته، ممکن است برای پیدا کردن یک قطعه شکسته تجهیزات یا شناسایی نشتی یک بازرسی شخصی لازم باشد. دستگاه‌های اینترنت اشیا به این معنی است که خود نرم‌افزار می‌تواند هنگام اشتباه یا مشکوک هشدار دهد – و این فقط زمانی در دسترس است که دستگاه‌ها به هم متصل باشند. به این ترتیب، یک سنسور آبیاری می‌تواند بی‌نظمی را تشخیص دهد و آن را به مشکل یا متغیر اصلی مرتبط کند – به خصوص اگر به سایر نقاط داده مانند داده‌های آب و هوا متصل باشد تا بتواند سایر علل بالقوه را رد کند.
در مناطقی که دما می‌تواند به شدت دو روز در نوسان باشد. کنترل آبیاری بزرگترین چالش است. این امر می تواند با خشک شدن سریع زمین به یک مشکل بزرگ تبدیل شود. با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توان به تصاویر هوایی و سایر داده‌های موجود در میدان، از جمله تصویربرداری حرارتی از هر گیاه دسترسی داشته یافت. تصاویر گرفته شده و تجزیه و تحلیل مزرعه هوش مصنوعی قادر به ارائه هشدارهای دقیق است که نقاط مشکل ساز دقیق را مشخص می کند و مسائل آبیاری را که نیاز به توجه فوری دارند را تعیین می کند. این بدان معنی است که هوش مصنوعی قادر به مقابله با مسائلی مانند نشت های مربوط به محور هستند که تشخیص آنها با چشم غیر مسلح دشوار است. قدرت هوش مصنوعی فراتر از برجسته کردن یک موضوع است. این بینشی در مورد چگونگی اصلاح بی نظمی آبیاری ارائه می دهد.
آینده ای از کشاورزی خودمختار مبتنی بر هوش مصنوعی
به روشی مشابه که در آن معرفی خودروهای خودران موظف است رانندگی را آنطور که ما می شناسیم تغییر دهد، کشاورزی و کشاورزی در عرض یک دهه با استفاده از ابزارهای خودران مبتنی بر هوش مصنوعی بازتعریف خواهند شد. در حالی که امروزه عملکرد هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده عمدتاً اطلاع‌رسانی به فرآیندهای تصمیم‌گیری کشاورزان است، در آینده‌ای نه چندان دور ماشین‌ها قادر خواهند بود به طور مستقل کار کنند. ماشین‌های مستقل در کشاورزی فقط نیازهای محصول را در نظر نمی‌گیرند. آنها «هوشمندی» برای در نظر گرفتن عواملی مانند کیفیت بازده و ملاحظات مالی مرتبط با هزینه های انرژی و همچنین پارامترهای دیگر را خواهند داشت. در حالی که آبیاری و مصرف آب به طور کلی محل مهمی برای شروع است، این فناوری همچنین سنگ بنای سایر فرآیندهای زراعی از جمله کوددهی و حفاظت از محصولات خواهد بود.
