إنتاج الغذاء العالمي بحاجة إلى توسع 70 % في 3 عقود .. والرهان على الذكاء الاصطناعي

2021-08-06

 

 

كانت المخاوف بشأن الكيفية التي قد يغير بها الذكاء الاصطناعي والروبوتات حياتنا عنصرا أساسيا في الأدب والنقاش والخيال العلمي لعقود.

تطور الذكاء الاصطناعي استدعى الحديث مجددا عن "فرانكشتاين" وصنيعه، غير أن الأمر المثير للاهتمام اليوم هو تفاعل الذكاء الاصطناعي الأوسع مع القضايا الحالية.

الذكاء الاصطناعي والاستدامة، الذكاء الاصطناعي والتغذية، الذكاء الاصطناعي والتمويل، الذكاء الاصطناعي وكشف الأخبار الكاذبة واستهداف المعلومات التي تجلب مخاطر وكشف الفساد.. هي بعض المجالات التي يزدهر فيها "التعلم الآلي" وتشجع المنظرين والأكاديميين على الوصول إلى القطاعات والجهات الفاعلة الأخرى.

الآن، بينما يسارع العالم للتغلب على جائحة كوفيد - 19، هناك تحد خطير آخر يهدد بظلاله التعافي بعد الجائحة، إذ يزداد انعدام الأمن الغذائي سوءا على مستوى العالم، حيث تؤدي الصراعات، وتغير المناخ، والجائحة، وارتفاع مستويات المعيشة، والصعوبات الاقتصادية إلى تعطيل الإنتاج والحد من الوصول إلى الغذاء. في الوقت ذاته، سيكون هناك أكثر من عشرة مليارات فم يجب إطعامها بحلول 2050.

تظهر الأبحاث أن إنتاج الغذاء العالمي سيحتاج أيضا إلى التوسع بنسبة 70 في المائة تقريبا في العقود الثلاثة المقبلة. لكن كيف؟ ندوة علمية تجيب: من "التعلم الآلي" وهو مصطلح حديث يسميه البعض أحيانا "التعلم دون علم"، بمعنى يمكننا تعلم أشياء مفيدة واستنتاج أخرى من معلومات موجودة بالفعل في آلة صماء.

لكن، يمكن أن تكون القرارات التي يتم اتخاذها بناء على البيانات ضارة، لأن الخوارزميات التي نستخدمها ليس لديها حس سليم ولا أي نوع من المعايير الأخلاقية التي يتم تضمينها فيها. لذلك، إذا كانت البيانات سيئة فستتخذ قرارات سيئة. "التعلم الآلي"، أو التدريب على تحليل البيانات وتغذيتها واسترداد الاستنتاجات واستخلاص التوقعات، هو المكان الصحيح الذي يمكن أن تلعب فيه التقنيات الجديدة دورها.

في هذا الإطار، اجتمع أكثر من 20 عالما وباحثا عبر الإنترنت لحضور ندوة نظمها معهد التقنية العالي الاتحادي في مدينة لوزان السويسرية "إي بي أف أل" EPFL بعنوان "أيام التعلم الآلي التطبيقي" لاستكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن الأمن الغذائي والتغذية وتعزيز الزراعة المستدامة. "لتحقيق هذه الأهداف، ستتطلب أنظمة الغذاء والزراعة العالمية تغييرات عميقة، حيث يمكن أن تلعب البيانات الضخمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي أدوارا مهمة". هذه هي الخلاصة الجوهرية لندوة معهد لوزان - ثالث أفضل معهد تقني في أوروبا والـ15 عالميا، حسب تصنيف جامعة شنغهاي للعام الماضي.

علاوة على الجانب العلمي للندوة، التي حضرتها "الاقتصادية"، كانت هناك زوايا فلسفية واجتماعية ونفسية في النقاش.

تحديات تلوح في الأفق

يسير الطلب العالمي المتزايد على الغذاء جنبا إلى جنب مع الضغوط البيئية. الزراعة مسؤولة عن ربع انبعاثات غازات الاحتباس الحراري العالمية وتسريع فقدان التنوع الإحيائي. كما أن الزراعة عطشى أيضا، حيث تمثل 70 في المائة من عمليات سحب المياه العذبة، بينما ينمو ربع المحاصيل في مناطق تعاني بالفعل إجهادا مائيا. مع ذلك، فإن ثلث الطعام لا يصل أبدا إلى أطباقنا بعد أن أخذ طريقه إلى مكب التلف.

في الندوة، قال، كريستيان نيلز شواب، المدير التنفيذي لمركز الغذاء والتغذية في معهد لوزان التقني "إن مثل هذه الخسارة تسلط الضوء على أوجه القصور في النظم الغذائية في بيئة يعاني فيها 3.5 مليار شخص نقص التغذية، منهم 800 مليون يتضورون جوعا. مع ذلك، في الطرف الآخر من المقياس، في الدول المتقدمة، يعاني أكثر من 2.8 مليون شخص الإفراط في التغذية والسمنة. يموت مزيد من الناس من التغذية الزائدة أكثر من الجوع في جميع أنحاء العالم".

يؤكد شواب، أن مثل هذه القضايا الصحية والبيئية الملحة تتطلب اتخاذ إجراءات سريعة، وهو أمر لا يحدث في الوقت الحالي على الرغم من إلحاح الموقف. قال "إن قطاع الأغذية الزراعية بطيء للغاية في تبني إمكانات ووعود التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، لسبب أن المزارعين يميلون إلى اعتبار الذكاء الاصطناعي شيئا لا ينطبق إلا على العالم الرقمي، علاوة على ضعف التكوين المهني للمزارعين.

الذكاء الاصطناعي والزراعة

تتضمن الزراعة عددا من العمليات والمراحل، نصيب الأسد منها يدويا. من خلال استكمال التقنيات المعتمدة، يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل المهام الأكثر تعقيدا وروتينية. يمكنه جمع ومعالجة البيانات الضخمة على منصة رقمية، والتوصل إلى أفضل مسار للعمل في مجال تحليل طلب السوق والتنبؤ بالأسعار، وتبسيط اختيار المحاصيل ومساعدة المزارعين على تحديد المنتجات الأكثر ربحية.

ويمكن للمزارعين استخدام التنبؤ والتحليلات التنبؤية لتقليل الأخطاء في العمليات التجارية وتقليل مخاطر فشل المحاصيل. ومن خلال جمع البيانات حول نمو النبات، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على إنتاج محاصيل أقل عرضة للأمراض وأكثر تكيفا مع الظروف المناخية.

وأيضا إجراء تحليلات كيميائية حول صحة التربة وتقديم تقديرات دقيقة للمغذيات المفقودة. ومراقبة حالة النباتات لاكتشاف الأمراض والتنبؤ بها، وتحديد وإزالة الأعشاب الضارة، والتوصية بمعالجة فعالة للآفات. وتحديد أنماط الري المثلى وأوقات استخدام المغذيات والتنبؤ بالمزيج الأمثل من المنتجات الزراعية، وأتمتة الحصاد والتنبؤ بأفضل وقت لذلك.

 







كاريكاتير

إستطلاعات الرأي