تطوير الزراعة الذكية الملائمة للواقع الأفريقي
تقوم وكالة الفضاء RECA بتطوير حلول تكنولوجية تعتمد على الذكاء الاصطناعي والبيانات الجغرافية المكانية ومراقبة الأرض لمواجهة التحديات التي تواجه الزراعة المحلية.
الهدف هو تصميم أنظمة ذكية قادرة على تحليل البيئات الزراعية وتحديد الاتجاهات وإنتاج المعلومات التي يمكن استخدامها من قبل المزارعين والباحثين والجهات الفاعلة في القطاع الزراعي.
من خلال الجمع بين صور الأقمار الصناعية والبيانات البيئية والتحليل الجغرافي المكاني ونماذج الذكاء الاصطناعي المكيفة مع السياقات المحلية، ترغب RECA في المساهمة في ظهور الزراعة أكثر ذكاءً وتنبؤًا واستدامة ومرونة في الكاميرون وأفريقيا.
فهم النظم الإيكولوجية الزراعية من خلال البيانات
تعتمد الإنتاجية الزراعية على العديد من العوامل: نوعية التربة، هطول الأمطار، درجة الحرارة، النباتات، توافر المياه، الآفات وتغير استخدام الأراضي.
تستكشف RECA استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه المصادر المختلفة من البيانات وتحسين فهم النظم الإيكولوجية الزراعية.
ويتضمن البحث:
تحديد وتصنيف المحاصيل.
رصد صحة المحاصيل ؛
الكشف عن إجهاد النبات ؛
تحليل التربة والأراضي الزراعية؛
رصد توافر المياه
رسم خرائط المناطق الزراعية ؛
اكتشاف التغيرات في الأراضي المزروعة.
تحليل بيانات الطقس والمناخ ؛
الكشف المبكر عن المخاطر الزراعية.
الذكاء الاصطناعي المتكيف مع الواقع المحلي
يتم تطوير العديد من حلول الذكاء الاصطناعي الزراعي استناداً إلى البيانات المستمدة من المناطق التي تختلف فيها المحاصيل والظروف المناخية والممارسات الزراعية اختلافاً كبيراً عن أفريقيا.
وبالتالي فإن RECA مهتمة بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتكيفة مع البيئات الزراعية الكاميرونية والأفريقية.
يمكن تدريب هذه النماذج وتقييمها من خلال بيانات تمثيلية للثقافات المحلية والظروف المناخية والممارسات الزراعية والنظم الإيكولوجية المختلفة في المنطقة.
الطموح ليس فقط استيراد التقنيات الموجودة، ولكن المساهمة في بناء القدرات الأفريقية في مجال الاستخبارات الزراعية.
استخبارات الأقمار الصناعية في خدمة الزراعة
يعد رصد الأرض مصدرًا رئيسيًا للبيانات لرصد الأراضي الزراعية على مساحات شاسعة.
الجمع بين صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي يسمح بالتفكير في أتمتة العديد من عمليات التحليل: تحديد المحاصيل ، ورصد النباتات ، واكتشاف الشذوذ ، ومراقبة تطور القطع.
وبالتالي تستكشف RECA تطوير طرق قادرة على تحويل كميات كبيرة من بيانات الأقمار الصناعية إلى معلومات زراعية قابلة للتطبيق مباشرة.
نحو زراعة تنبؤية
بالإضافة إلى الملاحظة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل من الممكن توقع بعض التطورات الزراعية.
تقوم RECA بدراسة الأساليب التنبؤية التي تجمع بين البيانات التاريخية وملاحظات الأقمار الصناعية والمعلومات الجوية والمؤشرات البيئية لتحديد المخاطر والاتجاهات التي قد تؤثر على الإنتاج الزراعي.
في نهاية المطاف، يمكن لهذه التقنيات أن تساهم في:
تقدير العوائد.
تخطيط المحاصيل ؛
تحسين الري.
الكشف المبكر عن المخاطر
تقييم الأثر المناخي ؛
تحسين الموارد الزراعية؛
دعم اتخاذ القرار.
المساهمة في الأمن الغذائي
الذكاء الزراعي يمثل تحديًا تكنولوجيًا واقتصاديًا واستراتيجيًا لأفريقيا.
من خلال تطوير التقنيات الملائمة للأنظمة الزراعية المحلية، يرغب RECA في المساهمة في فهم أفضل للأراضي الزراعية وتوفير أدوات للمزارعين والباحثين والمؤسسات وصناع القرار.
هذه المهمة جزء من رؤية أوسع: المساهمة في إنشاء النظام البيئي الإفريقي للتقنيات الزراعية الذكية، عند تقاطع الذكاء الاصطناعي ومراقبة الفضاء والعلوم البيئية والمعرفة الزراعية المحلية.
من البيانات إلى الذكاء الزراعي
يعتمد نهج RECA على تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
يمكن دمج صور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس والملاحظات البيئية والبيانات الزراعية وتحليلها بواسطة أنظمة ذكية لإنتاج فهم أفضل للأراضي وديناميكياتها.
من خلال هذه المهمة، ترغب RECA في إحضار تقنيات الفضاء والذكاء الاصطناعي والزراعة الأفريقية من أجل تطوير حلول قادرة ليس فقط على مراقبة الأراضي الزراعية، ولكن أيضًا فهمهم وتوقع تطورهم والمساعدة في تحسين إنتاجيتهم ومرونتهم.