$User->is_logged_in:  bool(false)
$User->user_info:  NULL
$User->check_post:  object(stdClass)#6910 (18) {
  ["is_valid"]=>
  int(1)
  ["global_remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["remaining_posts_to_view"]=>
  int(0)
  ["number_all_post"]=>
  int(0)
  ["number_post_read"]=>
  int(0)
  ["is_from_gifts_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["all_gifts_articles_balance"]=>
  int(0)
  ["gifts_read_articles"]=>
  int(0)
  ["exceeded_daily_limit"]=>
  int(0)
  ["is_watched_before"]=>
  int(0)
  ["sso_id"]=>
  int(17875)
  ["user_agent"]=>
  string(9) "claudebot"
  ["user_ip"]=>
  string(13) "44.192.93.109"
  ["user_header"]=>
  object(stdClass)#7070 (42) {
    ["SERVER_SOFTWARE"]=>
    string(22) "Apache/2.4.57 (Debian)"
    ["REQUEST_URI"]=>
    string(67) "/how-machine-learning-and-sensors-are-helping-farmers-boost-yields/"
    ["REDIRECT_HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["REDIRECT_STATUS"]=>
    string(3) "200"
    ["HTTP_AUTHORIZATION"]=>
    NULL
    ["HTTP_X_FORWARDED_PROTO"]=>
    string(5) "https"
    ["HTTP_CONNECTION"]=>
    string(7) "upgrade"
    ["HTTP_HOST"]=>
    string(19) "technologyreview.ae"
    ["HTTP_CDN_LOOP"]=>
    string(10) "cloudflare"
    ["HTTP_CF_IPCOUNTRY"]=>
    string(2) "US"
    ["HTTP_ACCEPT_ENCODING"]=>
    string(8) "gzip, br"
    ["HTTP_CF_RAY"]=>
    string(20) "86beb6477a34206f-IAD"
    ["HTTP_CF_VISITOR"]=>
    string(22) "{\"scheme\":\"https\"}"
    ["HTTP_ACCEPT"]=>
    string(3) "*/*"
    ["HTTP_USER_AGENT"]=>
    string(9) "claudebot"
    ["HTTP_REFERER"]=>
    string(36) "https://technologyreview.ae/?p=1660/"
    ["HTTP_CF_CONNECTING_IP"]=>
    string(13) "44.192.93.109"
    ["PATH"]=>
    string(60) "/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin"
    ["SERVER_SIGNATURE"]=>
    string(79) "
Apache/2.4.57 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80
" ["SERVER_NAME"]=> string(19) "technologyreview.ae" ["SERVER_ADDR"]=> string(11) "172.18.0.22" ["SERVER_PORT"]=> string(2) "80" ["REMOTE_ADDR"]=> string(13) "44.192.93.109" ["DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["REQUEST_SCHEME"]=> string(4) "http" ["CONTEXT_PREFIX"]=> NULL ["CONTEXT_DOCUMENT_ROOT"]=> string(13) "/var/www/html" ["SERVER_ADMIN"]=> string(19) "webmaster@localhost" ["SCRIPT_FILENAME"]=> string(23) "/var/www/html/index.php" ["REMOTE_PORT"]=> string(5) "39174" ["REDIRECT_URL"]=> string(67) "/how-machine-learning-and-sensors-are-helping-farmers-boost-yields/" ["GATEWAY_INTERFACE"]=> string(7) "CGI/1.1" ["SERVER_PROTOCOL"]=> string(8) "HTTP/1.1" ["REQUEST_METHOD"]=> string(3) "GET" ["QUERY_STRING"]=> NULL ["SCRIPT_NAME"]=> string(10) "/index.php" ["PHP_SELF"]=> string(10) "/index.php" ["REQUEST_TIME_FLOAT"]=> float(1711703271.837312) ["REQUEST_TIME"]=> int(1711703271) ["argv"]=> array(0) { } ["argc"]=> int(0) ["HTTPS"]=> string(2) "on" } ["content_user_category"]=> string(4) "paid" ["content_cookies"]=> object(stdClass)#7069 (3) { ["status"]=> int(0) ["sso"]=> object(stdClass)#7068 (2) { ["content_id"]=> int(17875) ["client_id"]=> string(36) "1d1883f4-87d0-4156-8903-e6ceb0cb4224" } ["count_read"]=> NULL } ["is_agent_bot"]=> int(1) }
$User->gift_id:  NULL

هل يمكن للتعلم الآلي وأجهزة الاستشعار أن يُسهما في زيادة المحاصيل الزراعية؟

1 دقيقة
مصدر الصورة: جيك بيلشر
استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية
Play Audio Pause Audio

دائماً ما يتبنى القطاع الزراعي وسائل عصرية، ولكن معظم المزارعين يكافحون من أجل جمع البيانات المفيدة، أو من أجل تحليلها بطرق مفيدة، ولكن ذلك يتغير الآن؛ فالأدوات الناشئة التي بدأت تظهر في مجالَي جمع البيانات وتحليلها تساعد على زيادة المحاصيل الزراعية، وتجعل الزراعة أكثر استدامة، وذلك بحسب تعبير سام إيثينجتون؛ رئيس المكتب العلمي في شركة “كلايميت كوربوريشن”.

فقد قال في خلال حديثه في 12 سبتمبر في مؤتمر إيمتيك -الذي تُنظمه منصة إم آي تي تكنولوجي ريفيو– إننا في غضون السنوات العشر القادمة “سنشهد تطوراً هائلاً في مجال أجهزة الاستشعار وجمع البيانات الواردة من المزارع”.

كما أن كلايميت كوربوريشن -التي تم تأسيسها أساساً على يد زوجين من موظفي جوجل السابقين في 2006، وهي الآن مملوكة من قِبل عملاق الصناعات الكيميائية “باير” الألمانية- قد قامت بتطوير أدوات لجمع المعلومات الواردة من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك أجهزة الاستشعار، سواءٌ المثبتة على المعدات الزراعية أو التي في داخل أرضية الحقول؛ وذلك ليتم بعد ذلك تحليل البيانات الواردة من كلا نوعي المُستشعرات هذين في السحابة الإلكترونية.

إضافة إلى أن الشركة تعمل على بناء نماذج متطورة بشكلٍ متزايد؛ بحيث تستطيع مساعدة المزارعين في معرفة أي من المحاصيل الهجينة هو الذي سينتج مردوداً أكبر من الغلال في ظل شروط معينة على صعيد الطقس والتربة، أو تساعدهم في معرفة مستويات الأسمدة التي ستكون مثالية في بيئة معينة.

كما أن هناك أدوات أخرى -كالطائرات المسيرة، والأقمار الصناعية، والكاميرات الميدانية- يمكنها أن تساعد المزارعين في اكتشاف العلامات المبكِّرة على الأمراض؛ وبالتالي يستجيبون لها.

وتعمل النماذج البرمجية للشركة على مساعدة المزارعين في إنتاج 8 أنواع إضافية من المحاصيل في الفدان الواحد (الفدان الواحد يعادل نحو 4,000 متر مربع)، والذي يمكنه أن يشكِّل فرقاً مالياً هائلاً في المشاريع الزراعية التي غالباً ما تمتلك هامشاً ضئيلاً، وذلك بحسب تعبير إيثينجتون، كما يضيف أن نماذج الشركة تتمكن -بنسبة 80% تقريباً من حالات الاستخدام- من التفوق على توصيات العلماء الدارسين في مجال إدارة التربة وإنتاج المحاصيل.

وإن هذه الأنواع من الأدوات يمكنها -بالإضافة إلى مساعدة المزارعين على كسب رزقهم- أن تحظى بأهمية حاسمة لتلبية الاحتياجات العالمية من الغذاء؛ وذلك نظراً للظروف المتقلِّبة التي يُحدثها التغير المناخي بشكل متزايد.

Content is protected !!