الأبحاث ضمن الموضوع : الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي
-
التنبؤ بعائد محصول البطاطس باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق من أجل الزراعة المستدامة
2024 | المؤلف: El‐Sayed M. El‐kenawy وآخرون | المجلة: Potato Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تسلط ورقة البحث الضوء على أهمية التنبؤ الدقيق بعائد البطاطس لتعزيز الممارسات الزراعية وضمان الأمن الغذائي. تقيم نماذج التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المختلفة، بما في ذلك أقرب الجيران (KNN)، وتعزيز التدرج، وXGBoost، والشبكات العصبية متعددة الطبقات، والشبكات العصبية الرسومية (GNNs)، ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTMs). تجد الدراسة أنه…
-
تعزيز الزراعة من خلال تصنيف أمراض أوراق العنب في الوقت الحقيقي عبر جهاز حافة مع بنية CNN خفيفة الوزن وGrad-CAM
2024 | المؤلف: Md. Jawadul Karim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف المبكر عن أمراض أوراق العنب باستخدام نموذج شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن (CNN) مخصص يعتمد على MobileNetV3Large. تم تصميم هذا النموذج للنشر على الأجهزة الطرفية مثل Nvidia Jetson Nano، ويظهر أداءً استثنائيًا بدقة تدريب واختبار تبلغ 99.66% و99.42% على التوالي. تتضمن المنهجية طبقات كثيفة إضافية وطبقات إسقاط لتخفيف الإفراط…
-
PND-Net: تصنيف نقص التغذية النباتية والأمراض باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: Asish Bera وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل جديد للتعلم العميق، يسمى شبكة نقص التغذية والأمراض النباتية (PND-Net)، مصمم لتعزيز الكشف عن نقص التغذية والأمراض في النباتات من خلال دمج الشبكات التلافيفية البيانية (GCNs) والشبكات التلافيفية العصبية (CNNs). يؤكد الدراسة على أهمية التعرف المبكر على مشاكل صحة النباتات لتحسين إنتاجية المحاصيل والنمو الزراعي. من خلال استخدام تجميع هرمى مكاني…
-
خوارزمية الكشف عن نضج الطماطم خفيفة الوزن بناءً على RT-DETR المحسن
2024 | المؤلف: Sen Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نموذجًا خفيف الوزن جديدًا، PDSI-RTDETR، مصممًا للكشف الدقيق عن نضج الطماطم، معالجًا التحديات الكبيرة في الحصاد الذكي. غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية في تحديد النضج بدقة، مما يؤدي إلى حصاد الطماطم غير الناضجة أو الفاسدة، مما يتسبب في خسائر اقتصادية. يعزز النموذج المقترح كفاءة استخراج الميزات من خلال دمج وحدة PConv_Block بدلاً من…
-
دور الذكاء الاصطناعي في الزراعة المستدامة وإدارة النفايات: نحو مستقبل أخضر
2024 | المؤلف: Daniel Hernandez وآخرون | المجلة: International Transactions on Artificial Intelligence (ITALIC) | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة دور الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز التنمية المستدامة، وخاصة في الزراعة المستدامة وإدارة النفايات. باستخدام نهج مختلط، تحلل البحث دراسات حالة والأدبيات، كاشفة أن الذكاء الاصطناعي يعزز الكفاءة التشغيلية، وتحسين استخدام الموارد، وتقليل التكاليف. تشمل الأمثلة البارزة أنظمة الري الذكية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الهند، التي قللت من استخدام المياه بنسبة 30%…
-
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي الحدي للزراعة المستدامة
2024 | المؤلف: Moussa El Jarroudi وآخرون | المجلة: Nature Sustainability | المجال: علوم النبات (Plant Science)تحدد هذه الفقرة الدور الحاسم للممارسات الزراعية المستدامة في مواجهة التحديات المتعلقة بإطعام سكان العالم المتزايد. وتبرز الإمكانيات التي توفرها التقنيات الرقمية، وخاصة الذكاء الاصطناعي الحدي (AI)، لتعزيز الإنتاجية الزراعية، والعائد، والجودة، والسلامة بشكل كبير. ومع ذلك، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي الحدي يواجه عدة تحديات، بما في ذلك الحاجة إلى حلول مبتكرة، وزيادة الاستثمار في…
-
الري باستخدام الذكاء الاصطناعي: المشكلات، والافتراضات، والوعود
2024 | المؤلف: Hanyu Wei وآخرون | المجلة: Human-Centric Intelligent Systems | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستعرض هذه القسم المشهد الحالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة في الزراعة المروية، مع تسليط الضوء على الفوائد المحتملة والتحديات التي تواجهها أساليب الذكاء الاصطناعي المختلفة. يدعو المؤلفون إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي المتمركز حول الإنسان، الذي يدمج وجهات نظر متنوعة للمستخدمين لتعزيز تطوير أنظمة الري من خلال التغذية الراجعة المتكررة. يهدف هذا النهج التعاوني…
-
نموذج تعلم عميق فعال لاكتشاف أمراض الطماطم
2024 | المؤلف: Xuewei Wang وآخرون | المجلة: Plant Methods | المجال: علوم النبات (Plant Science)تناقش هذه الفقرة الحاجة الملحة للكشف المبكر والتشخيص لأمراض الطماطم للتخفيف من الخسائر الزراعية الكبيرة. تعتبر الطرق التقليدية للكشف عن أمراض النباتات، التي تعتمد على المعرفة المتخصصة واستخراج الميزات يدويًا، غير فعالة وعرضة للأخطاء. يقدم ظهور الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم العميق بديلاً واعدًا، حيث يوفر دقة محسّنة في الكشف عن الأمراض مقارنة بالأساليب التقليدية. تقدم…
-
يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين الزراعة من أجل الأمن الغذائي العالمي: التحديات والآفاق في الدول النامية
2024 | المؤلف: Ahmad Ali وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي (AI) في معالجة تحديات الأمن الغذائي، لا سيما في البلدان النامية والفقيرة، مع استمرار ارتفاع عدد السكان العالمي. يجادل المؤلفون بأن تحقيق الهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة – القضاء على الجوع بحلول عام 2030 – يتطلب التغلب على الفجوة الرقمية بين الدول…
-
الكشف عن أمراض أوراق النباتات وتحديدها باستخدام YOLOv4
2024 | المؤلف: Eman Abdullah Aldakheel وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزمية YOLOv4 للكشف الدقيق وفي الوقت المناسب عن أمراض أوراق النباتات، مع معالجة قيود الطرق اليدوية التقليدية. باستخدام مجموعة بيانات Plant Village الشاملة، التي تتكون من أكثر من 50,000 صورة لكل من الأوراق الصحية والمريضة من 14 نوعًا، تستخدم الدراسة تقنيات تعزيز البيانات مثل تسوية الهيستوجرام والانعكاس الأفقي لتعزيز قوة…