الأبحاث ضمن الموضوع : الزراعة الذكية والذكاء الاصطناعي
-
إطار التعلم العميق الهجين ومنطق الضباب للكشف عن أمراض الطماطم وتصنيفها بشكل قوي
2026 | المؤلف: Satrughan Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…
-
تضييق فجوات المعرفة في تنوع الأراضي الزراعية باستخدام الزراعة الرقمية
2026 | المؤلف: Ruben Remelgado وآخرون | المجلة: npj Sustainable Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تناقش هذه الفقرة إمكانيات الزراعة الرقمية – التي تُعرف بأنها استخدام التقنيات الرقمية والبيانات في الإنتاج الزراعي – لتعزيز مراقبة التنوع البيولوجي. على الرغم من التقارب التكنولوجي بين الزراعة وعلوم التنوع البيولوجي، إلا أن هذه المجالات لا تزال مفصولة إلى حد كبير. يجادل المؤلفون بأن تدفقات البيانات الحالية من الزراعة الرقمية يمكن أن توفر بيانات…
-
LeafSightX: نموذج دمج CNN معزز بالانتباه القابل للتفسير لتحديد أمراض أوراق التفاح
2026 | المؤلف: Md. Ehsanul Haque وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث LeafSightX، وهو هيكل معماري جديد للتعلم العميق ذو عمودين مصمم للتعرف السريع والدقيق على أمراض أوراق التفاح، مما يعالج التحديات الكبيرة في الزراعة الدقيقة مثل محدودية القابلية للتعميم، وقابلية التفسير، والحساسية تجاه التحولات في المجال. من خلال دمج الميزات من DenseNet201 و InceptionV3 مع تقنيات الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس (MHSA)، يعزز LeafSightX كل…
-
استخراج الميزات في مجموعات بيانات أمراض النباتات الحسية باستخدام وظائف العضوية المعاد تشكيلها المستقلة عن متغيرات الفئة
2026 | المؤلف: Ayushi Gupta وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث تقنية استخراج الميزات المعتمدة على دالة العضوية (MFFE) التي تهدف إلى تحسين مجموعات بيانات النباتات المعتمدة على المستشعرات ذات الحجم الصغير، وخاصة لاكتشاف أمراض الطماطم. من خلال استخدام مجموعتين من البيانات المعتمدة على المستشعرات في الوقت الحقيقي، TomEBD و TPMD، يتناول الدراسة عدم توازن البيانات من خلال تقنية KMeans-SMOTE. تستخدم استخراج الميزات دوال…
-
PotatoGuardNet: إطار تعلم عميق مصقول لاكتشاف أمراض أوراق البطاطس
2026 | المؤلف: Marriam Nawaz وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا مبتكرًا، يسمى PotatoGuardNet، يهدف إلى أتمتة تصنيف أمراض أوراق البطاطس لتعزيز الإنتاجية الزراعية. نظرًا للتحديات التي تطرحها التغيرات البيئية وأمراض المحاصيل، فإن طرق التصنيف اليدوية التقليدية غالبًا ما تكون غير كافية بسبب طبيعتها المستهلكة للوقت واعتمادها على المعرفة المتخصصة. يستخدم PotatoGuardNet المقترح نموذج Faster-RCNN القائم على Inception-ResNet-V2، الذي يلتقط بفعالية السمات…
-
تطوير نظام كشف سريع قائم على الرؤية مدعوم بالذكاء الاصطناعي للكشف عن النترات والنتريت من عينات الصرف
2026 | المؤلف: Muhammad Roman وآخرون | المجلة: Water Air & Soil Pollution | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في طريقة جديدة لقياس تركيزات النترات والنيتريت في عينات المياه بسرعة، مع معالجة القيود التي تفرضها تقنيات المختبر التقليدية التي غالبًا ما تكون مكلفة وتحتاج إلى جهد كبير. تستخدم الدراسة شرائط اختبار النترات والنيتريت من Hach، التي تتغير ألوانها استجابةً لتركيزات مختلفة من هذه العناصر الغذائية. تم تطوير نظام تصوير مصمم خصيصًا،…
-
نماذج اللغة الكبيرة للتنمية الزراعية والريفية: تطبيق النماذج الأساسية في الإرشاد
2026 | المؤلف: Paul Hill وآخرون | المجلة: Advancements in Agricultural Development | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة تطوير وتقييم نموذج أساسي منخفض التكلفة للذكاء الاصطناعي، يسمى Utah PeachBot، يهدف إلى تعزيز خدمات الإرشاد الزراعي لمزارعي الخوخ على نطاق صغير في يوتا. باستخدام منصة GPT من OpenAI، تم ضبط النموذج باستخدام موارد بستانية مختارة لتقديم دعم استشاري قائم على الأدلة في الوقت الفعلي لوكلاء الإرشاد. قام فريق من الخبراء يتكون…
-
تطبيق التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية لتحديد نصائح زراعية ذات جودة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
2026 | المؤلف: Vineet Singh وآخرون | المجلة: Advancements in Agricultural Development | المجال: علوم النبات (Plant Science)تناقش ورقة البحث تكيف التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) من قبل Digital Green لتعزيز خدمات الاستشارة الزراعية للمزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة في البيئات المحدودة الموارد. غالبًا ما تقدم نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (LLMs) نصائح عامة وغير دقيقة بسبب نقص بيانات التدريب المحددة لمختلف البيئات الزراعية. استجابةً لذلك، طورت Digital Green Farmer.Chat، وهو مساعد…
-
المحركات والعوائق أمام اعتماد الزراعة الدقيقة في الزراعة التشيكية
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تستكشف هذه الدراسة اعتماد تقنيات الزراعة الدقيقة (PATs) في جمهورية التشيك، باستخدام بيانات لوحة غير متوازنة من شبكة بيانات محاسبة المزارع التشيكية (FADN) من 2017 إلى 2021. من خلال استخدام نموذج اختيار ثنائي بروبيت مع مواصفات تأثيرات عشوائية داخلية-بينية (WBRE)، تحدد الأبحاث المحركات والعوائق الاجتماعية والاقتصادية الرئيسية التي تؤثر على اعتماد PAT في إنتاج المحاصيل…
-
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تقييم جودة الفواكه بعد الحصاد: التحديات الحالية، التقدمات الأخيرة، وآفاق المستقبل
2026 | المؤلف: M.J. Gidado وآخرون | المجلة: Journal of Stored Products Research | المجال: علوم النبات (Plant Science)تعد مرحلة ما بعد الحصاد ضرورية للحفاظ على جودة وسلامة وقابلية تسويق المنتجات الزراعية. لقد عززت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) بشكل كبير من تقييم جودة الفاكهة من خلال منهجيات سريعة وغير مدمرة ودقيقة. تستعرض هذه المراجعة بشكل نقدي المشهد الحالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تقييم جودة ما بعد…