AI-Driven Farming Platform - دودي السعيد (university of eloued جامعة الوادي, 2024)
الزراعة الذكية، أو الزراعة الدقيقة، تستخدم تقنيات متقدمة مثل إنترنت الأشياء، وأجهزة الاستشعار، والطائرات بدون طيار، ونظام تحديد المواقع، والذكاء الإصطناعي لتعزيز الـكفاءة والإنتاجية والإستدامة الزراعية. دور الذكاء الإصطناعي جوهري، حيث يحل ّل مجموعات كبيرة من البيانات بإستخدام التعلم الآلي والتحليل التنبؤي لتحسين عملية اتخاذ القرار ومعالجة التحديات مثل تحسين غلة المحاصيل وتقليل الأثر البيئي. ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الإصطناعي في الزراعة يواجه تحديات تكنولوجية وإقتصادية وإجتماعية وبيئية. ٺتضمن البنية التحتية أجهزة الإستشعار وتقنيات الإتصال وجمع البيانات بشكل قوي وواجهة تطبيق ويب. نموذج الذكاء االصطناعي المتخصص يشخص حالات أوراق البطاطس، مما يظهر الفائدة العملية للذكاء الإصطناعي في إدارة المحاصيل والـكشف عن األمراض Smart agriculture, or precision agriculture, leverages advanced technologies like IoT, sensors, drones, GPS, and AI to enhance farming efficiency, productivity, and sustainability. AI’s role is pivotal, analyzing large data sets with machine learning and predictive analytics to improve decision-making and address challenges such as crop yield optimization and environmental impact reduction. However, integrating AI in agriculture faces technological, economic, social, and environmental challenges. The architecture involves sensors, communication technologies, robust data collection, and a web application interface. A specialized AI model diagnoses potato leaf conditions, demonstrating AI’s practical utility in crop management and disease detection.
memouer master informatuque
Keywords: الزراعة الذكية - الذكاء الإصطناعى - التعرف على الكائنات - يولو - التعرف على أمراض الطماطم; Smart Agriculture - Artificial Intelligence - Yolo - Potatoes leaf diagnosis