الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن الغذائي

يعود انعدام الأمن الغذائي والمجاعة المنتشرة حول العالم إلى أسباب عديدة، أهمها أمراض المحاصيل. فمثل البشر، النباتات عرضة أيضًا لأنواع مختلفة من الأمراض في أطوارها الظاهرية المختلفة. وبالتالي، فإن إجمالي إنتاج المحاصيل وصافي ربح المزارع يتأثران سلبًا. ومن هنا كان الكشف عن أمراض النبات بدقة أمر ضروري وعاجل. فالتشخيص المبكر والتعرف الدقيق يعدان من أفضل الحلول الممكنة للسيطرة على المرض وتحسين أداء المحاصيل. لطالما كانت طرق التصنيف التقليدية، مثل الملاحظة بالعين المجردة والاختبارات المعملية، تعتبر الطريقة الفعالة الوحيدة المعتمدة للكشف المبكر عن المرض، على مرّ الزمن، على الرغم من الخطأ البشري بسبب المراقبة المستمرة والمكثفة،و علي الرغم من قول البعض عنها : لها العديد من القيود ومضيعة للوقت وذاتية. اليوم، ومع تفعيل وتطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال الفلاحي والأمن الغذائي، تم استخدام العديد من نماذج وبني التعلم العميق المطورة / المعدلة جنبًا إلى جنب مع العديد من تقنيات التصور لاكتشاف وتصنيف أعراض أمراض النبات. يُقدم هذا الكتاب المتواضع تعريفاً لأمراض النبات ومشكلة اكتشاف الآفات، ويطرح مقارنة مع أمراض النبات التقليدية وطرق الكشف عن الآفات. كما يُحدد شرحًا شاملاً لنماذج التعلم العميق الشائعة والمشهورة واِستخداماتها لتصور أمراض النبات المختلفة، وخاصة تلك القائمة على الشبكة العصبية التلافيفية