الترتيب والتكامل التكنولوجي
وبدلاً من مجرد اختبار التقنيات بشكل منفصل، يركز المركز على ربط الحلول عبر الأنظمة الزراعية بأكملها. على سبيل المثال، يُنظر إلى الروبوتات، وعلم الوراثة، والهندسة الزراعية، والبيولوجيا، والذكاء الاصطناعي على أنها عناصر محتملة ومترابطة لنظام شمولي. وكما أوضح دانييل كروس خلال حلقة النقاش، يمكن أن تكون التكنولوجيا ذات قيمة في حد ذاتها، ولكنها تصبح تحويلية فقط عندما يتم دمجها في العملية الزراعية بأكملها – على نطاق واسع.
تتمتع شركة Dyson Farming بالإمكانيات والفرص اللازمة لتحقيق ذلك.
تقوم الشركات الخاصة بزراعة 36 ألف فدان في لينكولنشاير وأوكسفوردشاير والجنوب الغربي، مما يعني أن الابتكارات يمكن أن تنتقل بسرعة من التجارب الصغيرة إلى التنفيذ على مستوى المزرعة. إن فلسفة “التعلم بالممارسة” – المتجذرة في نهج السير جيمس دايسون طويل الأمد للابتكار – تشجع على التجريب والتعلم من الفشل.
التغلب على تحديات البيانات
تعمل هذه العقلية بالفعل على تشكيل كيفية استخدام الشركة للبيانات. على مدى العامين الماضيين، استثمرت شركة Dyson Farming في بناء البنية التحتية اللازمة للزراعة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يتم جمع بيانات القياس عن بعد من كل جهاز. وتشمل المراقبة البيئية أعداد الطيور والملقحات ونوعية المياه ومؤشرات إجهاد المحاصيل. كما قامت الشركة بتطوير منصة إدارة المزرعة الخاصة بها لضمان التوحيد وقابلية التشغيل البيني عبر نظام الزراعة.
يمكن للمزارع الحديث استخدام ما يصل إلى 18 تطبيقًا منفصلاً لإدارة أعماله. يتمثل طموح دايسون في دمج تدفقات البيانات هذه في منصة استخباراتية موحدة، قادرة على تقديم معلومات قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي. والأهم من ذلك، التأكد من أنها تحقق نتائج مالية.
وفقًا للمدير المالي لشركة Sheener Ooi، فإن الشعار بسيط:
البيانات ← البصيرة ← القرار ← الإجراء ← الهامش.
ومن المتوقع أيضًا أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا. ويعتقد كروس أن الذكاء الاصطناعي يعمل بالفعل على تحسين الإنتاجية في مكان العمل، ولكن الخطوة التالية ستأتي مع “الذكاء الاصطناعي الوكيل” – وهي الأنظمة التي يمكنها ربط مجموعات من البيانات، وتحديد الأنماط، واكتشاف الرؤى التي لن يتمكن البشر من رؤيتها يدويًا.
رابط المصدر
