تحسين الموارد لتحقيق الربحية: هل التكنولوجيا الرقمية المزدوجة ضرورية؟
تكمن قيمة أي تقنية في النهاية في القدرة على تحسين التكاليف والموارد. إن امتلاك القدرة على استباق النتائج يمنح مزارعي الأغذية ميزة البصيرة التي يمكن بعد ذلك تطبيقها في الحياة الواقعية. من الأمثلة على التطبيقات الواقعية وتسويق تكنولوجيا Digital Twin هي الآلية النموذج الذي تم تطويره بواسطة Tom De Swaef في جامعة جانت. استفادت الشركة البلجيكية 2Grow من هذا النموذج لقياس التغيرات في تدفق المياه وسمك الساق في نباتات الطماطم. ال أهداف الشركة لتقليل 20٪ من مساحة السطح التي يتم إنفاقها على الإنتاج النباتي.
It لا يزال من غير الواضح ما إذا كان المجتمع يبذل جهدًا لاعتماد التوائم الرقمية في عملياتها. علاوة على ذلك ، يمكن القول أنه في معظم الحالات لا تكون تقنية التوأم الرقمي ضرورية في الواقع. جعلت التطورات في التعلم الآلي من الممكن التنبؤ بالأحداث الرئيسية دون بناء نموذج كامل يتطلب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة والتي يكون الحصول عليها مكلفًا أيضًا. بصفتك مزارعًا للأغذية يرغب في التنبؤ بخصائص معينة ، فقد يكون التركيز على قياس ومراقبة التغييرات الرئيسية هو كل ما هو مطلوب لبناء نموذج تنبؤي ناجح. والأكثر من ذلك ، أن هذا الأمر ميسور التكلفة بشكل كبير ، مما يجعله قابلاً للتحقيق لمزارعي الأغذية الذين يحتاجون إلى رؤية عائد استثمار فوري على تنفيذ النماذج التنبؤية.
على سبيل المثال ، إذا كنت تزرع البطاطس ، فمن المهم أن يكون لديك مؤشرات للآفات مثل مرض اللفحة المتأخرة ، الناجم عن كائن حي يشبه الفطريات يمكن أن يؤدي إلى فشل المحاصيل في فترة قصيرة إذا لم يتم اعتماد تدابير المكافحة المناسبة. بالنسبة لهذا النوع من المحاصيل الصفية على فدادين كبيرة من الحقول المفتوحة ، فإن وجود كاميرات مثبتة على أنظمة الري المحوري يمكن أن يحدد الأمراض أو المشكلات بكفاءة وفعالية. ستكلف البيانات اللازمة لإنشاء توأم رقمي لحقل مفتوح من البطاطس ثروة ، وإنشاء نموذج كامل بهذا الحجم للحصول على رؤى يمكن الحصول عليها باستخدام تكنولوجيا أبسط وبأسعار معقولة ، فقط أمر غير منطقي.
- انطلقت لعبة الفيديو SimCity في التسعينيات حيث أصبح اللاعبون بطلاً لمدينتهم حيث قاموا بتصميم وإنشاء مدينة جميلة صاخبة رقميًا. تقدم سريعًا لمدة 90 عامًا ، ولدينا التكنولوجيا اللازمة لإنشاء تمثيلات رقمية دقيقة بشكل لا يصدق للأشجار أو المزارع أو البساتين في العالم الحقيقي. تمامًا كما هو الحال في SimCity ، يمكننا محاكاة كيفية تطور مدينة بناءً على ما "نستثمر فيه" داخل اللعبة ، يمكننا الآن إنشاء محاكاة لكيفية نمو النبات في سيناريوهات مختلفة - مما يساعدنا على تحسين جهود الزراعة ببصيرة غير مسبوقة.
- التوأم الرقمي هو تمثيل رقمي لشيء من العالم الحقيقي. يمكن استخدامه لمراقبة "الشيء" الحقيقي عن بعد. من أجل توفير بديل دقيق وواقعي للتوأم في العالم الحقيقي ، يجب أن يكون التوأم الرقمي على علم بالبيانات من خلال القياس الرقمي للكيان الحقيقي. في الزراعة ، يمكن أن تكون هذه البيانات تأتي عبر أدوات مثل مستشعرات التربة ، وتصوير النباتات ، وبيانات الطقس ، وما إلى ذلك.
- يجب أن يعكس التمثيل الرقمي الجديد ، أو التوأم الرقمي ، الجهد الزراعي بأكمله: الأصول المادية والعمليات والأنظمة والموارد وكل شيء. في المقابل ، يمكننا ذلك من محاكاة العمليات الزراعية وتخطيطها وتحليلها وتحسينها على نطاق لم نتخيله سابقًا. ومع ذلك ، هل من الضروري حقًا لمزارعي الأغذية تنفيذ هذه التكنولوجيا المعقدة والمكلفة - أم هل يمكنهم الحصول على الأفكار التي يحتاجون إليها من أجهزة استشعار يسهل الوصول إليها وبأسعار معقولة تساعدهم على مراقبة النتائج الرئيسية والتنبؤ بها؟
نمو وتبني التوائم الرقمية وإمكاناتهم في الزراعة
تتوقع جارتنر أنه بحلول عام 2021 ، ستستخدم نصف الشركات الصناعية الكبرى التوائم الرقمية، وهو ما سيُترجم إلى تحسن بنسبة 10٪ في فعالية تلك المنظمات. ومع ذلك ، فإن مفهوم التوائم الرقمية كان موجودًا منذ عقود. لأكثر من 30 عامًا ، استخدمت فرق هندسة المنتجات والعمليات عروض ثلاثية الأبعاد لـ التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD) ، ونماذج الأصول ، ومحاكاة العمليات لضمان قابلية التصنيع والتحقق من صحتها. على سبيل المثال ، قامت وكالة ناسا بمحاكاة مركبة فضائية معقدة لعقود. ومع ذلك ، فإن الابتكارات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تضع مفهوم التوأم الرقمي في المقدمة ، مما يخلق الكثير من الضجيج باعتباره اتجاهًا تخريبيًا له تأثير أوسع في المستقبل القريب.
عندما يتعلق الأمر بعمليات الزراعة ، باستخدام التوائم الرقمية كوسيلة مركزية لإدارة المزرعة يمكن أن تمكن من فصل التدفقات المادية عن التخطيط والتحكم. ونتيجة لذلك ، يمكن للمزارعين إدارة العمليات عن بُعد بناءً على المعلومات الرقمية (القريبة) في الوقت الفعلي بدلاً من الاضطرار إلى الاعتماد على المراقبة المباشرة والمهام اليدوية في الموقع. وهذا يسمح لهم بالتصرف على الفور في حالة حدوث انحرافات (متوقعة) ومحاكاة تأثيرات التدخلات بناءً على بيانات من الحياة الواقعية. على سبيل المثال ، يمكن أن ينبه التوأم الرقمي لبستان البستان من الإفراط في الري دون أن يضطر هذا المزارع إلى فحص البستان.
فكرة أ بستان رقمي جذابة للغاية للمزارعين الذين يفهمون الطبيعة كثيفة العمالة لرصد صحة أشجار الفاكهة والتنبؤ بها والتحكم فيها وجودة حصادها. طور العلماء في جامعة كوينزلاند نموذجًا لبستان يحتوي على محاصيل بطيئة النمو مثل المانجو والمكاديميا. يمكن أن يمكّن ذلك المستخدمين من تجربة الأفكار الجديدة بسرعة واكتساب رؤى حول أفضل طريقة لتحسين أنظمة الإنتاج. أكد الباحثون في المشروع كيف يمكن لهذه المحاكاة الفورية أن تفيد بشكل خاص المحاصيل بطيئة النمو مثل أشجار الفاكهة.
هناك حالات استخدام محددة حيث يكون من المنطقي من الناحية المالية بناء توأم رقمي ، مثل تربية النباتات ، حيث يمكن أن يسمح لك النموذج بالتنبؤ مبكرًا إذا كان نوعًا معينًا غير قابل للتطبيق تجاريًا. لكن في كثير من الحالات ، ليست هناك حاجة لكسر الجوز بمطرقة ثقيلة.
- رافيف إتزاكي هو الشريك المؤسس والمدير التقني لشركة تقنيات بروسبيرا، يقود الرؤية التقنية للشركة لتحويل طريقة زراعة الغذاء باستخدام علم البيانات والذكاء الاصطناعي. يستخدم خبرته في تطوير الخوارزميات والرياضيات والتعلم الآلي لحل مشاكل العالم الحقيقي. قبل بروسبيرا ، طور رافيف خوارزميات في شركة الأمن السيبراني BioCatch ، وعمل كمهندس معالجة الإشارات مع جيش الدفاع الإسرائيلي. حاصل على بكالوريوس في الفيزياء وماجستير في الفيزياء التطبيقية من الجامعة العبرية.