الملخص: تمثل خسائر ما بعد الحصاد حوالي 30-40% من الإنتاج الزراعي العالمي، مما يشكل تهديدًا كبيرًا للأمن الغذائي والاستدامة الاقتصادية. تتطلب إدارة هذه الخسائر بشكل فعال تقنية مبتكرة تعزز الدقة، والرصد، واتخاذ القرار عبر سلسلة القيمة. لقد برز الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة تحول مع تطبيقات في التعامل مع ما بعد الحصاد باستخدام التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر والروبوتات وإنترنت الأشياء. تقدم هذه المراجعة تحليلًا متعمقًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في عمليات ما بعد الحصاد، بما في ذلك الفرز والتصنيف، وتقييم الجودة، وإدارة التخزين، والتغليف، ولوجستيات سلسلة التبريد. توضح دراسات الحالة حول الحبوب، والفاكهة، والخضراوات كيف تحسن النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تصنيف المنتجات، وتوقع عمر الصلاحية، واكتشاف الفساد، وتحسين اللوجستيات، مما يقلل من الأخطاء البشرية ويقلل من الفاقد. كما يسلط البحث الضوء على التحديات الكبيرة، بما في ذلك جودة البيانات المحدودة، وارتفاع تكاليف التنفيذ، ونقص الخبرة الفنية، والبنية التحتية غير الملائمة، خاصة في الدول النامية. تؤكد التوقعات على الحاجة إلى أطر متكاملة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتقنيات المستدامة، والتعاون البحثي، والتدخلات السياسية، والشراكات بين القطاعين العام والخاص لضمان أنظمة ما بعد الحصاد الفعالة التي تعزز الربحية وتقوي الأمن الغذائي العالمي.
درس راهول وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.