تطبيقات التعلم الآلي في الزراعة: الاتجاهات الحالية، التحديات، وآفاق المستقبل

يعتمد التقدم في إنتاجية الزراعة والاستدامة على الاستثمارات الاستراتيجية في البحث التكنولوجي. تؤدي التقنيات المتطورة مثل الإنترنت للأشياء، وأجهزة الاستشعار، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والبيانات الضخمة، والحوسبة السحابية إلى دفع قطاع الزراعة نحو نموذج الزراعة 4.0 التحويلي. تستند هذه المراجعة الأدبية المنهجية الحالية إلى منهجية العناصر المفضلة للإبلاغ عن المراجعات المنهجية والتحليلات التلوية (PRISMA) لاستكشاف استخدام التعلم الآلي في الزراعة. تبحث الدراسة في التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي، بما في ذلك إدارة المحاصيل، والمياه، والتربة، والحيوانات، كاشفة عن دوره المهم في تحويل الممارسات الزراعية التقليدية. علاوة على ذلك، تقيم التأثيرات والنتائج الكبيرة لاعتماد التعلم الآلي وتسلط الضوء على بعض التحديات المرتبطة بدمجه في نظم الزراعة. لا تقدم هذه المراجعة رؤى قيمة حول المشهد الحالي لتطبيقات التعلم الآلي في الزراعة فحسب، بل تحدد أيضًا اتجاهات واعدة للبحث والابتكار في هذا المجال المتطور بسرعة.