واقعیت ترکیبی (MR) و هوش مصنوعی (AI) از تکنولوژی‌های نو ظهور در صنعت کشاورزی هستند که می‌توانند بهره‌وری مزارع را افزایش دهند. کشاورزان با استفاده از این تکنولوژی‌ها می‌تواند سلامت محصولات و تجزیه و تحلیل خاک را بررسی کنند و تجهیزات را از راه دور مدیریت کنند و فرصت‌های جدیدی برای رشد ایجاد کنند.
حتی در دنیای مدرن ما، کشاورزی همچنان یک صنعت مهم و حائز اهمیت است. تلاش مداوم انسان‌ها در این راستا برای بهینه‌سازی محصولات و افزایش دام‌ها می‌باشد. فناوری‌های واقعیت ترکیبی (MR) و فناوری هوش مصنوعی (AI) برخی از آخرین و پرطرفدارترین راه‌های نوآورانه کشاورزی هستند تا کشاورزی کلاسیک تبدیل به کشاورزی هوشمند شود.
اصطلاح جدید "واقعیت ترکیبی" امروزه محبوب‌تر شده است. این روند به لایه برداری از اطلاعات دیجیتالی یا شبیه‌سازی شده بر روی دنیای واقعی اشاره می‌کند: ترکیب کردن واقعیت افزوده و واقعیت مجازی، منجر به یک واقعیت ترکیبی می‌شود. درحالی‌که واقعیت مجازی (VR) شما را به یک دنیای دیجیتال دعوت می‌کند، واقعیت ترکیبی (MR) فرصت هماهنگ‌سازی یک محیط مجازی و دنیای واقعی را به طور همزمان فراهم می‌کند.
تکنولوژی 3D-mapping ما را قادر می‌سازد زمینه کشاورزی را به محیط‌های مجازی تبدیل کنیم. کشاورزان می‌توانند سناریوهای مختلف تولید محصول را از جمله نظارت و کنترل از راه دور را ایجاد کنند. این فقط شروع کشف بالقوه اطلاعات دیجیتال در دنیای فیزیکی است. از طرفی، یادگیری ماشین (ML) یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی (AI) است. این تکنیکی است که از آمار محاسباتی بدست می‌آید. در یک مورد کلاسیک، شما مقدار زیادی داده را به مدل‌های آماری می‌دهید تا آنها را آموزش دهید تا الگوهای موجود در داده‌های آینده را تشخیص دهند.
در کشاورزی، ML می‌تواند به صورت زیر کار کند: شما الگوریتم ML خود را یک مجموعه داده می‌دهید. به عنوان مثال، شما برخی از عکس‌ها را با توصیف‌هایی مانند "ذرت"، "گندم"، "علف‌های هرز"، "سویا" و غیره آپلود می‌کنید. الگوریتم به درستی آموزش می‌بیند تا این نوع از چیزها را شناسایی کند، مثلاً یک دوربین تراکتور مستقل شروع به گرفتن تصاویر می‌کند و الگوریتم شما به طور ایده‌آل در طول زمان بهبود می‌یابد.
مزارع می‌توانند اطلاعات زیادی در مورد سلامت محصول، آب و هوا، خاک و موارد دیگر تولید کنند. با در نظر گرفتن قابلیت‌های ML، رهبران کشاورزی نمی‌توانند ارزش بالقوه برنامه‌های کاربردی ML در کشاورزی را نادیده بگیرند.
واقعیت مجتمع: برنامه‌های کاربردی در کشاورزی به کشاورزان امکان می‌دهد شرایط را با استفاده از "کلاه ایمنی" یا "عینک" فعال MR مشاهده کنند. تمام اطلاعات و داده‌های مربوط که به دوربین وارد می‌شوند، به پردازش لبه یا به ابر برای تجزیه و تحلیل فرستاده می‌شوند.
تراکتورهای خودران: متخصصان ناوبری رادیویی، ژیروسکوپ لیزری و هوش مصنوعی را به یک تراکتور اضافه کردند. در نتیجه، تراکتور می‌تواند مسیری را که یک راننده قبلاً به آن آموزش داده پیگیری کند. هدف اصلی از هوش مصنوعی در کشاورزی این است که تعداد سیستم‌های مستقل و خودکار را افزایش دهد.
بینش رایانه: با استفاده از این نوع تکنولوژی، تراکتور یا سایر تجهیزات کشاورزی هوشمند با دوربین، GPS و احتمالاً تلفن همراه ، مجهز به توانایی انتقال داده‌های ویدئویی می‌شوند. سیستم بینش رایانه به تراکتور اجازه می‌دهد تا مسیر را پیدا و موانع را شناسایی کند.
آبیاری هوشمند: مردم از آبیاری خودکار گیاهان یا سم‌پاشی استفاده می‌کنند، اما امروزه سیستم‌های آبیاری مدرن با تکنولوژی ML یکپارچه قادر به تشخیص علف‌های هرز از محصولات و اسپری کردن سموم‌ها هستند. بدین ترتیب اسپری مواد شیمیایی کمتر مصرف می‌شود و در نتیجه هزینه‌های پایین‌تر و غذای سالم‌تر است.
ماهواره با AI: استارتاپ به نام Harvesting می‌تواند داده‌های ماهواره‌ای را تجزیه و تحلیل و عملکرد محصولات را از طریق یک الگوریتم یادگیری ماشین اختصاصی پیش‌بینی کند.
با پیشرفت جامعه به سمت کشاورزی هوشمند سود و مزایای حاصل از این تکنولوژی نیز بیشتر می‌شود. نتایج کنونی برنامه‌های کاربردی کشاورزی بسیار خوب است. بااین‌حال، از طریق هوش مصنوعی و واقعیت ترکیبی، می‌توان پیشرفت‌های بیشتری را به دست آورد.
