تسخير الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرار في مجال الزراعة: كيفية تقييم خصوبة التربة باستخدام Power Automate

عندما تقرر الشركات الزراعية الكبرى شراء حقول جديدة، تتبع عملية اتخاذ القرار تعقيدًا كبيرًا تتضمن تعاون فرق مختلفة لتقييم العينات الترابية، وتقييم العوامل البيئية، ودراسة الجوانب القانونية، وإجراء تحليل للتكلفة. ولكن، ماذا لو كنت "متخصص تقني" في شركة صغيرة أو متوسطة الحجم وترغب في الحصول على حقل معين؟ حتى وإن كانت العوامل الاقتصادية مناسبة، قد يتردد الإدارة في أن يتمكن التربة نفسها من تلبية متطلبات الشركة. إذا كانت الشركة تركز بشكل أساسي على زراعة وبيع الشمندر السكري، يجب أن تكون التربة في الحقل الجديد خصبة وتحتوي على مستوى غذائي مناسب لحصاد الشمندر السكري. في هذه الحالة، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم عملية اتخاذ القرار، سواءً بشكل كامل أو جزئي، من خلال تطبيق Power Automate. الخطوة الأولى هي توفير متغيرات الإدخال اللازمة للتدفق، مثل خط الطول وخط العرض للحقل والنوع الذي سيتم زراعته. يمكن اختيار هذه المتغيرات من خلال محفز يدوي، ولكن يمكن أيضًا اختيار طريقة أخرى تناسب العمليات الخاصة بالشركة. بعد تحديد هذه المعلومات، يمكن استخدام API عبر إجراء HTTP للحصول على البيانات الخاصة بالتربة. يتم استخدام طريقة "GET" للحصول على البيانات من الخادم. البيانات المطلوبة تشمل نسبة الجسيمات الطينية، ونسبة الجسيمات الرملية، ونسبة الجسيمات الطينية الدقيقة، والمستوى الحمضي (pH)، ومحتوى الكربون العضوي، ومحتوى النيتروجين في التربة. يتم بناء URI وفقًا لهذه المتطلبات: https://rest.isric.org/soilgrids/v2.0/properties/query?lon=@{triggerBody()?['text']}&lat=@{triggerBody()?['text_1']}&property=clay&property=sand&property=silt&property=phh2o&property=soc&property=nitrogen&depth=0-5cm&depth=0-30cm&depth=5-15cm&depth=15-30cm&depth=30-60cm&depth=60-100cm&depth=100-200cm&value=mean&value=uncertainty ثم ننتقل إلى قسم "AI Hub" أو "AI Prompts" في Power Automate Cloud، حيث يمكن إنشاء محفز مخصص جديد من خلال زر "ابنِ محفزك الخاص". يتم إعداد متغيرات الإدخال النصي للمحفز وتوفير تعليمات واضحة لضمان إنتاج رد مناسب. يتم تقديم اسم المحصول المزروع كإدخال للمحفز، بالإضافة إلى جسم الرد المسترجع من API في الخطوة السابقة. لهذا الغرض، يتم استخدام إجراء "إنشاء نص باستخدام GPT من خلال محفز". في الخطوة التالية، يتم استخدام إجراء "بدء وتوقع موافقة" لإرسال الرد المستنتج من GPT إلى المدير المسؤول. يتم توجيه قرار الموافقة هذا عبر إجراء "إرسال بريد إلكتروني (v2)" في Outlook إلى الشخص المعني بـ "الاستحواذ على الأراضي". لنقم بتشغيل التدفق الآن لنرى النتائج: هذا هو أبسط طريقة لعرض كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لدعم عملية صنع القرار. آمل أن يكون هذا التوضيح مفيدًا لك في العثور على طرق خاصة بك لتحقيق ذلك! سأستمر في عرض كيفية استخدام Power Automate للقيام بالعملية التلقائية في مجالات مختلفة. إذا وجدت الموضوع مثيرًا للاهتمام أو لديك أي أسئلة، فلا تتردد في التواصل معنا! هذه القصة نُشرت في إطار الذكاء الاصطناعي الإنشائي. يمكنك التواصل معنا على LinkedIn واتباع Zeniteq للبقاء على اطلاع بأحدث القصص حول الذكاء الاصطناعي. اشترك في نشرتنا الإخبارية وقناة YouTube الخاصة بنا للبقاء محدثًا بأحدث الأخبار والتحديثات حول الذكاء الاصطناعي الإنشائي. دعونا نشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي معًا!