كتب – حسام عيد
تخسر غالبية البلدان الأفريقية مليارات الدولارات من النقد الأجنبي سنويًا من خلال الواردات الغذائية. في عام 2022، كان لدى 38 دولة ميزان تجاري سلبي في المنتجات الزراعية، وكانت الجزائر ونيجيريا والمغرب وأنجولا في صدارة الترتيب مع خسارة أكثر من 3 مليارات دولار على مدار العام.
هذا في مقابل حقيقتين مهمتين: أن الزراعة لا تزال مصدرًا رئيسًا للدخل للعديد من الأسر؛ حيث تسهم بما يقرب من 23% من الناتج المحلي الإجمالي لأفريقيا جنوب الصحراء وتوظف أكثر من 60% من سكانها، وأن القارة تحتوي على 65% من الأراضي غير المزروعة المتبقية في العالم.
ويؤثر اختلال التوازن التجاري أيضًا على الصحة المالية للبلدان. عندما لا يتمكنون من التعويض من خلال الصادرات الأخرى -مثل النفط في حالة نيجيريا وأنجولا والجزائر- تصبح البلدان شديدة التأثر بالصدمات الخارجية.
يُنظر إلى الاضطرابات الأخيرة في سلسلة قيمة الحبوب بسبب حصار البحر الأسود الناتج عن الصراع في أوكرانيا على أنها القشة التي قصمت ظهر البعير للعديد من القادة في جميع أنحاء القارة.
وقد تزامنت هذه الاضطرابات مع عام تميز بتطور غير مسبوق في مجال الذكاء الاصطناعي (AI).
يُنظر إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع القطاعات تقريبًا، بما في ذلك الزراعة، على أنه عامل تمكين قوي للإنتاجية. ولكن هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيد إنتاج أفريقيا من الغذاء المحلي ويحد من الاختلالات التجارية؟
الذكاء الاصطناعي في الزراعة: آمال في تعزيز إنتاجية أفريقيا
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان مؤخرًا موضوع أثار الكثير من الضجيج، إلا أنه كان يُنظر إليه على أنه أداة لمساعدة المزارعين على تحسين دخلهم قبل عامين؛ وفق ما أوردت مجلة “أفريكان بيزنس”.
في عام 2021، عملت “دافني زويس”، أستاذة الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة ولاية نيويورك في ألباني بالولايات المتحدة ، مع مؤسسة AGRI-WEB غير الربحية لمساعدة المزارعين أصحاب الحيازات الصغيرة في غانا على تطوير نماذج تنبؤ أفضل لإنتاج محاصيلهم باستخدام الذكاء الاصطناعي. لكنها أشارت إلى أن “هناك العديد من الاستخدامات الأخرى للذكاء الاصطناعي”.
بحسب “زويس”، يسهم الذكاء الاصطناعي في -على سبيل المثال لا الحصر- التنبؤ بكميات المحاصيل، تقديم التوجيه بشأن الري، متى وأين وماذا تزرع، تحديد السعر الذي يجب أن يبيعوا به منتجاتهم ولمن، بالإضافة إلى توقع حالات الجفاف والأحداث الكبرى الأخرى التي يمكن أن تؤثر على الأنشطة الزراعية.
كان مشروعها واحدًا من 30 مشروعًا ممولًا من شركة جوجل كجزء من برنامجها “AI for Social Good” -وهي مبادرة تهدف إلى دعم التقدم العلمي للمجتمعات التي نادرًا ما تستفيد من الذكاء الاصطناعي.
تضمنت مشروعات الذكاء الاصطناعي الأخرى الممولة من جوجل في الزراعة في أفريقيا تطوير تطبيق هاتف ذكي لتشخيص الأمراض في أوغندا ونموذج لمراقبة جودة الأراضي العشبية وتقدير أسعار السوق المحلية في كينيا.
مطورو التقنيات التي أثبتت بالفعل أنها مفيدة للمزارعين يتطلعون أيضًا إلى الذكاء الاصطناعي لتحسين خدماتهم. وقامت منظمة التنمية العالمية Global Communities التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها بتطوير تطبيق يسمى “Afriscout”، والذي يوفر للرعاة شبه الرحل خرائط رقمية مخصصة لمناطق الرعي التقليدية المغطاة بمعلومات الغطاء النباتي المشتقة من الأقمار الصناعية لتحسين عملية اتخاذ قرارات الهجرة.
وجدت دراسة أن الرعاة الذين استخدموا خرائط Afriscout زادوا ثرواتهم بأكثر من 4600 دولار، على مدى عامين، مقارنة بأولئك الذين لم يتمكنوا من الوصول إلى الخدمة. يريد Afriscout الاستفادة من الذكاء الاصطناعي “لتحسين خطط الرعي للأرض وصحة القطيع”.
وتعتقد “زويس” أن “الاستخدام السليم للذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد المزارعين بالتأكيد على معالجة القضايا قصيرة وطويلة المدى مع الأنشطة الزراعية”. وتفيد بأنه: “يمكن أن يوجههم أيضًا خلال عولمة السوق”.
معوقات اعتماد الذكاء الاصطناعي: البيانات وقيود التمويل
لقد أدت التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى الاعتقاد الأكثر تفاؤلاً بإمكانية ظهور حل قابل للتطوير في قطاع الزراعة الأفريقي في السنوات القادمة. لكن تبني المزارعين على نطاق واسع لا يزال هدفًا بعيد المنال.
إن التحدي الأكبر هو الوصول إلى البنية التحتية وجودة البيانات؛ حيث تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة على بيانات عالية الجودة وإمكانية الوصول إلى البنية التحتية، لكن جمع مثل هذه البيانات ومعالجتها بالبنية التحتية المتاحة يعد أمرًا باهظًا بسبب التكلفة.
نماذج الذكاء الاصطناعي الأفضل أداءً متعطشة للغاية للبيانات. أولاً، يتم “تدريب” النموذج باستخدام البيانات المصنفة. على سبيل المثال، في ضوء ما يكفي من الصور الموصوفة لمحاصيل الكسافا المريضة، يمكن تعليم أنظمة الكمبيوتر التمييز بين صور المحاصيل “المصابة” و “الصحية”. بعد ذلك، يتم تقييم النموذج على مجموعة بيانات غير مرئية، تسمى “مجموعة الاختبار” أو “مجموعة التحقق من الصحة”.
كل ذلك يتطلب قدرًا كبيرًا من الموارد -التي لا تتوفر إلا للشركات التي لديها تمويل كبير لرأس المال الاستثماري، على سبيل المثال. تلقت شركة OpenAI، الشركة التي تقف وراء تطبيق ChatGPT، تمويلًا أوليًا بقيمة مليار دولار في عام 2015 من مستثمرين مثل أمازون والملياردير الأمريكي إيلون ماسك، مما مكنها من الدفع لكبار الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لقاعدة بيانات رأس المال الاستثماري Pitchbook، ذهب ما يقرب من نصف التمويل للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جميع أنحاء العالم في الأشهر الثلاثة الأولى من عام 2023 -حوالي 11.1 مليار دولار- إلى شركات وادي السيليكون. على النقيض من ذلك، جمعت الشركات الناشئة الأفريقية التي تركز على الذكاء الاصطناعي مبلغًا تراكميًا قدره 255 مليون دولار منذ عام 2020. إن حصة الشركات الناشئة التي تركز على الزراعة محدودة للغاية، على الرغم من قصة النجاح الأخيرة لشركة Amini الكينية الناشئة لتكنولوجيا المناخ -تعمل حل مشكلة ندرة البيانات البيئية في أفريقيا- التي جمعت 2 مليون دولار في جولة تمويل ما قبل التأسيس من شركة استثمارية مقرها الاتحاد الأوروبي. طورت Amini منصة تجميع البيانات لمساعدة شركات الأغذية والمشروبات في أفريقيا على اتخاذ قرارات إنتاج مستنيرة.
استفادت شركات ناشئة أخرى في القارة من الخوارزميات الحالية لتطوير حلول للمزارعين.
فيما يقدم مركز المزارعين الريفيين الذي يتخذ من أبوجا مقرًا له، والذي تلقى استثمارًا في البذور بقيمة 200 ألف دولار العام الماضي، خدمات استشارية للمزارعين تسترشد بالصور البعيدة عبر الأقمار الصناعية.
و تستخدم مؤسسة Farmingtech الكينية أيضًا ابتكارات الذكاء الاصطناعي بميزانية محدودة؛ حيث قامت الشركة الناشئة، التي فازت بمنحة قدرها 500 ألف دولار في فبراير الماضي من منظمة Heifer International غير الربحية العالمية -تعمل على القضاء على الفقر والجوع من خلال التنمية المجتمعية الشاملة المستدامة- بتطبيق أداة الذكاء الاصطناعي في تطبيقها “DigiCow”، بهدف زيادة إنتاجية مزارعي الألبان. يُمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم هياكل القطيع في المواقع، وفهم الإضافات والوفيات الجديدة، وهذا يدعم التنبؤات المستقبلية بشأن الأشياء الرئيسية مثل الحليب المتوقع إنتاجه.
