هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در کشاورزی هوشمند ۲۰۲۴
Artificial Intelligence and Internet of Things in Smart Farming 2024

این کتاب، چشم‌اندازی جامع از حوزه‌های هوش مصنوعی (AI) ارائه می‌دهد که می‌توانند در کاربردهای کشاورزی هوشمند، از طریق مهندسی موفق یا تحقیقات پیشگامانه، مورد استفاده قرار گیرند. در این میان، تاکتیک‌های برجسته عبارتند از: مدیریت خاک، مدیریت آب، مدیریت محصول، مدیریت دام، برداشت محصول و ادغام اینترنت اشیا (IoT) در کشاورزی هوشمند.

کتاب «هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در کشاورزی هوشمند» انواع مختلف سیستم‌های کشاورزی هوشمند را برای دستیابی به اهداف پایداری در محیط واقعی بررسی می‌کند. نویسندگان مزایای سیستم‌های برداشت هوشمند را نسبت به روش‌های سنتی برداشت، از جمله کاهش نیاز به نیروی کار، افزایش عملکرد محصول، افزایش احتمال برداشت موفقیت‌آمیز، بهبود دید به سلامت محصول و کاهش کلی هزینه‌های برداشت و تولید مورد بحث قرار می‌دهند. این کتاب، کلان‌داده‌ها را از نظر پنج بعد بالقوه آن – حجم، سرعت، تنوع، اعتبار و ارزش‌گذاری – در چارچوب کشاورزی هوشمند توضیح می‌دهد. نویسندگان همچنین در مورد فناوری‌های جدید اینترنت اشیا، مانند شبکه‌های نسل پنجم، بلاک‌چین و دوقلوی دیجیتال، برای بهبود پایداری و بهره‌وری سیستم‌های کشاورزی هوشمند بحث می‌کنند. این کتاب مسائل متعددی را شناسایی می‌کند که نیازمند نوآوری مفهومی هستند و پتانسیل پیشرفت یادگیری ماشین (ML) را دارند و در نتیجه تأثیرات قابل توجهی ایجاد می‌کنند. به عنوان مثال، نویسندگان اشاره می‌کنند که چگونه کشاورزی هوشمند، زمینه‌ای جذاب برای یادگیری ماشین قابل تفسیر ارائه می‌دهد. سپس کتاب به بررسی عملکرد تکنیک‌های هوش مصنوعی، مانند هوش مصنوعی در تسریع توسعه کشاورزی مبتنی بر فناوری نانو می‌پردازد و در نتیجه مواد نانویی ایمن‌طراحی‌شده را برای محصولات مختلف مصرفی و کاربردهای پزشکی تسهیل می‌کند.

این کتاب برای دانشجویان کارشناسی، دانشجویان تحصیلات تکمیلی، محققان و مهندسان هوش مصنوعی که درک عمیقی از روش‌های عملی یادگیری ماشین در حوزه کشاورزی دارند، مناسب است. متخصصان و ذینفعان می‌توانند از این کتاب برای درک پتانسیل یادگیری ماشین در پروژه‌های کشاورزی و راه‌حل‌های کشاورزی خود استفاده کنند.

ویژگی‌ها:
• بررسی انواع مختلف سیستم‌های کشاورزی هوشمند برای دستیابی به اهداف پایداری در محیط واقعی
• بررسی تجزیه و تحلیل مبتنی بر یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های مولد متخاصم (GAN)، رمزگذار خودکار، تصویربرداری محاسباتی و محاسبات کوانتومی
• بررسی توسعه ماشین‌های هوشمند برای ارائه راه حل برای مشکلات دنیای واقعی، با تأکید بر کاربردهای کشاورزی هوشمند که مدل‌سازی نشده‌اند یا مدل‌سازی ریاضی آن‌ها بسیار دشوار است.
• تاکید بر روش‌هایی برای مدیریت بهتر محصولات، خاک‌ها، آب و دام، و ترغیب سرمایه‌گذاران و صاحبان کسب‌وکار برای اشغال مناطق خالی بازار موجود
• بحث در مورد فناوری نانو مجهز به هوش مصنوعی برای کشاورزی هوشمند

This book provides a broad overview of the areas of artificial intelligence (AI) that can be used for smart farming applications, through either successful engineering or ground-breaking research. Among them, the highlighted tactics are soil management, water management, crop management, livestock management, harvesting, and the integration of Internet of Things (IoT) in smart farming.

Artificial Intelligence and Internet of Things in Smart Farming explores different types of smart framing systems for achieving sustainability goals in the real environment. The authors discuss the benefits of smart harvesting systems over traditional harvesting methods, including decreased labor requirements, increased crop yields, increased probabilities of successful harvests, enhanced visibility into crop health, and lower overall harvest and production costs. It explains and describes big data in terms of its potential five dimensions—volume, velocity, variety, veracity, and valuation—within the framework of smart farming. The authors also discuss the recent IoT technologies, such as fifth-generation networks, blockchain, and digital twining, to improve the sustainability and productivity of smart farming systems. The book identifies numerous issues that call for conceptual innovation and has the potential to progress machine learning (ML), resulting in significant impacts. As an illustration, the authors point out how smart farming offers an intriguing field for interpretable ML. The book then delves into the function of AI techniques, such as AI in accelerating the development of nano-enabled agriculture, thereby facilitating safe-by-design nanomaterials for various consumer products and medical applications.

This book is for undergraduate students, graduate students, researchers, and AI engineers who pursue a strong understanding of the practical methods of machine learning in the agriculture domain. Practitioners and stakeholders would be able to follow this book to understand the potential of ML in their farming projects and agricultural solutions.

Features:
• Explores different types of smart framing systems for achieving sustainability goals in the real environment
• Explores ML-based analytics such as generative adversarial networks (GAN), autoencoders, computational imaging, and quantum computing
• Examines the development of intelligent machines to provide solutions to real-world problems, emphasizing smart farming applications, which are not modeled or are extremely difficult to model mathematically
• Emphasizes methods for better managing crops, soils, water, and livestock, urging investors and businesspeople to occupy the existing vacant market area
• Discusses AI-empowered Nanotechnology for smart farming