مكافحة الحشرات في عصر الذكاء الاصطناعي بقلم د. مجدي السماحي

تستعرض هذه المقالة أحدث التطورات في مجال مكافحة الحشرات المستندة إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات المصاحبة (الاستشعار عن بُعد، الروبوتات، إنترنت الأشياء، والتربية الآلية للأعداء الطبيعية)، مع تقييم إمكانيات التطبيق العملي في مصر. نعرض منهجيات الكشف المبكر (الصور متعددة الطيف والطائرات بدون طيار)، نظم المصائد الآلية المزودة بمعالجة الصور والتعرّف على الأنواع الحشرية، نماذج التنبؤ المبنية على تعلم الآلة لصعود موجات الآفة، التقنيات الروبوتية والتطبيقات الدقيقة للرش، وإمكانات دعم التكامل الحيوي (mass rearing /biocontrol) وطرق التحكم الجيني الحديثة مع مناقشة اعتبارات السلامة والأخلاقيات والتنظيم. نختم بتوصيات عملية وسياسات داعمة لتطبيق تقنيات AI في مصر، مع تحديد تحديات واعتمادات تنفيذية.

تشهد إدارة الآفات الزراعية تحولاً سريعاً بفعل دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة ضمن منظومة المكافحة المتكاملة للآفات (IPM). الهدف ليس الاستغناء عن الأساليب التقليدية، بل تحسين حساسية الكشف، دقة القرار، وتقليل الاعتماد على المبيدات الكيميائية من خلال تدخلات مبكرة وموجّهة. هذه المقالة تجمع الأدلة التجريبية والمراجعات العلمية الحديثة لبيان أدوات AI الحالية وإمكانية التوسع في تطبيقها في مصر.

تابع إيجي بوست على جوجل نيوز

الطرق الحديثة لـ مكافحة الحشرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

1- الاستشعار عن بُعد والطائرات بدون طيار (Drones) مع معالجة صور متعددة الطيف

استخدام الصور متعددة الطيف والمقاييس الطيفية من الأقمار الصناعية والطائرات المسيرة يمكنه كشف إجهاد النبات المبكر والتعرّف على بقع الإصابة قبل ظهور الأعراض المرئية. دمج خوارزميات التعلم العميق مع بيانات الطيفيّة يسمح بتمييز أنماط الإصابة المختلفة وتقسيم الحقول لعمليات معالجة مستهدفة، مما يقلل من استهلاك المبيدات. علاوة على إجراء دراسات مرجعية حديثة توضح فعالية تقنيات الطائرات بدون طيار في رصد الإجهاد النباتي والكشف المبكر عن الآفات.

2- المصائد والكاميرات الآلية لمعالجة الصور

نماذج التعرف على الصور (CNNs، Efficient Net، Mobile Net وغيـرهـا) تُستخدم الآن لتمييز الحشرات الموجود في المصيدة أو على شرائح لاصقة عن طريق كاميرات مخصصة، وتمكين عدّ تلقائي وتحليل أنماط الآفة. أدوات مفتوحة المصدر وتصاميم للمصائد الذكية توفر حلولًا منخفضة التكلفة للمزارعين والباحثين. هذه الأنظمة تقصر زمن التعرف وتتيح إرسال إنذارات فورية.

3- نماذج التنبؤ القائم على تعلم الآلة ((Predictive Analytic

تستفيد نماذج تعلم الآلة من قواعد بيانات فصول السنة، الطقس، تاريخ الإصابات، ورقابة المصائد لتقدير مخاطر تفشّي الآفات ومواعيد هجراتها. التقنيات تتراوح من نماذج الانحدار والـRandom Forest إلى نماذج السلاسل الزمنية العميقة والشبكات العصبية، وتستخدم لتوقيت تطبيقات المكافحة أو إطلاق أعداء طبيعية. مثل هذه النماذج تُحسّن اتخاذ القرار على المستويين المحلي والوطني.

4- إنترنت الأشياء وشبكات المستشعرات Internet of Things and sensor networks))

حزم مستشعرات بيئية (رطوبة، حرارة، سرعة الرياح، رصد نباتي بصري/صوتي) متصلة بمنصات سحابية تزود خوارزميات AI ببيانات زمنية حقيقية. التكامل يسمح بتشغيل منصات مراقبة متنقلة أو تعديل ممارسات الري والتسميد لتقليل ملاءمة البيئات للآفات.

5-الروبوتات والرش الدقيق (Precision Robotics)

الروبوتات الأرضية والجوية المجهزة برشاشات دقيقة تُنفذ تطبيقات موضعية(spot-spraying) استجابة لإشارات كشف الآفة، ما يتيح تقليل كمية المبيدات وتحديد مناطق المعالجة بدقة عالية. هذه الأنظمة تتكامل مع خرائط الحقول الناتجة عن تحليل الصور.

6- دعم التربية والإطلاق الآلي للأعداء الطبيعية (AI-assisted mass rearing & biocontrol)

تطبيقات AI في معامل التربية المكثفة تُحسّن متطلبات التربية (درجة الحرارة، الرطوبة، التغذية) وتراقب جودة الأفراد الناتجة وتوقيتها للإطلاق، مما يدعم استراتيجيات المكافحة الحيوية المستمرة. شركات ومشروعات أحدث تسعى لتربية الأعداء الطبيعية على نطاق مزرعي.

7- الأساليب الجينية المتقدمة الفرص والمخاطر (Advanced genetic techniques — opportunities and risks)

التقنيات الجينية مثل CRISPR توفر أدوات قوية للتحكم في سلوك وتكاثر الحشرات (مثلاً تحييد الجينات المسؤولة عن الخصوبة أو نقل الصفات المقاومة). تُعتبر هذه المنهجيات واعدة لكنها محاطة بتحديات تقنية، بيئية، أخلاقية وتنظيمية تستلزم تقييمات مخاطر صارمة قبل أي تطبيق واسع النطاق.

فوائد التكامل بين AI وIPM

* كشف مبكر يؤدي لتخفيض كبير في خسائر المحصول.

* توجيه علاجات موضعية يقلل من استهلاك المبيدات وتأثيرها على غير الهدف.

* كاميرات المراقبة تقلل تكلفة ومساحة العمل البشري وتزيد التغطية المكانية والزمانية.

قيود وتحديات فنية، بيئية وتنظيمية

1 – جودة وكمية البيانات: نماذج التعلم العميق تحتاج مجموعات من البيانات الكثيرة والموثقة جيدًا؛ وصعوبة الحصول عليها محليًا تقلل من دقة التصنيف.

2 – التحقق الميداني والتعميم: نماذج مطوّرة في مناطق جغرافية مختلفة قد تفشل عند نقلها إلى تربة ومناخ مصر. يلزم تدريب محلي والتحقق.

3 – بنية تحتية اتصالية: شبكات الإنترنت والطاقة غير المنتظمة في المناطق الريفية قد تعيق نشر حلول الاستشعار والتواصل عن بعد.

4 – الجانب التشريعي والأخلاقي: خصوصًا فيما يخص التدخلات الجينية وإطلاق كائنات معدّلة جينياً في المعمل. يجب وجود إطار تنظيمي وعمليات تقييم بيئية وشفافية اجتماعية.

رؤية مستقبلية لتطورات المعـالـجـات وتقنيات الذكاء الاصطناعي

* منظومات هجينة تجمع الرصد الآلي، التنبؤ، والرش الآلي لعمليات المكافحة، أي «منظومة قرار ذكية» للمزارع.

* نماذج تحويل المعرفة مخصصة لعلم الحشرات الزراعية قد تساعد في التشخيص التلقائي واقتراح خيارات IPM بناءً على قواعد محلية.

* أنظمة تربية الأعداء الحيوية لتمكين مكافحة آمنة مستمرة بدل الاستخدام الغير رشيد للمبيدات.

* تضافر CRISPR مع الذكاء الاصطناعي لتحديد أهداف جينية مناسبة مع تقييمات مخاطر محسّنة، مع مراعاة القوانين والقبول المجتمعي. لكن التطبيق الواقعي سيبقى محدودًا بما يتطلبه من دراسات سلامة طويلة.

إمكانية التطبيق والتوصيات العملية لمصر

.1 أولويات التطبيق “محاصيل ومشروعات نموذجية”

* الزيتون وزراعة أشجار الفاكهة لذبابة ثمار الزيتون: يمكن أن تستفيد مصر من مصائد ذكية ورصد جوي لتقليل الخسائر.

* محاصيل الحقول الواسعة مثل القمح، الذرة، القطن: شبكات مصائد وطنية ونماذج تنبؤيه لموجات الجراد والآفات المهاجرة يمكن أن تساعد في الإنذار المبكر.

* الزراعة المحمية: نظم تربية الأعداء الحيوية الآلية وإطلاقات مستهدفة داخل البيوت المحمية مناسبة للتوسّع في المحافظات التي بها مزارع موجهة للتصدير.

2 متطلبات البنية التحتية

مشروعات تجريبية: إنشاء محطات حقلية نموذجية كنموذج ارشادي (دلتا النيل، الصعيد، الساحل الشمالي) لاختبار تقنيات الكشف المبكر في هذه المناطق علاوة على جمع البيانات أثناء التدريب.

بناء قواعد بيانات محلية: تصوير وتصنيف الآفات المصرية محليًا لتدريب نماذج التعرف.

* تعزيز التعاون الأكاديمي والبحثي: إشراك مراكز بحثية (مثل مركز البحوث الزراعية والجامعات) وشركات التكنولوجيا الناشئة المحلية/الدولية.

أطر تنظيمية واضحة: خاصة للبيولوجيا الجينية لضمان سلامة البيئة والقبول الاجتماعي.

تدريب المزارعين والإرشاد التقني: تطبيقات الهواتف الذكية المبسطة (مثلاً تطبيق للتعرّف على الحشرات) يمكن أن تنشر المعرفة بسرعة.

إن تقنيات الذكاء الاصطناعي تقدم فرصًا قوية لتحويل إدارة الآفات من الأسلوب التفاعلي إلى استباقي ودقيق. في مصر، حيث يمكن تحقيق فوائد كبيرة عبر تبني برامج تجريبية تركّز على بناء بيانات محلية، نشر مصائد وكاميرات ذكية، استخدام الطائرات بدون طيار للتحري المبكر، ودعم مشاريع تربية الأعداء الطبيعية لإطلاقها داخل البيوت المحمية. مع مراعاة موازنة الابتكار بمقاييس السلامة البيئية والأطر التنظيمية، ورفع مستوى التوعية لدى المزارعين لضمان قبول ونجاح تطبيقات AI-IPM.

مقال

الأستاذ الدكتور مجدي فاروق السماحي

أستاذ النانوتكنولوجي ووقاية النبات – معهد بحوث وقاية النباتات – مركز البحوث الزراعية

وكيل محطة البحوث الزراعية بسخا الأسبق

رئيس فرع الاتحاد العربي للتنمية المستدامة والبيئة بكفر الشيخ

مسئول برنامج مطبقي المبيدات بمحافظة كفر الشيخ

المشرف العلمي لدودة الحشد الخريفية بمحافظة كفر الشيخ

عضو مجلس إدارة جمعية مجلس علماء مصر

عضو لجنة أخلاقيات البحث العلمي بجامعة كفر الشيخ

مستشار مجلس إدارة المجلة العلمية أهرام قسم العلوم

أمين حزب حماة الوطن بكفر الشيخ الأسبق.

ويرصد موقع “إيجي بوست” مستجدات الأخبار من خلال قسم الأخبار ، الرياضة ، الخدمات ، اتصالات وتكنولوجيا ، البنوك ، العقارات ، السيارات.