شناسایی و اولویت‌بندی ابزارهای هوش مصنوعی مرتبط با افزایش تولید برنج در استان گیلان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران

2 استادیار پژوهش، مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران

چکیده

مقدمه: استان گیلان به‌عنوان بزرگ‌ترین تولیدکننده ارقام بومی و باکیفیت برنج کشور، نقش مهمی در تأمین برنج ایران دارد؛ با این‌ حال، تولید این محصول با چالش‌ها و محدودیت‌های فنی و مدیریتی متعددی روبه‌رو است. در این شرایط، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به‌عنوان فناوری‌های تحول‌آفرین، می‌تواند مدیریت منابع، بهره‌وری و پایداری تولید برنج را بهبود بخشند. از این ‌رو، هدف این پژوهش، شناسایی و اولویت‌بندی ابزارهای هوش مصنوعی متناسب با مراحل مختلف تولید برنج در استان گیلان از دیدگاه خبرگان است.

مواد و روش‌ها: این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از نظر روش پژوهش، توصیفی– تحلیلی است. در این مطالعه، ابتدا با مرور منابع علمی و بهره‌گیری از روش دلفی، زیرمعیارها و ابزارهای متنی بر هوش مصنوعی با مشارکت ۲۰ نفر از خبرگان شناسایی و نهایی شدند. سپس، شش معیار و هفت ابزار هوش مصنوعی در قالب درخت تصمیم پژوهش، دسته‌بندی و طراحی گردید. در نهایت، به‌منظور تعیین اهمیت نسبی معیارها و اولویت‌بندی ابزارهای هوش مصنوعی، از روش تحلیل سلسله‌مراتبی فازی کروی (Spherical Fuzzy AHP) استفاده شد.

نتایج و بحث: یافته‌های پژوهش نشان داد که معیار زیرساختی و سازگاری با وزن قطعی 18.60 مهم‌ترین معیار در انتخاب ابزارهای هوش مصنوعی برای توسعه تولید برنج در استان گیلان است. همچنین، فناوری ویرایش ژن CRISPR/Cas9 در معیارهای فنی و عملکردی (16.79)، اقتصادی و پایداری (16.19) و زیرساختی و سازگاری (17.42)، ماشین‌آلات و ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در معیارهای انسانی (15.84) و اجتماعی و فرهنگی (15.63) و حسگرها و سامانه‌های اینترنت اشیای مبتنی بر هوش مصنوعی در معیار داده‌ای و اطلاعاتی (15.30) بالاترین اولویت را کسب کردند. و همچنین، بر اساس سنتز نهایی، فناوری ویرایش ژن CRISPR/Cas9 با وزن قطعی کلی 16.11 درصد در رتبه نخست قرار گرفت. این نتایج بیانگر آن است که موفقیت به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی در تولید برنج، علاوه بر قابلیت‌های فنی، به توسعه زیرساخت‌ها، دسترسی به داده‌های دقیق، توانمندسازی بهره‌برداران و توجه به ابعاد اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی وابسته است.

نتیجه‌گیری: توسعه کشاورزی هوشمند در تولید برنج مستلزم توجه هم‌زمان به معیارهای فنی و عملکردی، زیرساختی و سازگاری، داده‌ای و اطلاعاتی، انسانی، اجتماعی و فرهنگی و اقتصادی و پایداری است. از این ‌رو، انتخاب ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی باید متناسب با این معیارها و شرایط بومی استان گیلان انجام شود. در مجموع، به‌کارگیری هدفمند ابزارهای هوش مصنوعی، همراه با توسعه زیرساخت‌های لازم، دسترسی به داده‌های دقیق و آموزش بهره‌برداران، می‌تواند به افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و ضایعات، بهبود کیفیت تولید و توسعه پایدار برنج در استان گیلان منجر شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identification and Prioritization of Artificial Intelligence Tools Related to Increase Rice Production in Guilan Province

نویسندگان [English]

  • Razieh Ramezanpour Soumeh Saraei 1
  • Mohammad Karim Motamed 1
  • Mohammad Kavoosi-Kalashami 1
  • Reza Esfanjari Kenari 1
  • Mojtaba Rezaei 2
1 Department of Agricultural Economics, Faculty of Agricultural Sciences,, University of Guilan, Rasht, Iran
2 ReResearch Assistant Professor, Rice Research Institute of Iran, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Rasht, Iran
چکیده [English]

Introduction: Guilan province, as the largest producer of high-quality indigenous rice varieties in Iran, plays a vital role in the country's rice production. However, rice cultivation in the province faces several technical and managerial challenges that limit productivity and sustainability. In this context, artificial intelligence (AI)-based tools, as a transformative technology, have the potential to enhance resource management, improve productivity, and promote the sustainability of rice production. Therefore, the aim of this study is to identify and prioritize AI tools suitable for different stages of rice production in Guilan Province from the perspective of experts.

Materials and Methods: This study is applied in terms of its objective and descriptive–analytical in terms of its research method. First, through a comprehensive review of the literature and the Delphi method, the sub-criteria and artificial intelligence (AI) tools were identified and finalized with the participation of 20 experts. Subsequently, six criteria and seven AI tools were classified and structured within the research decision tree. Finally, the Spherical Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Spherical Fuzzy AHP) was employed to determine the relative importance of the criteria and to prioritize the AI tools.

Results and Discussion: The findings indicated that the Infrastructure and Compatibility criterion, with a crisp weight of 18.60, was the most important criterion for selecting AI tools for rice production development in Guilan Province. Furthermore, CRISPR/Cas9 gene-editing technology achieved the highest priority under the Technical and Performance (16.79), Economic and Sustainability (16.19), and Infrastructure and Compatibility (17.42) criteria. AI-based machinery and robots ranked first under the Human (15.84) and Social and Cultural (15.63) criteria, while AI-based Internet of Things (IoT) sensors and systems achieved the highest priority under the Data and Information (15.3.) criterion. And also, based on the final synthesis, CRISPR/Cas9 gene-editing technology ranked first, with an overall crisp weight of 16.11%. These results indicate that the successful implementation of AI tools in rice production depends not only on their technical capabilities but also on the development of infrastructure, access to accurate data, the empowerment of farmers, and consideration of economic, social, and cultural dimensions.

Conclusion: The development of smart agriculture in rice production requires simultaneous attention to technical and performance, infrastructure and compatibility, data and information, human, social and cultural, and economic and sustainability criteria. Therefore, AI tools should be selected according to these criteria and the local conditions of Guilan Province. Overall, the targeted application of AI tools, together with the development of appropriate infrastructure, access to accurate data, and farmer training, can contribute to increased productivity.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial intelligence tools
  • Delphi
  • Increased production
  • Spherical fuzzy analytic hierarchy process