سيركز هذا القسم على تطوير حلول بإستخدام الذكاء الإصطناعي لتحسين إدارة المياه في الزراعة, سيقوم المشاركون بإبتكار أدوات وتطبيقات تساعد في مراقبة وتحليل إستخدام المياه في المزارع. مما يسهم في تقليل الهدر وزيادة كفاءة الري. سيتم إستخدام البيانات الحية ونماذج الذكاء الإصطناعي للتنبؤ بالإحتياجات المائية للمحاصيل وتحسين عملية الري.
المهمة: قم بإنشاء أدوات ونماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في زراعة التمور وتقييم الجودة في المدينة المنورة.
عن التحدي
يدعو مسار 2 من تحدي هاكاثون المدينة للتمور المبتكرين ومحبي الذكاء الاصطناعي إلى معالجة مجموعة واسعة من التحديات الزراعية. وبينما يركز التحدي بشكل أساسي على تحسين استخدام المياه وأتمتة العمليات اليدوية من خلال الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي، يُشجع المشاركون أيضًا على استكشاف مجالات حيوية أخرى مثل إدارة الآفات ومراقبة المحاصيل. الهدف هو تطوير أدوات مبتكرة لا تتنبأ فقط بالاحتياجات الدقيقة للمياه للمحاصيل وتبسط العمل اليدوي، بل تعمل أيضًا على تعزيز الكفاءة والاستدامة الشاملة لزراعة التمور في المدينة المنورة.
يتم تشجيع المتسابقين على استكشاف التحديات المختلفة، بما في ذلك:
-
الذكاء الاصطناعي للري
تطوير نماذج تنبؤية تتوقع احتياجات المياه للمحاصيل بناءً على بيانات مثل الظروف الجوية، ومستويات رطوبة التربة، وأنواع المحاصيل، ومراحل النمو. تصميم أنظمة ذكية توفر توصيات ري في الوقت الحقيقي، مما يمكّن المزارعين من تطبيق الكمية المناسبة من الماء في الوقت المناسب، وبالتالي تعزيز صحة المحاصيل والحفاظ على المياه.
-
الذكاء الاصطناعي للحصاد
إنشاء أنظمة آلية تقلل من الاعتماد على العمل اليدوي في حصاد التمور. يمكن أن يتضمن ذلك تصميم آلات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو أنظمة روبوتية قادرة على تحديد التمور الناضجة، وجمعها بكفاءة، وتقليل الأضرار التي تلحق بالثمار والأشجار.
-
الذكاء الاصطناعي لمكافحة الآفات
ابتكار حلول ذكاء اصطناعي تراقب وتتنبأ بنشاط الآفات، مما يساعد المزارعين على تطبيق إجراءات مكافحة الآفات في الأوقات الأكثر فعالية، وبالتالي تقليل خسائر المحاصيل وتقليل استخدام المواد الكيميائية الضارة.
-
الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة المحاصيل
بناء أدوات تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة المحاصيل بشكل مستمر، والكشف عن العلامات المبكرة للأمراض أو الإجهاد، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ للمزارعين من أجل التدخلات في الوقت المناسب.
سيتم تقييم المشاركين بناءً على دقة نماذجهم التنبؤية، وفعالية وابتكار حلولهم، وتجربة المستخدم لواجهاتهم، وتأثيرها المحتمل على ممارسات الزراعة المستدامة. يوفر هذا الهاكثون منصة فريدة لتطوير تقنيات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي من شأنها تحويل زراعة التمور والمساهمة في ممارسات زراعية أكثر استدامة في المدينة المنورة وخارجها.
ابدأ الآن!
-
فتح التسجيل: 20 أغسطس
احجز مكانك في هذا التحدي العالمي بالتسجيل مبكرًا.
-
نهاية التسجيل: 12 سبتمبر .
-
بداية الهاكثون: 15 سبتمبر
ابدأ في تطوير حلولك المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، سواء كانت لتحسين الري، أو أتمتة الحصاد، أو معالجة تحديات زراعية أخرى.
-
الموعد النهائي للتقديم: 3 أكتوبر
قدم أدواتك ونماذجك وحلولك المكتملة بحلول هذا التاريخ للحصول على فرصة لدفع الابتكار في الزراعة المستدامة وزراعة التمور.
المتطلبات
ما يجب بناؤه؟
في هاكاثون المدينة للتمور (المسار 2)، يتم تشجيع المشاركين على تطوير أدوات وأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تعالج التحديات الرئيسية في الزراعة، مع التركيز بشكل خاص على مجال التمور. إليك ما يمكنك بناؤه:
-
أنظمة ري ذكية
تصميم نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تتنبأ بالاحتياجات الدقيقة للمياه للمحاصيل، مع مراعاة المتغيرات مثل الظروف الجوية، ومستويات رطوبة التربة، وأنواع المحاصيل، ومراحل النمو. بناء أنظمة توفر توصيات ري في الوقت الحقيقي، مما يساعد المزارعين على تطبيق الكمية المناسبة من الماء في الوقت المناسب لتحسين صحة المحاصيل والحفاظ على المياه.
-
حلول حصاد آلية
إنشاء أدوات أتمتة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتعمل على تبسيط عملية حصاد التمور الشاقة. يمكن أن يشمل ذلك أنظمة روبوتية أو آلات مزودة بالذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد وجمع التمور الناضجة بكفاءة، مما يقلل من الحاجة إلى العمل اليدوي ويقلل من الأضرار التي تلحق بالثمار والأشجار.
-
الذكاء الاصطناعي لإدارة الآفات والأمراض
تطوير حلول تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة المحاصيل بحثًا عن علامات مبكرة لنشاط الآفات أو الأمراض. يجب أن توفر هذه الأدوات تنبيهات وتوصيات قابلة للتنفيذ للمزارعين، مما يمكنهم من اتخاذ تدابير وقائية تقلل من خسائر المحاصيل وتقليل استخدام المبيدات.
-
أدوات مراقبة صحة المحاصيل
بناء أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تراقب صحة المحاصيل باستمرار، وتحدد عوامل الإجهاد أو علامات الأمراض. يجب أن تقدم هذه الأدوات رؤى وتوصيات في الوقت الحقيقي للمزارعين، مما يسهل التدخلات الفورية وتعزيز غلة وجودة المحاصيل.
-
واجهات سهلة الاستخدام وأدوات التصور
إنشاء واجهات سهلة الاستخدام تتيح للمزارعين فهم وتنفيذ التوصيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل فعال. يمكن أن يشمل ذلك لوحات تحكم تصور اتجاهات البيانات، ونماذج التنبؤ، وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ للعمليات الزراعية اليومية.
-
أنظمة إدارة زراعية متكاملة
تطوير منصات شاملة تدمج أدوات ذكاء اصطناعي متعددة، وتوفر حلاً شاملاً لإدارة الجوانب المختلفة من الزراعة، من الري والحصاد إلى مكافحة الآفات ومراقبة المحاصيل. يجب تصميم هذه الأنظمة لتحسين كفاءة المزرعة واستدامتها بشكل عام.
يجب أن تركز الحلول الخاصة بك على الابتكار، وتجربة المستخدم، والإمكانات لتحقيق تأثير ملموس على ممارسات الزراعة المستدامة في المدينة المنورة وما بعدها.
ما يجب تقديمه
للمشاركة في هاكثون المدينة للتمور، يُطلب من المشاركين تقديم ما يلي:
-
النماذج والأدوات المطورة باستخدام الذكاء الاصطناعي
النماذج أو الأدوات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي قمت بتطويرها، سواء كانت للري أو أتمتة الحصاد أو إدارة الآفات أو مراقبة المحاصيل أو أي تحدي زراعي آخر. تأكد من أن كودك موثق بشكل جيد ومنظم لسهولة الفهم والاختبار.
-
التوثيق المفصل
- وصف شامل لحلّك، بما في ذلك المشكلة التي تحلها، والمنهجية المستخدمة، والتفاصيل التقنية للنموذج أو الأداة.
- شرح كيفية عمل حلّك، والبيانات المستخدمة، والخوارزميات المطبقة، وأي تقنيات مبتكرة استخدمتها.
- توفير تعليمات التثبيت ودليل المستخدم لمساعدة الحكام والمستخدمين على فهم كيفية استخدام أداتك أو نظامك.
-
البيانات المستخدمة والمعالجة المسبقة
- ملخص للبيانات التي استخدمتها لبناء نماذجك، بما في ذلك أي خطوات معالجة مسبقة تم اتخاذها.
- تضمين مجموعات البيانات مثل الظروف الجوية، ومستويات رطوبة التربة، وأنواع المحاصيل، وبيانات المستشعرات، أو أي معلومات زراعية أخرى ذات صلة.
- إذا قمت بإنشاء مجموعات بيانات جديدة، قم بتوفيرها مع وصف لكيفية جمعها وتحضيرها.
-
واجهة المستخدم وأدوات التصور
- إذا كان ذلك ممكنًا، قم بتقديم واجهة المستخدم أو لوحة التحكم التي قمت بتطويرها لمساعدة المزارعين في التفاعل مع وتنفيذ توصيات الذكاء الاصطناعي.
- تضمين لقطات شاشة أو فيديو توضيحي يظهر كيفية عمل الواجهة والتصورات التي تقدمها.
-
عرض تقديمي أو فيديو توضيحي
- فيديو قصير (3-5 دقائق) يقدم حلك. تسليط الضوء على المشكلة، النهج، الميزات الرئيسية، وكيفية تأثير حلك على القطاع الزراعي.
- إذا كان الفيديو غير ممكن، يمكن تقديم شرائح تعرض الحل الخاص بك، بما في ذلك لقطات الشاشة أو الرسوم البيانية.
-
تحليل الأثر
- تحليل الأثر المحتمل لحلك على ممارسات الزراعة المستدامة. وصف كيف يمكن لأداتك أو نموذجك المساهمة في الحفاظ على المياه، وتقليل العمل اليدوي، أو تحسين صحة المحاصيل.
- تقديم أي مقاييس كمية أو نوعية تثبت فعالية حلك.
-
مستودع الكود المصدري
رابط إلى مستودع الكود المصدري الخاص بك مثل (GitHub)، حيث يتم استضافة مشروعك. تأكد من أن المستودع عام أو يمكن الوصول إليه من قبل الحكام، وتضمين جميع الملفات الضرورية، والنصوص، والتبعيات.
-
معلومات الفريق
مقدمة موجزة عن فريقك، بما في ذلك دور كل عضو، والخلفية، والمساهمات في المشروع.
-
معلومات الترخيص (license)
حدد بوضوح شروط الترخيص لمجموعة البيانات الخاصة بك، وتأكد من أنها متاحة للاستخدام العام وتتماشى مع مبادئ البيانات المفتوحة.
تأكد من أن جميع التقديمات مكتملة وواضحة، حيث سيتم تقييمها بناءً على الابتكار، الدقة، تجربة المستخدم، والإمكانات للتأثير على قطاع الزراعة.
الجوائز
إجمالي قيمة الجوائز 900,000 ريال سعودي.
سيحصل الفائزون في المراكز الثلاثة الأولى في كل مسار على 150,000 ريال سعودي لكل منهم.
معايير التحكيم
- دقة النموذج (٣٠٪): الدقة والموثوقية لنماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالنتائج مثل احتياجات المياه، كفاءة الحصاد، أو اكتشاف الآفات.
- فعالية الحل (٢٥٪): قدرة الأداة أو النظام المطور على تقديم توصيات عملية ومفيدة للمزارعين، بما في ذلك تعديلات الري في الوقت الحقيقي أو أتمتة الحصاد.
- الابتكار والإبداع (٢٠٪): أصالة النهج، بما في ذلك التقنيات الجديدة أو التطبيقات الإبداعية للذكاء الاصطناعي لمعالجة التحديات الزراعية.
- تجربة المستخدم (١٥٪): قابلية الاستخدام وسهولة واجهة المستخدم أو أدوات التصور، لضمان أن المزارعين يمكنهم فهم وتنفيذ توصيات الذكاء الاصطناعي بسهولة.
- أثر الاستدامة (١٠٪): القدرة على المساهمة في الزراعة المستدامة، مثل الحفاظ على المياه، تقليل العمل اليدوي، أو تحسين صحة المحاصيل.