«رؤية الكمبيوتر تعيد تعريف مستقبل الزراعة. من خلال الانضمام إلى هذه المجموعة، نهدف إلى تسريع اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين الإنتاجية وإمكانية التتبع واتخاذ القرار عبر صناعة البذور».
تعمل PCS AGRI على تطوير حلول التكنولوجيا الزراعية القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تطبق التعلم العميق للرؤية الحاسوبية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لتحويل الإنتاجية الزراعية ومراقبة جودة البذور في جميع أنحاء إفريقيا وخارجها. أسسها طاهر حمداني، المهندس الزراعي وخريج ماجستير إدارة الأعمال مع أكثر من عشر سنوات من الخبرة في شركات الأغذية الزراعية متعددة الجنسيات، وتعالج الشركة الناشئة فجوة حرجة: الافتقار إلى الأدوات الرقمية القابلة للتطوير التي تساعد المنتجين ودور الحضانة على تحسين الموارد وتقليل الخسائر وتحسين إمكانية التتبع. تتيح منصتها الرئيسية Track Seeds إمكانية حساب الإنبات الآلي وتصنيف جودة الشتلات والتتبع المستند إلى QR من خلال تطبيق الهاتف المحمول والويب. تساعد الحلول الإضافية بما في ذلك Track Tom (تحليلات محصول الطماطم وحمل الفاكهة) و EcoTrap (اكتشاف الآفات القائم على الذكاء الاصطناعي وتحسين مبيدات الآفات) المزارعين والشركات الزراعية على تقليل نفايات المدخلات وتعزيز ضمان جودة البذور واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بمعدلات دقة تصل إلى 99٪. من خلال Ready Track PCS من Compute Accelerator، ستقوم AGRI بتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها للنشر على نطاق واسع باستخدام وحدة معالجة الرسومات والمعالجة القائمة على السحابة لتعزيز التعرف على الصور ودعم القرار في الوقت الفعلي للعمليات الميدانية. مع تسجيل براءتي اختراع في عام 2024 لعملاء في المغرب وإسبانيا وتركيا وهولندا وخارطة طريق تستهدف التوسع في العديد من البلدان بحلول عام 2026، تمثل PCS AGRI موجة جديدة من ابتكارات التكنولوجيا الزراعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لبناء أنظمة غذائية أكثر مرونة واستدامة. كجزء من مركز الذكاء الاصطناعي للتنمية المستدامة، تسعى PCS AGRI إلى إقامة شراكات مع المؤسسات البحثية وشركات البذور ومقدمي التكنولوجيا للتحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي عبر المحاصيل والمناطق الجغرافية المتنوعة. نرحب أيضًا بالدعم في توسيع نطاق البنية التحتية السحابية ووحدة معالجة الرسومات والمشاركة في المعارض الزراعية والمشاركة في تطوير أطر الابتكار المفتوحة لقطاع البذور.
