تلفیق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای توسعه پایدار در کشاورزی و بخش‌های وابسته در منطقه معتدل هیمالیا

ایالت‌های معتدل هیمالیایی جامو و کشمیر، هیماچال پرادش، اوتاراکند، لاداخ، سیکیم و آروناچال پرادش در هند با چالش‌های کشاورزی-اکولوژیکی منحصر به فردی در سراسر کشاورزی و بخش‌های وابسته، از جمله فشارهای آفات و بیماری‌ها، استفاده ناکارآمد از منابع، ضایعات پس از برداشت و زنجیره‌های تأمین پراکنده، مواجه هستند. این بررسی به طور سیستماتیک ۲۱ حوزه مشکل‌ساز حیاتی را بررسی می‌کند که سه چالش کلیدی در هر بخش در کشاورزی، مهندسی کشاورزی، شیلات، جنگلداری، باغبانی، پرورش کرم ابریشم و دامپروری شناسایی شده‌اند. مداخلات هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، از جمله بینایی کامپیوتر، مدل‌سازی پیش‌بینی، نظارت مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT)، رباتیک و قابلیت ردیابی مبتنی بر بلاکچین، از نظر کاربرد منطقه‌ای، نتایج سطح آزمایشی و محدودیت‌های عملیاتی در شرایط معتدل هیمالیا ارزیابی می‌شوند. این تجزیه و تحلیل نشان می‌دهد که راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای تشخیص زودهنگام آفات و بیماری‌ها، بهبود بهره‌وری در استفاده از منابع، نظارت بر اکوسیستم و ادغام بازار دارند. با این حال، پذیرش در مقیاس بزرگ همچنان به دلیل زیرساخت‌های دیجیتال محدود، کمبود داده‌ها، هزینه‌های بالای سرمایه، سواد دیجیتال پایین و چارچوب‌های نهادی پراکنده، محدود است. نوآوری این بررسی در ترکیب بین‌بخشی کاربردهای هوش مصنوعی/یادگیری ماشینی متناسب با شرایط هیمالیا، همراه با ارزیابی درآمد-زیان در سطح بخش برای تعیین کمیت تأثیرات اقتصادی و هدایت اولویت‌بندی است. بر اساس شکاف‌های شناسایی شده، این بررسی استراتژی‌های عملی و آگاه از شرایط، از جمله مدل‌های هوش مصنوعی لبه‌ای سبک، پلتفرم‌های داده محلی، ابتکارات ظرفیت‌سازی و مسیرهای اجرایی همسو با سیاست را پیشنهاد می‌دهد. در مجموع، هدف این توصیه‌ها افزایش پایداری، تاب‌آوری و امنیت معیشت در سراسر کشاورزی و بخش‌های مرتبط در منطقه معتدل هیمالیا است.

The temperate Himalayan states of Jammu and Kashmir, Himachal Pradesh, Uttarakhand, Ladakh, Sikkim, and Arunachal Pradesh in India face unique agro-ecological challenges across agriculture and allied sectors, including pest and disease pressures, inefficient resource use, post-harvest losses, and fragmented supply chains. This review systematically examines 21 critical problem areas, with three key challenges identified per sector across agriculture, agricultural engineering, fisheries, forestry, horticulture, sericulture, and animal husbandry. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) interventions, including computer vision, predictive modeling, Internet of Things (IoT)-based monitoring, robotics, and blockchain-enabled traceability, are evaluated for their regional applicability, pilot-level outcomes, and operational limitations under temperate Himalayan conditions. The analysis highlights that AI-enabled solutions demonstrate strong potential for early pest and disease detection, improved resource-use efficiency, ecosystem monitoring, and market integration. However, large-scale adoption remains constrained by limited digital infrastructure, data scarcity, high capital costs, low digital literacy, and fragmented institutional frameworks. The novelty of this review lies in its cross-sectoral synthesis of AI/ML applications tailored to the Himalayan context, combined with a sector-wise revenue-loss assessment to quantify economic impacts and guide prioritization. Based on the identified gaps, the review proposes feasible, context-aware strategies, including lightweight edge-AI models, localized data platforms, capacity-building initiatives, and policy-aligned implementation pathways. Collectively, these recommendations aim to enhance sustainability, resilience, and livelihood security across agriculture and allied sectors in the temperate Himalayan region.