همشهری آنلاین -یکتا فراهانی: تصور کنید سامانه‌ای پیش از آنکه گیاهان یک مزرعه دچار تنش آبی شوند، نیاز آنها را تشخیص دهد؛ یا مدیری که پیش از عقد قرارداد با یک بازیکن بتواند مجموعه‌ای از اطلاعات عملکردی، مالی و احتمال ریسک‌های آینده را بررسی کند. این دو تصویر، باوجود تفاوت آشکار میان کشاورزی و ورزش، یک نقطه مشترک دارند: حرکت از تصمیم‌گیری صرفاً تجربی به سمت تصمیم‌گیری داده‌محور.
از مزرعه هوشمند تا مدیریت داده‌محور
دکتر محمد عنبری، پژوهشگر و کارشناس هوش مصنوعی و فلوشیپ و پسادکتری هوش مصنوعی، در بررسی کاربردهای این فناوری به دو حوزه مهم اشاره می‌کند و می‌گوید کشاورزی هوشمند و مدیریت باشگاه‌های ورزشی؛ حوزه‌هایی که در هر دو، تحلیل داده می‌تواند کیفیت تصمیم‌ها را بهبود دهد.
در کشاورزی دقیق، دوربین‌ها، حسگرهای خاک، ایستگاه‌های هواشناسی، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای اطلاعاتی از وضعیت زمین و گیاهان تولید می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند این داده‌ها را کنار هم قرار دهند و به شناسایی نقاط نیازمند آبیاری، کمبود مواد مغذی یا نشانه‌های احتمالی بیماری کمک کنند.
در چنین مدلی، تمام بخش‌های مزرعه الزاماً به مقدار یکسان آب یا کود نیاز ندارند. تصمیم‌ها می‌توانند متناسب با شرایط هر ناحیه تنظیم شوند؛ رویکردی که ظرفیت کاهش مصرف منابع و افزایش دقت عملیات کشاورزی را دارد.
بیشتر بخوانید :
آب؛ موضوع اصلی فناوری
به گفته این کارشناس، برای ایران، یکی از مهم‌ترین زمینه‌های استفاده از کشاورزی هوشمند، مدیریت منابع آب است. سامانه‌ای که اطلاعات رطوبت خاک، پیش‌بینی هوا، وضعیت گیاه و میزان تبخیر را تحلیل کند، می‌تواند به کشاورز برای تعیین زمان و میزان مناسب آبیاری کمک کند.
البته فناوری به‌تنهایی بحران آب را حل نمی‌کند. انتخاب الگوی کشت مناسب، مدیریت منابع زیرزمینی، اصلاح روش‌های آبیاری و سیاست‌گذاری درست نیز ضروری‌اند. هوش مصنوعی زمانی بیشترین اثر را خواهد داشت که در کنار این اقدامات و بر پایه داده‌های معتبر به کار گرفته شود.
از زمین‌بازی تا اتاق مدیرعامل
دکتر عنبری می‌گوید در ورزش نیز داده‌ها به بخشی از فرایند تصمیم‌گیری تبدیل شده‌اند. بررسی شاخص‌هایی مانند کیفیت پاس، موقعیت‌یابی، شدت دوندگی و روند پیشرفت بازیکن می‌تواند به استعدادیابی و ارزیابی عملکرد کمک کند. فناوری‌های پوشیدنی نیز اطلاعاتی درباره حرکت و فعالیت ورزشکاران ثبت می‌کنند.
برای نمونه، منچسترسیتی در مه ۲۰۲۶ از برنامه CITYPLAY با همکاری Playermaker رونمایی کرد؛ برنامه‌ای که با استفاده از حسگرهای متصل به کفش، داده‌های عملکردی بازیکنان جوان را ثبت می‌کند. این اطلاعات می‌تواند به بازیکنان برای شناخت بهتر عملکرد و مسیر پیشرفتشان کمک کند.
هوش مصنوعی؛ ابزاری برای شناخت بهتر هوادار
به عقیده این کارشناس هوش مصنوعی، کاربرد هوش مصنوعی در ورزش به زمین مسابقه محدود نمی‌شود. لیورپول در اوت ۲۰۲۶ همکاری خود با Google Pixel را گسترش داد و Google Gemini را به‌عنوان شریک رسمی هوش مصنوعی مصرف‌کننده معرفی کرد. هدف اعلام‌شده، توسعه ابزارهای کاربردی و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده برای هواداران است.
چنین رویکردی می‌تواند شیوه ارائه محتوا، برنامه‌ریزی روز مسابقه و ارتباط باشگاه با مخاطبان را تغییر دهد. در کنار این فرصت‌ها، حفاظت از داده‌های شخصی، امنیت سایبری و شفافیت در استفاده از الگوریتم‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
فرصت ایران؛ تبدیل داده به تصمیم
ایران می‌تواند در هر دو حوزه از پروژه‌های محدود و قابل‌ارزیابی آغاز کند؛ از مزارع پایلوت برای مدیریت هوشمند آبیاری تا سامانه‌های تحلیل ویدئویی و استعدادیابی در باشگاه‌ها. ایجاد زیرساخت داده، آموزش نیروی متخصص و سنجش نتایج واقعی این پروژه‌ها، پیش‌شرط گسترش موفق آنهاست.
در نهایت، مزرعه هوشمند و باشگاه داده‌محور دو نمونه از یک تغییر بزرگ‌ترند: حرکت از اتکا به اطلاعات پراکنده به تصمیم‌گیری مبتنی بر تحلیل. هوش مصنوعی نه جایگزین کامل کشاورز و مدیر ورزشی است و نه تضمینی برای موفقیت؛ بلکه ابزاری است که در صورت استفاده مسئولانه می‌تواند دید گسترده‌تری در اختیار انسان قرار دهد.