استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة أنظمة الري الذكية وترشيد استهلاك المياه
م. أحمد خالد السامرائي
الهندسة الزراعية / قسم علوم التربة والموارد المائية
جامعة بغداد – كلية الهندسة الزراعية
ahmed.alsamarrai@uobaghdad.edu.iq
تاريخ استلام البحث:
10/06/2026
تاريخ قبول البحث:
25/06/2026
تاريخ النشر:
يوليو 2026
Artificial Intelligence Applications for Optimizing Smart Irrigation Systems and Water Conservation
Eng. Ahmed Khalid Al-Samarrai
Agricultural Engineering / Irrigation and Drainage Engineering
University of Baghdad – College of Agricultural Engineering Sciences
ahmed.alsamarrai@uobaghdad.edu.iq
Received:
10 June 2026
Accepted:
25 June 2026
Published:
July 2026
الملخص
يشهد القطاع الزراعي في الوقت الحاضر تحولاً تقنياً متسارعاً نتيجة الاعتماد المتزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد الطبيعية وتحسين كفاءة العمليات الزراعية، ويأتي قطاع الري في مقدمة هذه المجالات لما يمثله من أهمية كبيرة في تحقيق الأمن الغذائي والمحافظة على الموارد المائية. ويهدف هذا البحث إلى دراسة دور تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير أنظمة الري الذكية من خلال توظيف خوارزميات التعلم الآلي وتحليل البيانات البيئية المستمدة من الحساسات الأرضية ومحطات الأرصاد الجوية وصور الأقمار الصناعية، بما يسهم في تحديد الاحتياجات الفعلية للمياه بصورة دقيقة.
وتعتمد أنظمة الري الذكية على دمج إنترنت الأشياء مع تقنيات الذكاء الاصطناعي لمراقبة رطوبة التربة ودرجة الحرارة والرطوبة الجوية ومعدلات التبخر بصورة آنية، ثم تحليل هذه البيانات لاتخاذ قرارات تلقائية بشأن مواعيد الري وكميات المياه المطلوبة لكل محصول. كما يسهم استخدام النماذج التنبؤية في توقع التغيرات المناخية وتأثيرها في الاحتياجات المائية، مما يؤدي إلى تقليل الفاقد في المياه وتحسين كفاءة استخدامها.
وتستعرض الدراسة عدداً من التطبيقات الحديثة التي أثبتت قدرة الذكاء الاصطناعي على خفض استهلاك المياه بنسبة تجاوزت 30% مقارنة بأنظمة الري التقليدية، فضلاً عن تحسين إنتاجية المحاصيل وتقليل استهلاك الطاقة المستخدمة في تشغيل مضخات الري. كما يناقش البحث التحديات المتعلقة بتكلفة تطبيق هذه الأنظمة، والبنية التحتية الرقمية، ومدى جاهزية المزارع لاعتماد التقنيات الذكية، مع تقديم عدد من التوصيات التي تسهم في توسيع استخدامها مستقبلاً.
وتخلص الدراسة إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الري يمثل أحد أهم الحلول المستدامة لمواجهة تحديات ندرة المياه والتغيرات المناخية، ويسهم في تحقيق إدارة زراعية أكثر كفاءة واستدامة، بما يدعم أهداف التنمية المستدامة ويعزز الأمن الغذائي في الدول النامية والمتقدمة على حد سواء.
الكلمات المفتاحية
الذكاء الاصطناعي، الري الذكي، الهندسة الزراعية، إنترنت الأشياء، ترشيد استهلاك المياه، التعلم الآلي، الزراعة الذكية.
Abstract
The agricultural sector is experiencing a rapid technological transformation driven by the increasing adoption of artificial intelligence technologies to improve resource management and agricultural efficiency. Smart irrigation has become one of the most important applications due to its significant role in ensuring food security and conserving water resources. This study investigates the role of artificial intelligence in enhancing smart irrigation systems through the implementation of machine learning algorithms and environmental data analysis obtained from soil sensors, weather stations, and satellite imagery to accurately determine crop water requirements.
Smart irrigation systems integrate the Internet of Things (IoT) with artificial intelligence to continuously monitor soil moisture, temperature, humidity, and evapotranspiration. These data are processed automatically to determine optimal irrigation schedules and water quantities for different crops. Furthermore, predictive models enable accurate forecasting of weather changes and crop water demand, reducing unnecessary water consumption while improving irrigation efficiency.
The study reviews recent applications demonstrating that AI-based irrigation systems can reduce water consumption by more than 30% compared with conventional irrigation methods. In addition, these technologies improve crop productivity, reduce operational energy costs, and enhance overall farm management. The research also discusses the challenges associated with implementation costs, digital infrastructure, and farmers’ readiness to adopt intelligent technologies, while proposing recommendations to facilitate wider implementation.
The findings indicate that integrating artificial intelligence with smart irrigation systems represents one of the most promising sustainable solutions for addressing water scarcity and climate change. Such technologies contribute significantly to sustainable agricultural management, efficient resource utilization, and improved food security, making them a strategic component of future smart agriculture.
Keywords
Artificial Intelligence, Smart Irrigation, Agricultural Engineering, Internet of Things, Water Conservation, Machine Learning, Smart Agriculture.