أبوظبي: عبد الرحمن سعيد
طور فريق بحثي من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، خوارزميات جديدة تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي، لاكتشاف أمراض النباتات؛ حيث تثبت تلك الخوارزميات على طائرة بدون طيار، لالتقاط صور للمحاصيل، ومعالجة هذه الصور، وتقديم تقرير تشخيصي مفصل حولها.
وأوضح الفريق البحثي أن الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي، تساعد على إنشاء محادثة ثنائية الاتجاه بين المزارعين ومتاجر بيع السلع، الأمر الذي يوفر للطرفين منافع متبادلة، كما أن من شأنها أن تتيح للمزارعين اتخاذ قرارات مالية مدروسة بشأن النباتات التي يجب التخلص منها مبكراً، وكمية الموارد التي ينبغي استثمارها لزراعة محاصيل جديدة.
وأضافت عضو الفريق البحثي، سارة البري، طالبة ماجستير بتخصص تعلم الآلة في الجامعة: يشتمل حلنا المدعوم بالذكاء الاصطناعي المخصص للقطاع الزراعي على عنصرين رئيسيين يعملان معاً لتقليل الهدر الكلي للطعام، وتعزيز الأمن الغذائي، يتضمن العنصر الأول تدريب برمجي قائم على الرؤية الحاسوبية، لتشخيص الأمراض التي قد تصيب المحاصيل النباتية في مراحل مبكرة، وقد اخترنا إجراء التجربة على محاصيل الطماطم والبطاطس والفلفل، نظراً لانتشارها الكبير، فمن شأن الاكتشاف المبكر للأمراض أن يسهم في تقليل كمية الموارد المهدورة على النباتات المصابة، بما فيها المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية، أما العنصر الثاني، فيرتكز على تدريب نموذج تعلم الآلة؛ للتنبؤ بالعائد الفعلي للمساحة المزروعة.
وبيّنت أنه إلى جانب ذلك، يمكن لخبراء وعلماء النبات معالجة المشكلات المعقدة الأخرى، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما فيها فحص أنواع النباتات كافة، واكتشاف الأمراض في مرحلة مبكرة، ويعد التنبؤ بعائد المساحة المزروعة عنصراً إضافياً يمكنه المساهمة في تقليل الفاقد عبر تثبيت حجم العرض والطلب على المحاصيل المختلفة، ما يعني تمكين المزارعين من معرفة حجم المحصول الواجب إنتاجه مسبقاً، وبالتالي تخصيص مواردهم وإدارتها وفقاً لذلك.
وأشارت سارة البري إلى أن ذلك سيسهم في استقرار حجم العرض والطلب واستقرار الأسعار؛ حيث إن ثبات أسعار الفاكهة والخضراوات يعني أن متاجر بيع السلع «السوبر ماركت» لن تضطر للتخلص من كميات هائلة من المواد الغذائية التي تسعى إلى تسويقها عادة، وبالتالي الحد من كميات الطعام المهدور.
ولفتت إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطورة، تستخدم بيانات واقعية لأغراض التدريب والتطوير والاختبار، وتوفر حلولاً لبعض المشكلات الزراعية سعياً لتقليص حجم الغذاء المهدور، وتعزيز الأمن الغذائي؛ حيث إن الإحصاءات المتعلقة بكمية الطعام المهدور، في دولة الإمارات تبين أن الفرد يهدر نحو 224 كيلوجراماً من الطعام سنوياً، وقد ارتأينا أن ابتكار حل يرتكز على الذكاء الاصطناعي، سيكون قادراً على معالجة هذه المشكلة.
وفيما يتعلق بمهمة التنبؤ بإنتاجية المحاصيل، أوضحت أن فريق العمل سيطور تطبيقاً للهواتف المتحركة؛ لتمكين المزارعين من حساب العوائد المتوقعة للمساحات المزروعة بعد تزويده بمعلومات دقيقة حول نوع المحصول، واحتياجاته من المياه والأسمدة ومبيدات الآفات، ومساحة الأرض.
طور فريق بحثي من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، خوارزميات جديدة تعتمد على أنظمة الذكاء الاصطناعي، لاكتشاف أمراض النباتات؛ حيث تثبت تلك الخوارزميات على طائرة بدون طيار، لالتقاط صور للمحاصيل، ومعالجة هذه الصور، وتقديم تقرير تشخيصي مفصل حولها.
وأوضح الفريق البحثي أن الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي، تساعد على إنشاء محادثة ثنائية الاتجاه بين المزارعين ومتاجر بيع السلع، الأمر الذي يوفر للطرفين منافع متبادلة، كما أن من شأنها أن تتيح للمزارعين اتخاذ قرارات مالية مدروسة بشأن النباتات التي يجب التخلص منها مبكراً، وكمية الموارد التي ينبغي استثمارها لزراعة محاصيل جديدة.
وأضافت عضو الفريق البحثي، سارة البري، طالبة ماجستير بتخصص تعلم الآلة في الجامعة: يشتمل حلنا المدعوم بالذكاء الاصطناعي المخصص للقطاع الزراعي على عنصرين رئيسيين يعملان معاً لتقليل الهدر الكلي للطعام، وتعزيز الأمن الغذائي، يتضمن العنصر الأول تدريب برمجي قائم على الرؤية الحاسوبية، لتشخيص الأمراض التي قد تصيب المحاصيل النباتية في مراحل مبكرة، وقد اخترنا إجراء التجربة على محاصيل الطماطم والبطاطس والفلفل، نظراً لانتشارها الكبير، فمن شأن الاكتشاف المبكر للأمراض أن يسهم في تقليل كمية الموارد المهدورة على النباتات المصابة، بما فيها المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية، أما العنصر الثاني، فيرتكز على تدريب نموذج تعلم الآلة؛ للتنبؤ بالعائد الفعلي للمساحة المزروعة.
وبيّنت أنه إلى جانب ذلك، يمكن لخبراء وعلماء النبات معالجة المشكلات المعقدة الأخرى، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما فيها فحص أنواع النباتات كافة، واكتشاف الأمراض في مرحلة مبكرة، ويعد التنبؤ بعائد المساحة المزروعة عنصراً إضافياً يمكنه المساهمة في تقليل الفاقد عبر تثبيت حجم العرض والطلب على المحاصيل المختلفة، ما يعني تمكين المزارعين من معرفة حجم المحصول الواجب إنتاجه مسبقاً، وبالتالي تخصيص مواردهم وإدارتها وفقاً لذلك.
وأشارت سارة البري إلى أن ذلك سيسهم في استقرار حجم العرض والطلب واستقرار الأسعار؛ حيث إن ثبات أسعار الفاكهة والخضراوات يعني أن متاجر بيع السلع «السوبر ماركت» لن تضطر للتخلص من كميات هائلة من المواد الغذائية التي تسعى إلى تسويقها عادة، وبالتالي الحد من كميات الطعام المهدور.
ولفتت إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطورة، تستخدم بيانات واقعية لأغراض التدريب والتطوير والاختبار، وتوفر حلولاً لبعض المشكلات الزراعية سعياً لتقليص حجم الغذاء المهدور، وتعزيز الأمن الغذائي؛ حيث إن الإحصاءات المتعلقة بكمية الطعام المهدور، في دولة الإمارات تبين أن الفرد يهدر نحو 224 كيلوجراماً من الطعام سنوياً، وقد ارتأينا أن ابتكار حل يرتكز على الذكاء الاصطناعي، سيكون قادراً على معالجة هذه المشكلة.
وفيما يتعلق بمهمة التنبؤ بإنتاجية المحاصيل، أوضحت أن فريق العمل سيطور تطبيقاً للهواتف المتحركة؛ لتمكين المزارعين من حساب العوائد المتوقعة للمساحات المزروعة بعد تزويده بمعلومات دقيقة حول نوع المحصول، واحتياجاته من المياه والأسمدة ومبيدات الآفات، ومساحة الأرض.
