تنتج المزارع الصغيرة جزءاً كبيراً من الغذاء العالمي، لكنها تكاد تكون غير مرئية عند النظر إليها من الفضاء، فمساحاتها ضئيلة ومعالمها غير محددة، كما أن أدوات الأقمار الصناعية المخصصة لمراقبة المحاصيل صُممت لتلائم الحقول الكبيرة والمتجانسة للزراعة الصناعية، لا تلك الرقع الصغيرة التي لا تتجاوز مساحة ملعب كرة القدم والتي توفر الغذاء للعديد من أفقر سكان العالم.
غير أن أبحاثاً جديدة تكشف أن أداة ذكاء اصطناعي تُعرف بـ" تيسيرا" (Tessera) قد تُغير هذا الواقع، وهي نموذج أساسي دُرِّب على بيانات صور الأقمار الصناعية المجمّعة على مدار سنوات، بما يجعله قابلاً للتكيف مع مهام متعددة.
اقرأ أيضاً.
الذكاء الاصطناعي يعزز تجربة مشاهدة التنس في ويمبلدونعند اختبارها على حقول صغيرة في النمسا، تمكنت أداة" تيسيرا" من تحديد معظم أنواع المحاصيل بدقة تفوق الأساليب المستخدمة حالياً، وفي الوقت نفسه، استهلكت 8% فقط من القدرة الحاسوبية التي تتطلبها تلك الأساليب، ودون الحاجة إلى أي عمليات ضبط يدوية، بحسب تقرير نُشر على الموقع الإلكتروني لجامعة كامبريدج البريطانية.
وتكتسب هذه الأرقام أهمية بالغة نظراً لأن الجهات المعنية بالتخطيط للأمن الغذائي، بما في ذلك منظمة الأغذية والزراعة التابعة للأمم المتحدة (الفاو) والبنك الدولي والحكومات، تعتمد في اتخاذ قراراتها على خرائط المحاصيل المستمدة من الأقمار الصناعية.
الذكاء الاصطناعي يصمم" البرجر" المثالي للصحة والكوكبمسح الحقول الصغيرة ميدانياً على مستوى بلد بأكمله أمر غير عملي، وعلى هذا النطاق قد يحسم ارتفاع بسيط في الدقة قرار ما إذا كانت دولةً ما ستستورد ما يكفي من الحبوب لتجنب عجز غذائي.
قالت الباحثة مادلين ليسايوس، المؤلفة الرئيسية للدراسة التي ستُقدَّم في مؤتمر ISPRS 2026 للعلوم الجغرافية المكانية في تورنتو يوليو الحالي: " عندما تُتخذ القرارات على مستوى الدول والقارات، فإن ذلك يُحدث فرقاً كبيراً حقاً فيما يتعلق بالأمن الغذائي والتخطيط؛ فهل نشتري 100 طن أم 10 آلاف طن من الأرز من تايلاند الآن، تحسّباً لنقص الإنتاج واحتمال تعرّض الناس للمجاعة بعد سبعة أشهر؟ ".
إبر بالذكاء الاصطناعي تغلق جروح السكري وتقاوم البكتيرياتحوّل أداة تيسيرا صور الأقمار الصناعية الخام إلى ملخصات رقمية مُكثَّفة ترصد كيفية تغير رقعة من الأرض بمرور الفصول.
وأصعب ما يواجه رسم خرائط الحقول الصغيرة هو حوافها؛ إذ قد يغطي بكسل واحد من القمر الصناعي محصولين مختلفين أو مساراً أو سياجاً، مما يُشوّش الإشارة ويجعل هذه الحقول غير مرئية عملياً للأساليب التقليدية التي تعتمد على فحص باطن الحقل لتحديد نوع المحصول.
غير أن تيسيرا تُتيح إشارةً موثوقة عند حواف الحقول تكفي للتمييز بين محصول وآخر، وذلك بفضل تدريبها على تتبع تغيرات الأرض على مدار عام كامل لا على صورة واحدة قد تكون مشوشة.
الذكاء الاصطناعي يرصد مخاطر الانهيارات الأرضية قبل وقوعهايحرص الباحثون على التوضيح بأنه رغم إثبات التجارب الميدانية في النمسا فاعلية التقنية، فإن توظيف نظام تيسيرا فعلياً في توجيه القرارات الفعلية التي تتدخل فيها عوامل أخرى لا يزال على بُعد سنوات.
بيد أن ليسايوس تقول إن المسؤولين عن السياسات المتعلقة بالأمن الغذائي ينبغي لهم أخذ هذه التقنية على محمل الجد الآن.
واختتمت بالقول: " تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تيسيرا مختلفة تماماً عن أي شيء استخدموه من قبل.
إنها أرخص وأسهل تشغيلاً من الأدوات المعقدة والمكلفة، ومع بعض الاستثمار يمكنها البدء في حل بعض هذه المشكلات الشائكة حقاً في غضون سنوات قليلة".
التعليقات (0)
لا توجد تعليقات حتى الآن. كن أول من يعلق!
أضف تعليقك