طورت جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) بالتعاون مع شركة سارسات إكس (SARsatX) المتخصصة في تقنيات رصد الأرض بيانات مولدة بالحاسب الآلي، مما يتيح تدريب نماذج التعلم العميق للتنبؤ بتسرب النفط بشكل أكثر دقة وفعالية. هذا التطور يتماشى مع الحاجة المتزايدة لمراقبة الكوارث البيئية بطرق مبتكرة وفعالة، مما يساعد على تعزيز الاستجابة السريعة في الحالات الطارئة.
لماذا يعتبر التحقق من صحة البيانات الاصطناعية أمرًا مهمًا؟
يعتبر التحقق من صحة استخدام البيانات الاصطناعية أمرًا حيويًا في مجال مراقبة الكوارث البيئية، حيث إن الرصد المبكر والاستجابة السريعة يسهمان بشكل كبير في تقليل المخاطر المرتبطة بالضرر البيئي، لذلك فإن استخدام نماذج التعلم العميق يعد خطوة أساسية في هذا الاتجاه.
أوضح عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست، ماثيو مكابي، أن أحد أكبر التحديات التي تواجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيئية هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة، لذلك فإنه من الممكن التغلب على هذه المعضلة عبر استخدام التعلم العميق لإنشاء بيانات اصطناعية بناءً على عينة صغيرة من البيانات الحقيقية، مما يجعل من السهل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية.
يمكن أن يعزز هذا النهج جهود حماية البيئة البحرية بشكل كبير، حيث يمكن أن يتيح مراقبة أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية، بالإضافة إلى ذلك فإنه يقلل من التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات، مما يساهم في اتخاذ قرارات أفضل وأسرع في سياق حماية البيئة.
التعليقات