نماذج الذكاء الاصطناعي لمساعدة تحديد الأنواع الغازية من النباتات في جميع أنحاء المملكة المتحدة

علماء البيئة وباحثو الذكاء الاصطناعي يستخدمون الذكاء الاصطناعي لمكافحة الأنواع الغازية التي تنتشر في جميع أنحاء المملكة المتحدة. باحثون من مركز المملكة المتحدة لعلوم البيئة والهيدرولوجيا (UKCEH) وبرمنغهام طوروا نموذجًا ذكاءً اصطناعيًا يهدف إلى مسح المناطق مثل الطرق للكشف عن وجود أنواع غازية مختلفة ، بما في ذلك العقدة اليابانية.

العقدة اليابانية هي نوع غازي يمكن أن يسبب ضررًا للمناظر الطبيعية والمباني في المملكة المتحدة ، لأنها قادرة على تدمير أساس المباني. غالبًا ما يُعتبر واحدًا من أكثر الأنواع الغازية تدميرًا وعدوانية في المملكة المتحدة. إزالة العقدة اليابانية غالبًا ما تثبت أنها تحدي بسبب صعوبة العثور عليها وتحديدها. يأمل باحثو الذكاء الاصطناعي أن تقلل الخوارزميات المستندة إلى التعلم الآلي من الوقت والموارد اللازمة لتحديد العقدة اليابانية.

تم جمع بيانات التدريب للنموذج من خلال استخدام كاميرات عالية السرعة موضوعة على顶اء المركبات ، والتي جمعت صورًا لما يقرب من 120 ميلًا من النباتات على جانب الطريق. سوف يفحص الأحيائيون الصور ويسردون العقد ، وسوف يتم وضع علامة على الصور بموقعها الجغرافي. ثم سوف يتم استخدام الصور المسمى لتدريب نموذج رؤية حاسوبية لتحديد العينات من العقد اليابانية. سوف يتم استخدام نفس العملية لتحديد أنواع أخرى من النباتات الغازية الموجودة في المملكة المتحدة ، مثل بلسام الهيمالايا والرودودندرون. سوف يتم استخدام النظام أيضًا لتحديد أشجار البلوط ، التي هي أصلية في المملكة المتحدة ولكنها معرضة للخطر بسبب المرض.

سوف يتم اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي على مدار مشروع تجريبي يستمر 10 أشهر. يقول فريق البحث إن هناك تحديات يجب على الفريق التغلب عليها ، مثل التأكد من أن الصور التي يتم التقاطها من قبل الكاميرات تكون من جودة متسقة ، وعندما يكون هناك عدة أنواع في صورة واحدة ، يتم تحديد جميع الأنواع بشكل صحيح. إذا كان برنامج الاختبار يؤدي إلى نتائج واعدة ، فقد يتم تعديله للاستخدام في بلدان أخرى حول العالم ، مما يساعد هذه البلدان على مكافحة مشاكلها الخاصة من الأنواع الغازية. كما قال عالم الأحياء الحاسوبي في UKCEH ، الدكتور توم أوغست ، في مقابلة مع The Next Web :

“تعتاد الأنواع النباتية الغازية على النمو في ممرات ، لذلك نحن متوجهون إلى مسح الطرق. إذا كان الاختبار ناجحًا ، يمكن أن يتم توسيع نطاقه في بلدان أخرى ، أو لانواع أخرى من النباتات والأشجار أو حتى الحشرات والحيوانات “.

وفقًا لأوغست ، تفتح نماذج الذكاء الاصطناعي العديد من الإمكانيات لتعلم المزيد عن العالم الطبيعي وتصميم حلول فعالة من حيث التكلفة لمكافحة الأنواع الغازية. يتعاون UKCEH مع Keen AI ، وهي شركة ذكاء اصطناعي مقرها برمنغهام. كما قال مؤسس Keen AI ، أمجد كريم ، في مقابلة مع Science Focus ، أن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور والكشف عن الأنواع الغازية يمكن أن يساعد في تقليل التكاليف وتوفير السلامة للملاك والأجهزة الحكومية والمنظمات.

المشروع الجديد الذي صممه UKCEH و Keen AI هو أحدث مثال على الاتجاه المتزايد لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة الأنواع الغازية. في وقت سابق من العام الماضي ، انضم باحثو الذكاء الاصطناعي من Microsoft و CSIRO لتصميم نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه الكشف عن نوع غازي يسمى العشب البارا ، الذي يوجد في جميع أنحاء حديقة كاكادو الوطنية في أستراليا. العشب البارا هو نوع سريع النمو يمكن أن ينتشر بسرعة ، ويستبدل العديد من النباتات الأصلية في المنطقة. استخدم الباحثون صورًا جمعتها الطائرات بدون طيار ، وتمكنت النموذج من الكشف عن العشب البارا بنجاح ، مما سمح للباحثين بإزالته من الأراضي الرطبة الحساسة. هذا أدى إلى عودة آلاف من طيور الغينيا إلى المنطقة. كما استخدم فريق آخر من الباحثين من جامعة ألبرتا الجديدة نماذج التعلم الآلي لتصميم استراتيجيات احتواء وتخفيف لأنواع غازية مختلفة في كندا.