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 للذكاء الاصطناعي 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 إتلاف أساسات المباني. غالبًا ما يُعتبر واحدًا من أكثر الأنواع الغازية التدميرية والعدوانية في المملكة المتحدة. إزالة العقدة اليابانية غالبًا ما تثبت أنها تحدي بسبب صعوبة العثور عليها وتحديدها. يأمل باحثو الذكاء الاصطناعي أن تقلل الخوارزميات التعلمية الآلية 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. سيتعين على علماء الأحياء تحليل الصور وتعليم العقد ، وستتم إضافة علامات الموقع الجغرافي إلى الصور. ستستخدم الصور المُدرَّبة لتدريب نموذج رؤية حاسوبية للتعرف على عينات من العقد اليابانية. سيتم استخدام نفس العملية للتعرف على أنواع أخرى من النباتات الغازية الموجودة في المملكة المتحدة ، مثل بلسان الهيمالايا والرودودندرون. سيتم استخدام النظام أيضًا للكشف عن أشجار البلوط ، التي هي أصلية في المملكة المتحدة ولكنها معرضة للخطر بسبب المرض.

سيتم اختبار نموذج الذكاء الاصطناعي على مدار مشروع تجريبي يستمر 10 أشهر. يقول فريق البحث إن هناك تحديات يجب التغلب عليها ، مثل التأكد من أن الصور التي تلتقطها الكاميرات تكون من جودة متسقة وأن جميع الأنواع يتم تحديدها بشكل صحيح عند وجود أنواع متعددة في صورة واحدة. إذا أدى برنامج الاختبار إلى نتائج واعدة ، فقد يتم تعديله للاستخدام في بلدان أخرى حول العالم ، لمساعدتها في مكافحة مشاكل الأنواع الغازية الخاصة بها. كما قال عالم الأحياء الحاسوبي في UKCEH ، الدكتور توم أوغست ، في مقتبس من The Next Web:

“تميل الأنواع الغازية من النباتات إلى النمو في ممرات ، لذلك نحن مركزون على مسوحات جانب الطريق كعالم أحياء حاسوبي في UKCEH. إذا كان الاختبار ناجحًا ، يمكن توسيع نطاق هذا في بلدان أخرى ، أو لأنواع أخرى من النباتات أو الأشجار 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 ، شركة الذكاء الاصطناعي في برمنغهام. كما قال مؤسس Keen AI ، أمجد كريم ، في مقتبس من Science Focus ، إن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور والكشف عن الأنواع الغازية يمكن أن يساعد في تقليل التكاليف وتوفير السلامة للملاك والمسؤولين عن الطرق والمنظمين.

المشروع الجديد الذي صممه UKCEH و Keen AI هو أحدث تطور في اتجاه متزايد يرى تطبيق الذكاء الاصطناعي لمكافحة الأنواع الغازية. في وقت سابق من العام الماضي ، انضم باحثو الذكاء الاصطناعي من Microsoft و CSIRO إلى قواتهم لتصميم نموذج للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكتشف نوعًا غازيًا يسمى العشب البارا ، الذي يوجد في جميع أنحاء حديقة كاكادو الوطنية في أستراليا. العشب البارا هو نوع من الأعشاب التي يمكن أن تنمو بسرعة ويمكن أن تنتشر بسرعة ، مما يؤدي إلى استبدال العديد من النباتات الأصلية في المنطقة. استخدم الباحثون صورًا جمعت بواسطة طائرات بدون طيار ، وبمجرد تدريب النموذج على الصور المُدرَّبة ، تمكن من التعرف بنجاح على العشب البارا ، مما مكن الباحثين من إزالته من الأراضي الرطبة الحساسة. هذا أدى إلى عودة آلاف من طيور الغراب إلى المنطقة. كما استخدم فريق من الباحثين من جامعة ألبرتا الجديدة نماذج التعلم الآلي لتصميم استراتيجيات احتواء وتخفيف لأنواع غازية مختلفة في كندا.