الثلاثاء: 05/03/2024 بتوقيت القدس الشريف

الذكاء الاصطناعي لتحديد أماكن المواد البلاستيكية العائمة في المحيطات

نشر بتاريخ: 22/01/2024 ( آخر تحديث: 22/01/2024 الساعة: 11:39 )
الذكاء الاصطناعي لتحديد أماكن المواد البلاستيكية العائمة في المحيطات

معا- يستهلك العالم كل عام كميات مذهلة من البلاستيك تتراوح ما بين 350 و460 مليون طن متري، بحسب بعض الدراسات. وتشير البيانات إلى أن إنتاج البلاستيك العالمي قد زاد بأكثر من الضعف في العقدين الماضيين، ومن المتوقَّع أن يتضاعف 3 مرات تقريباً بحلول عام 2060، إذا استمرَّت الاتجاهات الحالية. ويحذر مراقبون من أن هذه الزيادة السريعة في استهلاك البلاستيك تشكل تهديداً كبيراً للبيئة وصحة الإنسان. ووسط هذه المخاوف يلمع بصيص من الأمل في الأفق مع التقارب بين التكنولوجيا المتطورة والإشراف البيئي الواعي.

دور الذكاء الاصطناعي

شرع فريق من الباحثين من جامعة «EPFL» (مدرسة البوليتكنيك الفيدرالية في لوزان) وجامعة «فاجينينجن» في مهمة رائدة لمكافحة هذه الأزمة. وفي دراسة رائدة نُشرت مؤخراً في مجلة «Cell iScience» تم الكشف عن نموذج ذكاء اصطناعي قد يغيِّر قواعد اللعبة عبر تحديد المواد البلاستيكية العائمة في صور الأقمار الاصطناعية بدقة لا مثيل لها. يمكن لهذه القفزة في قدرات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تنظيف المحيطات والبحار وحتى الأنهار بشكل منهجي من النفايات البلاستيكية باستخدام السفن المتخصصة.

إمكانات صور الأقمار الاصطناعية

تلتقط صور الأقمار الاصطناعية من «Sentinel - 2» التابعة لـ«وكالة الفضاء الأوروبية» المناطق الساحلية في جميع أنحاء العالم كل يومين إلى خمسة أيام. وتتطلب هذه البيانات الضخمة، التي يصل حجمها إلى تيرابايت، تحليلاً آلياً، وهو إنجاز أصبح ممكناً من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي. وبالتعاون مع علماء المحيطات والمتخصصين في الاستشعار عن بُعد، قام فريق البحث برعاية قاعدة بيانات تضم عدة آلاف من حالات الحطام البحري في صور الأقمار الاصطناعية من جميع أنحاء العالم. كانت هذه الأمثلة بمثابة الأساس لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم للتعرف على الحطام البلاستيكي، وهي عملية أقرب إلى تعليمه كيفية «رؤية» المشكلة.

يمزج هذا النهج المبتكر بين مبادئ الذكاء الاصطناعي التي تركز على البيانات وخوارزميات رؤية الكومبيوتر التي تحدد التعليقات التوضيحية اليدوية من الخبراء إلى الحطام المحدد المرئي في الصور.

النتائج المتوقعة

يطمح الباحثون إلى نموذج قوي للكشف عن الحطام البحري يقوم بتقدير احتمالية وجود الحطام لكل بكسل في صور الأقمار الاصطناعية «Sentinel - 2» يتفوق هذا النموذج على الأساليب السابقة من خلال الاستفادة من نهج التدريب المتطور الذي يعزز دقَّته التنبئية. حتى عند مواجهة ظروف مناخية صعبة كالغطاء السحابي والضباب الجوي، يحافظ الكاشف على دقته، وهو إنجاز مهم يضمن إمكانية التعرف على الحطام البلاستيكي حتى في ظل الظروف المعاكسة.

معالجة حطام البلاستيك

لا يمكن المبالغة في أهمية الكشف الدقيق عن المواد البلاستيكية وسط الحطام البحري، خصوصاً أنه في كثير من الأحيان، تجد المواد البلاستيكية طريقها إلى المياه المفتوحة بعد هطول الأمطار والفيضانات، مما يخلق حاجة ملحَّة لطرق تحديد موثوقة. ومن الأمثلة الصارخة على ذلك ما حدث في أعقاب فيضانات مدينة ديربان في جنوب أفريقيا في 11 أبريل (نيسان) عام 2022 مسفرةً عن مقتل ما يقرب من 400 شخص، وإلحاق أضرار جسيمة بالمنازل ومباني الشركات. كما أدى طوفان من الأمطار إلى فيضان الأنهار، وحملها كميات غير مسبوقة من القمامة إلى ميناء المدينة، وبالتالي إلى المحيط الهندي المفتوح.

في صور الأقمار الاصطناعية، قد يكون من الصعب التمييز بين هذه الأجسام العائمة وسط السحب باستخدام القنوات التقليدية ذات اللون الأحمر والأخضر والأزرق. ومع ذلك، من خلال التحول إلى القنوات الطيفية البديلة، بما في ذلك الضوء القريب من الأشعة تحت الحمراء، يصبح من الممكن تمييزها.

وبالإضافة إلى التحسُّن في التنبؤ بالحطام البحري، يعمل نموذج الكشف بالذكاء الاصطناعي هذا على توسيع قدراته لتشمل صور «PlanetScope» التي يتم الحصول عليها من الأقمار الاصطناعية النانوية المكعبة. إن دمج بيانات «Sentinel - 2» الأسبوعية مع عمليات الاستحواذ اليومية على «PlanetScope» يحمل وعداً بسد الفجوة نحو المراقبة اليومية المستمرة. هذا ويفتح المنظور المزدوج الذي يقدمه «PlanetScope» و«Sentinel - 2» الذي يلتقط الحطام البحري نفسه في الوقت ذاته تقريباً، من موقعين مختلفين، معلومات قيمة حول أنماط الانجراف المتأثرة بالرياح وتيارات المحيط.