مستقبل الزراعة في العالم على عاتق الروبوتات

المزارعون يتحولون إلى مبرمجين

مزارع آلي
مزارع آلي
TT

مستقبل الزراعة في العالم على عاتق الروبوتات

مزارع آلي
مزارع آلي

تعبر الزراعة واحدة من أقدم الأنشطة البشرية على الإطلاق، إلا أن هذه الحرفة ربما تأخذ شكلا جديدا في عصر الرقمنة والتكنولوجيا الحديثة ومع اقتحام الروبوتات شتى مجالات الحياة. وكان باحثان في جامعة فلوريدا الأميركية قد قالا: سوف تغزو الروبوتات وتكنولوجيا المعلومات الحقول خلال السنوات المقبلة، بل وإن المزارعين سوف يتحولون إلى مبرمجين وخبراء تحليل بيانات ومطورين للروبوتات. وذكر الباحث سنتهولد أسانج من معهد علوم الغذاء والزراعة التابع لجامعة فلوريدا: «أعتقد أننا سوف نرى أول حقل يعمل بهذه التكنولوجيا في غضون السنوات القليلة المقبلة»، حسب وكالة الأنباء الألمانية.
وفي ظل التحديات العالمية التي تستدعي إنتاج مزيد من الغذاء، يحث الباحثان كلا من العلماء والمزارعين على إعادة التفكير بشكل جذري بشأن مناهج الزراعة، خاصة أن المزارعين يواجهون عراقيل مثل ارتفاع تكلفة العمالة وتراجع مساحة الرقعة الزراعية ونقص مياه الري.
ويؤكد الباحثان أن استخدام الميكنة الزراعية الثقيلة أدى إلى انضغاط التربة والحد من نمو جذور النبات وضعف خصوبة الأرض، وفي نهاية المطاف نقص الإنتاجية الزراعية. وأضاف أسانج وزميله فرنك أشي في تصريحات أوردها الموقع الإلكتروني «تيك إكسبلور» المتخصص في الأبحاث والتكنولوجيا، أن استخدام روبوتات خفيفة الوزن ذاتية الحركة وطائرات مسيرة بدلا من الميكنة الثقيلة يمكن أن يساعد في علاج مشكلة انضغاط التربة وجعل إنتاج الغذاء أكثر استدامة.
وأوضح الباحثان أن وسائل التكنولوجيا الحديثة مثل الروبوتات والطائرات المسيرة يمكن أن تعمل على مدار الساعة، وأن تجمع قدرا كبيرا من البيانات، وتنفذ عددا كبيرا من المهام.
ومن الممكن استخدام هذه البيانات في زيادة إنتاجية الغذاء وتحسين آليات استخدام الموارد، مع الحد في استخدام المبيدات والأسمدة.
ويرى أسانج أن هذا الاتجاه الجديد في الزراعة يخدم المجتمع والبيئة حيث إنه يساعد في زيادة إنتاجية الغذاء مع زيادة الاستدامة، فضلا عن فتح الباب على مصراعيه أمام نوعية جديدة من فرص العمل في مجال الزراعة مثل «تطوير وصيانة الروبوتات والطائرات المسيرة وابتكار البرمجيات المختلفة وغيرها».



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».