طورت جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) وشركة سارسات إكس (SARsatX) -المتخصصة في تقنيات رصد الأرض- بيانات مولدة بالحاسب الآلي لتدريب نماذج التعلم العميق على التنبؤ بتسرب النفط.
ويعد التحقق من صحة استخدام البيانات الاصطناعية (الافتراضية) أمرًا بالغ الأهمية لمراقبة الكوارث البيئية، حيث يؤدي الرصد المبكر والاستجابة السريعة إلى تقليل أخطار الأضرار البيئية بشكل كبير.
وأوضح عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست ماثيو مكابي، أن أحد أكبر التحديات في التطبيقات البيئية للذكاء الاصطناعي هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة، مشيرًا إلى أن الحل لهذه المعضلة هو استخدام التعلم العميق لإنشاء بيانات اصطناعية (افتراضية) من عينة صغيرة جدًا من البيانات الحقيقية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية على ذلك.
اقرأ أيضاً
ويمكن أن يعزز هذا النهج بشكل كبير جهود حماية البيئة البحرية من خلال تمكين مراقبة أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية مع تقليل التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات.
أخبار ذات صلة
- سامسونج تكشف عن ظاهرة «التلصص» على شاشات الهواتف.. وميزة لحماية خصوصيتك
- سامسونج تفتح الباب أمام مستقبل واجهة One UI 8.5: ستة هواتف تدخل مرحلة الاختبارات الداخلية استعداداً للطرح التجريبي
- سامسونج تفتح الباب أمام مستقبل واجهة One UI 8.5: ستة هواتف تدخل مرحلة الاختبارات الداخلية استعداداً للطرح التجريبي
- آيفون قابل للطي يدخل مرحلة الإنتاج التجريبي: مؤشرات متضاربة حول موعد الإطلاق
- آيفون قابل للطي يدخل مرحلة الإنتاج التجريبي: مؤشرات متضاربة حول موعد الإطلاق