تعمل جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) وشركة سارسات إكس (SARsatX)، المتخصصة في تقنيات رصد الأرض، على تطوير بيانات مولَّدة بالحاسب الآلي لتدريب نماذج التعلم العميق على التنبؤ بتسرب النفط.
أهمية التحقق من صحة البيانات الاصطناعية
تؤكد التحقق من صحة البيانات الاصطناعية كخطوة حاسمة في مراقبة الكوارث البيئية، حيث يؤدي الرصد المبكر والاستجابة السريعة إلى تقليل مخاطر الأضرار البيئية.
أوضح عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست ماثيو مكابي أن أحد أكبر التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيئية هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة.
وأشار إلى أن الحل لهذه المعضلة هو استخدام التعلم العميق لإنشاء بيانات اصطناعية من عينة صغيرة جدًا من البيانات الحقيقية وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عليها.
يساهم هذا النهج في تعزيز حماية البيئة البحرية من خلال تمكين مراقبة أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية مع تقليل التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات.
تفتح هذه التطورات آفاقاً جديدة لمراقبة البحر بشكل أسرع وأكثر موثوقية، ما يسهم في حماية الموارد البحرية وتقليل الضرر البيئي الناتج عن التسربات.
