تعمل جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست) وشركة سارسات إكس (SARsatX) المتخصصة في تقنيات رصد الأرض على تطوير بيانات مولّدة بالحاسوب لتدريب نماذج التعلم العميق التي تتنبأ بتسرب النفط.
أهمية التحقق من صحة البيانات الاصطناعية في مراقبة البيئة البحرية
تُعد صحة البيانات الاصطناعية أمرًا حيويًا في مراقبة الكوارث البيئية، فالرصد المبكر والاستجابة السريعة يمكن أن يقللا بشكل كبير من مخاطر الأضرار البيئية.
ويؤكد ماثيو مكابي، عميد قسم العلوم والهندسة البيئية والبيولوجية في كاوست، أن أحد أبرز التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيئية هو نقص بيانات التدريب عالية الجودة.
ويشرح أن الحل المقترح هو استخدام التعلم العميق لإنتاج بيانات اصطناعية من عيّنة صغيرة من البيانات الحقيقية وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عليها.
ويمكن أن يعزز هذا النهج جهود حماية البيئة البحرية من خلال تمكين رصد أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية، مع تقليل التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات.
وبهذه الطريقة، تتيح البيانات المولّدة بالحاسوب تحسين جاهزية الاستجابة للكوارث البيئية وتخفيف الأضرار الناتجة عن التسربات النفطية.
