تعمل جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) وشركة سارسات إكس (SARsatX) في تطوير تقنيات رصد الأرض باستخدام بيانات مولّدة بالحاسوب لتدريب نماذج التعلم العميق على التنبؤ بتسرب النفط.
أهمية صحة البيانات الاصطناعية في الرصد البيئي
ويُعَدّ التحقق من صحة البيانات الاصطنائية أمرًا بالغ الأهمية في مراقبة الكوارث البيئية، حيث يؤدي الرصد المبكر والاستجابة السريعة إلى تقليل مخاطر الأضرار البيئية بشكل كبير.
ويؤكد ماثيو مكابي، عميد قسم العلوم والهندسة البيئية في كاوست، أن أحد أكبر التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيئية هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة، ما يستدعي حلاً يعتمد على إنشاء بيانات اصطناعية من عينة صغيرة من البيانات الحقيقية وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عليها لتحقيق التنبؤ بتسرب النفط.
فوائد النهج المدعوم بالبيانات الاصطناعية
يمكن 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.
