الذكاء الاصطناعي يفك شفرات أفكار النباتات.. معمل ينجح في تسريع مستقبل الزراعة

تقنية D-CHAG في تحليل بيانات التصوير النباتي فائقة الطيف

أطلق علماء مختبر أوك ريدج الوطني طريقة حسابية جديدة تحدث نقلة نوعية في تحليل بيانات تصوير النباتات فائقة الطيف، وتعرف باسم التجميع الهرمي الموزع عبر القنوات (D-CHAG)، والتي تسهم في تسريع التحليل وتقليل استهلاك الذاكرة بشكل يصل إلى نحو 75%.

تعيد الطريقة هيكلة معالجة الصور لتستفيد من قدرات الحوسبة الفائقة بدل الأساليب التقليدية.

تلتقط أنظمة التصوير الطيفي الفائق مئات الأطوال الموجية، ما يمنح معلومات دقيقة عن صحة النبات وتركيبه الكيميائي وقدرته على مواجهة الإجهاد والأمراض قبل ظهور أي أعراض؛ لكن هذه الكميات الضخمة من البيانات تتطلب ذاكرة كبيرة ووقت معالجة طويل.

يعالج D-CHAG هذه المشكلة عبر توزيع عبء العمل على عدة وحدات معالجة رسومية، وتتعامل كل وحدة مع جزء من القنوات الطيفية. وبعدها تدمج البيانات تدريجيًا خلال مراحل تجميع هرمية، بدلاً من دمجها دفعة واحدة، ما يقلل استهلاك الذاكرة مع الحفاظ على التفاصيل الحيوية.

جرى اختبار المنظومة باستخدام بيانات نباتية فائقة الطيف على حاسوب Frontier في منشأة ORNL للحوسبة القيادية، إلى جانب بيانات مناخية معقدة، وأظهر تحسنًا ملحوظًا في كفاءة التدريب.

يساعد هذا التطور العلماء على قياس سمات حيوية مثل كفاءة التمثيل الضوئي مباشرة من الصور دون الحاجة إلى القياسات اليدوية البطيئة. وعلى المدى الطويل، قد يسهم في إنتاج محاصيل أكثر توفيرًا للمياه وتحقق غلات أعلى في البيئات القاسية.

يدعم العمل مبادرات وزارة الطاقة الأمريكية مثل Genesis ومنصة OPAL، التي تسعى لدمج الذكاء الاصطAI مع الروبوتات والتجارب الآلية لتسريع الاكتشافات العلمية.

ومن المقرر نشر تفاصيل التقنية في ورقة بحثية خلال المؤتمر الدولي SC25 للحوسبة عالية الأداء والشبكات والتخزين والتحليل المقرر عقده في نوفمبر 2025.