fbpx
Connect with us

دراسات وتقارير

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة المحاصيل الزراعية؟

Avatar of هند عيد

Published

on

91b9e059cc

توفر التقنيات الحديثة للذكاء الاصطناعي والتطورات الحاسوبية فهمًا معمقًا للنباتات وتفاعلاتها مع بيئتها، مما يتيح فرصًا كبيرة لتطوير محاصيل أكثر قدرة على التكيف مع التحديات المستقبلية.

ولكن لماذا يُعد هذا الأمر مهمًا؟ يواجه العالم تحديًا ضخمًا في تأمين الغذاء لسكان يزداد عددهم باستمرار، مع الاستفادة من مساحات أراضٍ أقل، وذلك تحت ضغوطات تدهور التربة وانتشار الآفات والأمراض و تغير المناخ  .

ويؤكد  جيك هاريس  أوضح أستاذ علم الأحياء النباتية في جامعة كامبريدج أهمية هذه التطورات قائلاً: “إننا نواجه تحديات ضخمة ونعمل على معالجتها على مستويات مختلفة، بدءًا من المستوى الوبائي وصولًا إلى المستوى الخلوي والجزيئي، وسيساعدنا الذكاء الاصطناعي في إيجاد حلول فعالة في جميع هذه المستويات”.

 الذكاء الاصطناعي يكشف الغموض عن أسرار النباتات:

لا يُعتبر تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في علم النبات مسألة مستحدثة، حيث تجوب الروبوتات الحقول  لالتقاط صور للنباتات، تُستخدم هذه الصور بعدها لأغراض التحليل باستخدام تقنيات التعلم العميق تساعد هذه الأدوات في جمع بيانات دقيقة ومتسقة تُستخدم لتعزيز وتحسين الزراعة. بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم الخوارزميات التعلم الآلي من خلال دراسة خصائص النباتات وتوقع التراكيب الجينية التي ستنتج نباتات بصفات مرغوبة، مثل مقاومة الجفاف أو الأمراض دون التأثير على إنتاجية المحصول.

تُمكنّ الأدوات الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الباحثين من اكتساب فهم أعمق للعمليات الداخلية في البيولوجيا النباتية، وكشف الأسرار التي كانت مخفية سابقًا ضمن شبكة معقدة من التفاعلات الجزيئية.

ويؤكد  جون جامبر  ، الباحث في شركة (  DeepMind  ) التابعة لشركة  جوجل  وقائد فريق برنامج (  AlphaFold  للتنبؤ بهيكل البروتين باستخدام الذكاء الاصطناعي، كانت دراسة الهيكلية التحتية للنباتات على نطاق واسع غير ذات جدوى اقتصادية في الماضي.

إذ أظهرت  إحدى الأوراق البحثية  أن أقل من 2% فقط من البروتينات المعروفة في نبات الأرابيدوبسيس الثاليانا – الذي يُعتَبَر نموذجًا رئيسيًّا في دراسة بيولوجيا النبات ويعتمد عليه العلماء كفأر تجارب نباتي – كانت معروفة، مقارنة بنحو 10 أضعاف هذا الرقم للبروتينات البشرية. لكن برنامج (AlphaFold) زاد نسبة معرفة بروتينات هذا النبات إلى أكثر من 60%، رغم أن الدقة كانت متفاوتة.

دفعت هذه النتائج جيك هاريس، أستاذ علم الأحياء النباتية في جامعة كامبريدج، لاستخدام برنامج (AlphaFold) لفهم التعديلات الكيميائية التي تحدث في الحمض النووي (DNA) للنباتات عندما تتعرض للأمراض والجفاف والضغوطات البيئية الأخرى.

تخزن هذه التعديلات معلومات تمكّن النبات من الاستجابة عند تعرضه للإجهاد مرة أخرى، غير أن هاريس يوضح أن الطريقة التي تقوم بها الخلية بذلك كانت غير واضحة مسبقاً.

 التطبيقات الذكية تعيد صياغة مستقبل الزراعة:

تُمكّن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة علماء النبات من استكشاف ما يتجاوز جينات النباتات والبروتينات المكونة لها، حيث بات من الممكن الآن دراسة العوامل الأخرى التي تؤثر على إنتاج المحاصيل، مثل التربة والمناخ والممارسات الزراعية.

على سبيل المثال، أظهرت  ورقة بحثية حديثة  استخدم باحثون من جامعة كنتاكي خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالتركيب الجيني لعينة من العنب على أساس الميكروبيوم الموجود في التربة المحيطة بها. وقد تمكن الباحثون من تحديد نوع العنب الذي ستنتجه النبتة، سواء كان (شيراز) أو (كابيرنت ساوفيجنيون).

أوضح كارلوس رودريجيز لوبيز، أستاذ البساتين بجامعة كنتاكي والمساهم في الدراسة، أن النتائج تُبيّن تأثير التركيب الجيني للنبات على الميكروبيوم في التربة. وفتح هذا الاكتشاف الباب أمام إمكانية تهجين المحاصيل لتكون بيئة أفضل للميكروبات المفيدة، مما قد يسهم في تقليل استخدام المياه والكيماويات في الزراعة.

في جامعة ولاية ميشيغان، يعمل فريق بإشراف أستاذ الهندسة الزراعية دانيال يويه على تطوير مشروع مهم. توأم رقمي لشجرة تفاح  باستخدام تقنيات  الذكاء الاصطناعي التوليدي  والتطورات في المعالجات المتخصصة.

إذ يعتمد الفريق على أحدث هواتف آيفون المزودة بمستشعر (  LiDAR )وكاميرات قوية ومستشعرات أخرى لإنشاء مجموعة صور للأشجار التي تنمو في ظروف مختلفة، بما في ذلك درجة الحرارة والرطوبة النسبية، بهدف “محاكاة كل شيء عن الشجرة”، وفقاً لتعبير يويه.

في النهاية، يتمثل المفهوم في أن يكون لدى المزارع القدرة على جمع بيانات حول بستانه الخاص، ومن خلال استخدام شجرة معاد بناؤها رقميًا، يتمكن من محاكاة الظروف المناخية والحقلية المستقبلية لمحاصيله، مما يتيح له التخطيط بشكل أفضل للمستقبل.

سيتم إنتاج بيانات حول هذه الظروف المناخية المستقبلية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويشير يويه إلى أن التغير المناخي المتسارع يُعتبر تحديًا كبيرًا للممارسات الزراعية التقليدية.

لذلك، يعمل الفريق على تطوير نموذج متكامل لبستان شامل، مع توفير أدوات عملية للمزارعين للاستفادة من الكميات المتزايدة من البيانات المتعلقة بالنباتات والمحاصيل.

 لكن دمج الذكاء الاصطناعي في علم النبات يواجه تحديات، خصوصاً فيما يتعلق بتوافر البيانات وجودتها. فما هو الحل؟

على عكس الكم الكبير من النصوص الرقمية التي تُستخدم لتدريب روبوتات المحادثة أو البيانات البيولوجية الناتجة عن تسلسل الجينوم، لا تتوفر صور رقمية كافية توثق الجوانب الفيزيائية المختلفة لشجرة التفاح.

وأشار كارلوس رودريجيز لوبيز، أستاذ علم البساتين، إلى التحديات التي تواجه العثور على علماء يجمعون بين الفهم العميق لكل من علم الأحياء وعلم البساتين. كما أنه من الصعب جذبهم إلى مجال علم النبات، الذي لا يوفر عادة رواتب مجزية أو تمويلات بحجم تلك المتاحة في أبحاث الطب الحيوي.

 الذكاء الاصطناعي التوليدي يتيح فرصًا جديدة لتعزيز جودة المحاصيل:

يشهد مجال علم الأحياء ثورة جديدة مع تطور  النماذج اللغوية الكبيرة  – التي تشغل روبوتات المحادثة مثل روبوت ChatGPT، وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي يتفاعل معها الأشخاص – بشكل متزايد، حيث يمكنها الآن فوakدم طرق جديدة لتحسين التواصل بين البشر والآلات. رموز لغة الحمض النووي  والبروتينات، مما يعيننا على استيعاب تعقيد الحياة على الصعيد الجزيئي عبر تحليل كميات كبيرة من البيانات البيولوجية، واكتشاف أنماط جديدة في البيانات البيولوجية التي نعجز كبشر عن ملاحظتها.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن الاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة في ابتكار علاجات جديدة للأمراض عن طريق فهم كيفية عمل الجزيئات الحيوية داخل الجسم.

ويقول  محسن يوسف زاده  ، الباحث المشارك في جامعة جيلف الكندية: “سيسهم التقدم الكبير في النماذج اللغوية الضخمة في تمكين العلماء من فهم كيفية تفاعل المناطق المختلفة في الجينوم مع بعضها البعض، وكيفية السيطرة على السمات المختلفة للنبات، بطريقة مشابهة لترابط الجمل المختلفة داخل فصل لتشكيل قصة.”

وأضاف: “سيوفر هذا الكثير من الوقت والموارد، حيث لن يكون هناك حاجة لزراعة النباتات في الحقل لتحديد النبات الذي يتمتع بالصفات المطلوبة، مثل مقاومة الأمراض والجفاف وتحمل درجات الحرارة المرتفعة. يمكننا ببساطة أخذ عينة من الحمض النووي للبذور ومعرفة ما إذا كانت تحمل الصفات المطلوبة، ثم نختار أفضل البذور بناءً على ذلك “.

وتعد هذه التقنية الجديدة تحولًا جذريًا في مجال الزراعة، حيث يمكننا عبر تحليل الحمض النووي للبذور انتقاء أجود البذور للزراعة، وهو ما يسهم في زيادة الإنتاجية وتحسين جودة المحاصيل.

 

دراسات وتقارير

احتمالات: AMD تفوت فرصة الترقية الكبيرة لأجهزة الألعاب المحمولة المقبلة

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

AMD تفوت فرصة الترقية الكبيرة لأجهزة الألعاب المحمولة المقبلة

هناك احتمالية حول AMD تفوت فرصة الترقية مؤخرا عن معالجاتها الجديدة من طراز Fire Range المعتمدة على بنية Zen 5 وقد ظهرت بعض التفاصيل المثيرة للاهتمام حول وحدات المعالجة المركزية القادمة المصممة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب.

ويقال إن هذه المعالجات ستستخدم نفس حزمة FL1 مثل وحدات المعالجة المركزية Ryzen 7040HX المعروفة باسم Dragon Range وفقا لتسريب موثوق به على منتديات Weibo.

AMD تفوت فرصة الترقية

لطالما كان التوافق بين الدبابيس أمر حيوي لشركة AMD ليس فقط لتوسيع استخدام المعالجات في أجهزة الكمبيوتر المكتبية ولكن أيضا لتسهيل التحديثات في أجهزة الكمبيوتر المحمولة وعلى الرغم من أن هذه المعلومات مجرد شائعة إلا أنها تتناسب تماما مع استراتيجية AMD في قطاع أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب.

المشكلة تكمن في أن AMD قد تتمكن من شحن هذه المعالجات بسرعة كبيرة مما قد يجعلها تفوت فرصة الترقية الكبيرة في وحدات معالجة الرسومات التي نتوقع رؤيتها في أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب العام المقبل مع وحدات معالجة الرسومات من سلسلة RTX 50.

الاختلاف بين Fire Range و Ryzen AI 300

لا ينبغي الخلط بين معالجات Fire Range ومجموعة معالجات Ryzen AI 300 التي سيتم إطلاقها قريبا وعلى الرغم من أن كلا المجموعتين تستخدم بنية Zen 5، فإن Fire Range مخصصة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات الطاقة العالية وخاصة المخصصة للألعاب كما نتوقع أن نرى هذه المعالجات بعد بضعة أشهر من الدفعة الأولى من معالجات AMD ومع ذلك قد تغير AMD جدول إصدارها كما فعلت في الماضي لذا ليس من المؤكد أن نرى Fire Range قبل نهاية العام.

الجدول الزمني لإصدار المعالجات ليس هامًا فقط لشركة AMD، بل أيضًا لصانعي أجهزة الكمبيوتر المحمولة. إذا كانت Fire Range متوافقة من دبوس إلى دبوس، فإن ذلك سيسمح للمصنعين بإدراج المعالجات الجديدة دون الحاجة إلى تغيير تصميم الأجهزة الداخلية. وعلى الجانب الآخر، من المحتمل أن تكون وحدات معالجة الرسوميات من سلسلة RTX 50-series من Nvidia بحاجة إلى تصميم داخلي جديد، مما يفرض على المصنعين إعادة تصميم الأجهزة.

AMD تفوت فرصة الترقية: التوقيت والتوقعات المستقبلية

هذا التوقيت قد يكون محرج بعض الشيء لكنه لا يعني أننا لن نرى وحدات المعالجة المركزية Fire Range في أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للألعاب المزودة بوحدات معالجة رسومية من سلسلة RTX 50 ومن المرجح أن نرى هذه الترقية بعد طرح الأجهزة المحمولة الأولى التي ستستخدم في البداية وحدات معالجة رسومية من سلسلة RTX 40 خاصة إذا تم إصدارها قبل نهاية العام.

في الوقت الحالي لا يزال موعد إطلاق وحدات معالجة الرسوميات RTX 50-series من Nvidia غير واضح ولكن نعلم أنها قادمة قريبا وعادة ما تصل وحدات معالجة الرسوميات للأجهزة المكتبية أولا من Nvidia لذا ما لم تغير الشركة استراتيجيتها بشكل كبير فلا نتوقع ظهور وحدات معالجة الرسوميات RTX 50-series للأجهزة المحمولة قبل مرور بضعة أشهر على ظهور بطاقات سطح المكتب الأولى.

Continue Reading

أخبار الشركات

Southwest Airlines تقدم مقاعد مخصصة ابتداء من 2025

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

Southwest Airlines تقدم مقاعد مخصصة ابتداء من 2025

أعلنت شركة Southwest Airlines يوم الخميس عن تغيير جذري في نموذجها التشغيلي حيث ستبدأ في بيع المقاعد المخصصة على جميع طائراتها اعتبارا من العام المقبل وهذه الخطوة تمثل تحول كبير لشركة طيران اعتمدت على نموذج المقاعد المفتوحة طوال 53 عامًا من تاريخها.

الاستجابة لرغبات عملاء Southwest Airlines وتقديم مقاعد مخصصة

أوضحت شركة Southwest Airlines في بيانها على الإنترنت أن القرار جاء بعد استماع مكثف لآراء العملاء وإجراء بحوث واسعة النطاق حيث أشارت البيانات إلى أن 80% من عملاء Southwest Airlines الحاليين و86% من العملاء المحتملين يفضلون الحصول على مقاعد مخصصة خاصة خلال الرحلات الطويلة كما كشفت الشركة أن السبب الرئيسي لترك العملاء هو عدم توفر المقاعد المخصصة.

إلى جانب تقديم المقاعد المخصصة أعلنت Southwest Airlines أيضا أنها ستوفر مقاعد مميزة بمساحة أكبر للأرجل وهذه المقاعد ستشكل حوالي ثلث المقاعد في أسطول الطائرات وهي تتماشى مع معايير الشركات المنافسة في صناعة الطيران للطائرات ذات البدن الضيق وهذه الخطوة تهدف إلى تلبية رغبات الركاب الذين يفضلون خيارات الترقية رغم أن ذلك يتطلب تعديلات على أسطول الطائرات الحالي.

ردود الفعل المختلطة علي أعلان شركة Southwest Airlines

على الرغم من الحماسة التي أبدتها الشركة تجاه هذه التغييرات إلا أن هناك بعض العملاء الذين عبروا عن خيبة أملهم عبر الإنترنت وكتب أحد مستخدمي X تويتر سابقا: بصفتي عميل مخلص لشركة Southwest أكره هذا التغيير والسبب وراء سفري مع Southwest Airlines هو أنها رخيصة ويمكنني اختيار مقعدي فإذا لم يعجبك الأمر سافر على شركة طيران أخرى.

بينما علق مستخدم آخر بأن هذه الخطوة مدفوعة بالجشع قائلا: لقد أنهت شركة Southwest Airlines سياسة المقاعد المفتوحة وسيتعين عليك الآن الدفع مقابل مقاعد جيدة وهذه نهاية عصر جميل.

على الرغم من ردود الفعل المتباينة فإن شركة Southwest Airlines ترى أن هذه التغييرات ستكون إيجابية وتدعمها أبحاث مكثفة حيث أكد بوب جوردان رئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي للشركة أن الانتقال إلى المقاعد المخصصة وتقديم خيارات مساحة الأرجل المتميزة سيكون بمثابة تغيير تحويلي يمس جميع جوانب الشركة تقريبا.

واخيرا تسعى Southwest Airlines من خلال هذه الخطوة إلى تحسين تجربة العملاء وتلبية تطلعاتهم مما يعكس التزام الشركة بتقديم خدمات متطورة ومتميزة تواكب احتياجات السوق المتغيرة.

Continue Reading

دراسات وتقارير

مقارنة شاملة بين ChatGPT وCopilot: أيهما الأفضل لمهامك؟

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

مقارنة شاملة بين ChatGPT وCopilot أيهما الأفضل لمهامك

مع تزايد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات أصبح من الضروري اختيار الأداة الأنسب بين الخيارات المتاحة وتبرز في هذا السياق أداتان رئيسيتان هما ChatGPT وCopilot من Microsoft.

وعلى الرغم من أن كلا الأداة يستخدم نموذج GPT-4 إلا أن هناك اختلافات ملحوظة في الوظائف والميزات وفي هذه المقالة سنقوم بتفصيل الجوانب المختلفة لكل من ChatGPT وCopilot لمساعدتك في تحديد أيهما يناسب احتياجاتك بشكل أفضل.

خيارات التسعير والاشتراك في ChatGPT وCopilot

الخيارات المجانية

يتوفر كل من ChatGPT وCopilot في نسخ مجانية لكن هذه النسخ تأتي بميزات محدودة فعلى سبيل المثال لا يتيح ChatGPT للمستخدمين الوصول إلى مولد الصور Dall-E في النسخة المجانية وهو ما يتطلب الاشتراك في النسخة المدفوعة ومن ناحية أخرى يحدد Copilot عدد الدردشات اليومية 300 ويضع قيود على عدد الدورات لكل دردشة بالإضافة إلى حجم الملفات المرفوعة.

الاشتراكات الشهرية

تقدم كل من OpenAI وMicrosoft خيارات اشتراك شهرية للمستخدمين الفرديين حيث يكلف كل من ChatGPT Plus وCopilot Pro حوالي 20 دولار أمريكي شهريًا مع فترة تجربة مجانية في الشهر الأول وتتيح هذه الاشتراكات الوصول إلى نموذج GPT-4 وتضيف ميزات إضافية لمزيد من التحسين.

الاشتراكات للمؤسسات

للمؤسسات الصغيرة تقدم OpenAI وMicrosoft خطط اشتراك خاصة وتتراوح تكلفة الاشتراك في ChatGPT Plus Teams من 25 إلى 30 دولار شهري لكل مستخدم حسب طريقة الدفع سواء شهرية أو سنوية وفي المقابل تكلف خدمة Team Copilot 30 دولار شهري لكل مستخدم أما بالنسبة للشركات الكبيرة توفر كل من OpenAI وMicrosoft خطط خاصة للحسابات الكبرى ويتطلب الأمر التواصل المباشر مع الشركات للحصول على تفاصيل الأسعار.

مزايا Copilot الفريدة

أحد أبرز مزايا Copilot هو قدرته على إنشاء صور للمستخدمين في النسخة المجانية وهي ميزة غير متوفرة في ChatGPT بدون اشتراك مدفوع بالإضافة إلى ذلك يتمتع Copilot بميزة التكامل مع مجموعة برامج Microsoft 365 بما في ذلك Word وExcel وPowerPoint وOutlook وOneNote وهذا التكامل يسهم في تحسين سير العمل ويوفر تحليلات حية للمستندات والمراسلات وهي ميزة غير متوفرة حاليا في ChatGPT Plus.

مزايا ChatGPT

في حين أن ChatGPT قد يفتقر إلى التكامل مع نظام بيئي محدد للبرامج إلا أنه يتمتع بميزة التنوع الكبير في المواضيع التي يمكنه التعامل معها ويعتبر ChatGPT مساعد عام بارع في مناقشة مجموعة واسعة من المواضيع خاصة تلك التي لا تتعلق بالترميز كما يدعم ChatGPT عدد أكبر من اللغات مقارنة Copilot حيث يدعم حوالي 80 لغة بينما يدعم Copilot حوالي 28 لغة.

مقارنة أداء كل من ChatGPT وCopilot

من حيث السرعة تتطابق كل من ChatGPT وCopilot بشكل كبير نظرا لاستخدامهما نفس نموذج GPT-4 فعلى سبيل المثال عند حساب احتمال اختيار كرة حمراء عشوائي من مجموعة معينة قدمت كلتا الأداتين الإجابة الصحيحة 11/42 مع إضافة Copilot نسبة مئوية لتوضيح الإجابة بشكل أفضل.

تظهر الاختلافات بين ChatGPT وCopilot بوضوح عند معالجة الأسئلة الفلسفية فقد قدم Copilot قائمة أمثلة تتعلق بسلوكيات الدماغ التي تؤثر على فهمنا للواقع بينما قام ChatGPT بشرح وجهات نظر مختلفة حول الفلسفة من الروحانية إلى العلمية والنفسية.

وعند طلب إنشاء كود بايثون لحساب عدد الكلمات في مستند تبنى ChatGPT وCopilot نهجين مختلفين فقد صمم ChatGPT نص برمجي يتضمن معالجة الأخطاء بينما قام Copilot أولا بتنظيف النص من علامات الترقيم والأرقام وعلى الرغم من اختلاف الأساليب فقد استخدم كل منهما أداة قياس طول السلسلة len في Python لتحقيق النتيجة المطلوبة.

Continue Reading

Trending