نجح علماء في مختبر أوك ريدج الوطنى التابع لوزارة الطاقة الأمريكية في تطوير طريقة حسابية جديدة تحدث نقلة نوعية في تحليل بيانات تصوير النباتات، حيث تضاعف سرعة التحليل مع تقليل استهلاك الذاكرة بنسبة تصل إلى 75%، في إنجاز يمهد الطريق أمام استخدام أوسع للذكاء الاصطناعي في الزراعة، وفقا لموقع interestingengineering.

طفرة تقنية تخدم الأمن الغذائي

ووفقا لما أعلنه المختبر، يزيل هذا التطور عقبة رئيسية كانت تعيق معالجة الصور فائقة الطيف، ما يسمح بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وعلى نطاق أوسع، ويتوقع أن يسهم ذلك فى تطوير محاصيل أكثر مقاومة للتغيرات المناخية وأكثر إنتاجية، وهو ما يدعم الأمن الغذائى وإنتاج الطاقة الحيوية.

ما هي تقنية D-CHAG؟

الطريقة الجديدة، التي تحمل اسم التجميع الهرمي الموزع عبر القنوات (D-CHAG)، صممت للتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات التى ينتجها مختبر النمط الظاهرى النباتى المتقدم فى أوك ريدج.

ويعتمد النظام على إعادة هيكلة طريقة معالجة الصور، بحيث تستفيد من قدرات الحوسبة الفائقة بدلًا من الأساليب التقليدية.

لماذا تعد الصور فائقة الطيف تحديا؟

على عكس الكاميرات العادية التي تلتقط ثلاثة ألوان فقط، تقوم أنظمة التصوير الطيفي الفائق بتسجيل مئات الأطوال الموجية للضوء، ما يوفر معلومات دقيقة عن صحة النبات وتركيبه الكيميائى وقدرته على مقاومة الإجهاد والأمراض، حتى قبل ظهور أى أعراض مرئية.

لكن هذا الكم الضخم من البيانات كان يتطلب ذاكرة هائلة ووقت.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة اليوم السابع