أنشأ علماء دنماركيون رادارًا لتحديد أنواع النحل والدبابير
طور علماء أوروبيون نظام رادار يعتمد على موجات الملليمتر يميز أنواع النحل والدبابير والملقحات الأخرى بناءً على التوقيعات الدقيقة للموجات الدوبلر لضربات…
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من IEEE Spectrum AI؛ بتحرير Hamidun News
يتطلب تحديد أنواع الملقحات تقليديًا طريقة خطيرة ومكلفة: يتم صيد الحشرات وقتلها وفحصها بالتفصيل تحت المجهر. وهذا ضروري للتعرف الدقيق، لكنه يضر بالسكان. وجد الباحثون الأوروبيون طريقة لتمييز النحل والدبابير والملقحات الأخرى دون ضرر - باستخدام الرادار.
كيف يتعرف الرادار على الحشرات
طور علماء من Technological University of Denmark و Trinity College Dublin نظام قائم على موجات الراديو الملليمترية. الفكرة الأساسية بسيطة: كل نوع من الحشرات يلوح بجناحيه بطريقة مختلفة، وهذه الحركات تخلق توقيعات دقيقة فريدة للموجات الدوبلر - أنماط محددة في انعكاس الموجات. وهذا مثل البصمة، لكن للأجنحة.
استُخدم الرادار التقليدي لفترة طويلة فقط لتتبع أسراب كبيرة من الحشرات الهاجرة على ارتفاع عالٍ - على سبيل المثال، الجراد أو الفراشات أثناء الهجرة. لكن الإشارة من حشرة صغيرة واحدة تحوم فوق زهرة ضعيفة جدًا. يشرح آدم نارابودويتش، قائد الدراسة من جامعة التكنولوجيا الدنماركية: كان من المستحيل الكشف عن مثل هذه الإشارة الضعيفة بمجرد النظر إلى البيانات في لحظة زمنية واحدة. وجد الحل في تكامل الإشارات: بدلاً من تحليل لحظة زمنية واحدة، يقوم النظام بتجميع ومعالجة البيانات لفترة أطول، مستخرجًا معلومات كافية للتعرف.
«عندما ننظر إلى الإشارات الخام، من الصعب اكتشاف جميع التفاصيل الدقيقة. لكن باستخدام التعلم الآلي، يمكننا تمييزها»، - آدم نارابودويتش.
الاختبار والنتائج
درّب الباحثون نموذج التعلم الآلي على خمسة أنواع من الملقحات: نحل العسل، نحل الأرض وأنواع مختلفة من الدبابير. تم إجراء التجربة على حرم جامعة Trinity College Dublin. وضعت كل حشرة في أسطوانة بلاستيكية صغيرة فوق باعث هوائي ملليمتري، وتم تسجيل التوقيع الراداري لها، ثم تم إطلاق سراحها دون ضرر. قام النموذج بتحليل أكثر من 70 خاصية مختلفة من انعكاس الموجات الراداري لكل حشرة، بما في ذلك تردد ضربات الأجنحة وسرعة تغير الحركة وسعة الإشارة.
النتائج مثيرة للإعجاب:
- دقة 85% في تحديد نوع حشرة محدد
- دقة 96% في التصنيف الأوسع - التمييز بين مجموعة النحل والدبابير
- تحليل أكثر من 70 خاصية لكل انعكاس راداري
- تحسن في الدقة من 75% عند 0.1 ثانية من الملاحظة إلى 84% عند ثانية واحدة
التطبيقات العملية
يقترح الباحثون إنشاء أجهزة تشبه الفخاخ، حيث تطير الحشرات بشكل طبيعي، يحلل النظام حركتها أثناء الطيران، ثم تطير بدون ضرر. هذا يفتح العديد من التطبيقات العملية. مراقبة سكان الملقحات حاسمة للزراعة - النحل يلقح حوالي ثلث الغذاء الذي نأكله. يمكن للنظام أيضًا تتبع آفات المحاصيل واكتشاف الأنواع الغازية قبل انتشارها. موجات الراديو المستخدمة في النظام آمنة تمامًا - الطاقة أقل بكثير من أي مستويات قد تكون ضارة. هذا يختلف اختلافًا كبيرًا عن الفخاخ التقليدية التي غالبًا ما تستخدم السيانيد أو السموم الأخرى.
ماذا يعني هذا
الانتقال من قتل الحشرات إلى المراقبة غير الالتدخلية خطوة ضخمة لعلم الحشرات وحفظ التنوع البيولوجي. الهدف التالي للباحثين هو تطوير نسخة محمولة للاستخدام الميداني وبناء قاعدة بيانات عالمية لتوقيعات الموجات الراداري لجميع الملقحات المعروفة. ستسمح هذه القاعدة بتحديد الحشرة على الفور من خلال طريقة طيرانها. بإضافة بيانات بيئية، يمكن تتبع ليس فقط التركيب النوعي، بل أيضًا التغييرات السلوكية - على سبيل المثال، الأنماط الشاذة في تردد ضربات الأجنحة التي تشير إلى إجهاد السكان أو المرض.
هل تحتاج إلى ذكاء اصطناعي يعمل داخل شركتك — وليس فقط في موجز الأخبار؟
أبني ذكاءً اصطناعياً جاهزاً للإنتاج للشركات — أنظمة CRM مخصّصة، أدوات داخلية، وكلاء مستقلون، أتمتة سير العمل. ملك لك، مصمّم وفق عمليتك، دون رسوم لكل مستخدم. من إعداد جمال خميدون، مدير المنتجات في AlpinaGPT (منصة ذكاء اصطناعي، أكثر من 6000 مستخدم).
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.