IEEE Spectrum AI→ المصدر

علماء دنماركيون يبتكرون رادارًا لتحديد أنواع النحل والدبابير

طوّر علماء أوروبيون نظام رادار قائمًا على الموجات المليمترية، يميّز أنواع النحل والدبابير وغيرها من الملقِّحات من البصمات الدوبلرية الدقيقة (micro-Doppler) لخفقان أجنحتها. ويبلغ النظام دقة 85% في تحديد النوع، إذ يحلّل أكثر من 70 خاصية في الإشارة. وتتمثل الميزة الرئيسية في أنه غير تدخّلي بالكامل. ويمكن أن تساعد هذه التقنية في مراقبة أعداد الملقِّحات وتتبّع الأنواع الغازية.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من IEEE Spectrum AI؛ بتحرير Hamidun News
علماء دنماركيون يبتكرون رادارًا لتحديد أنواع النحل والدبابير
المصدر: IEEE Spectrum AI. كولاج: Hamidun News.
◐ استمع للمقال

يتطلب تحديد أنواع الملقِّحات تقليديًا أسلوبًا مؤذيًا ومكلفًا: تُصاد الحشرات وتُقتل ثم تُفحص بالتفصيل تحت المجهر. وهذا ضروري للتعرّف الدقيق إلى النوع، لكنه يضرّ بأعداد الحشرات. وقد وجد باحثون أوروبيون طريقة للتمييز بين النحل والدبابير وغيرها من الملقِّحات دون إلحاق أي أذى بها، وذلك باستخدام الرادار.

كيف يتعرّف الرادار إلى الحشرات

طوّر علماء من Technological University of Denmark (الجامعة التقنية في الدنمارك) وTrinity College Dublin نظامًا قائمًا على الموجات الراديوية المليمترية. والفكرة الأساسية بسيطة: لكل نوع من الحشرات طريقته الخاصة في خفق الأجنحة، وتولّد هذه الحركات بصمات دوبلرية دقيقة فريدة، أي أنماطًا محددة في انعكاس الإشارة الرادارية. إنها أشبه ببصمة الإصبع، ولكن للأجنحة.

ظل الرادار التقليدي يُستخدم زمنًا طويلًا لتتبّع أسراب الحشرات المهاجرة الكبيرة على ارتفاعات عالية فقط، مثل الجراد أو الفراشات أثناء الهجرة. لكن الإشارة الصادرة عن حشرة صغيرة واحدة تحلّق على ارتفاع منخفض فوق زهرة ضعيفة للغاية. ويوضح آدم نارباودوفيتش (Adam Narbudowicz)، قائد الدراسة من الجامعة التقنية في الدنمارك، أنه كان من المستحيل رصد إشارة بهذا الضعف بمجرد النظر إلى بيانات لحظة زمنية واحدة.

وجاء الحل في تكامل الإشارات: فبدلًا من تحليل لحظة زمنية واحدة، يجمع النظام البيانات ويعالجها على مدى أطول، فيستخلص منها معلومات كافية للتعرّف إلى النوع. وركّز المختصون على كيفية توليد خفقان أجنحة الحشرة بصمات دوبلرية دقيقة، أي تغيّرات طفيفة في انعكاس الإشارة الرادارية ناجمة عن حركات مجهرية.

«عندما ننظر إلى الإشارات الخام، يصعب التقاط جميع التفاصيل الدقيقة. لكن

بمساعدة التعلّم الآلي يمكن تمييزها»، — آدم نارباودوفيتش.

الاختبار والنتائج

درّب العلماء نموذج تعلّم آلي على خمسة أنواع من الملقِّحات: نحل العسل، والنحل الأرضي، وأنواع مختلفة من الدبابير. وأُجريت التجربة في حرم Trinity College Dublin. وُضعت كل حشرة في أسطوانة بلاستيكية صغيرة فوق مشعّ هوائي مليمتري، وسُجّلت بصمتها الرادارية، ثم أُطلقت سالمة.

حلّل النموذج أكثر من 70 خاصية مختلفة لانعكاس الرادار من كل حشرة، منها تردد خفقان الأجنحة، ومعدل تغيّر الحركة، وسعة الإشارة. والنتائج لافتة:

  • دقة 85% في تحديد نوع الحشرة بعينه
  • دقة 96% في التصنيف الأوسع، أي التمييز بين مجموعة النحل والدبابير
  • تحليل أكثر من 70 خاصية لكل انعكاس رادارٍ
  • تحسّن الدقة من 75% عند مراقبة مدتها 0.1 ثانية إلى 84% عند ثانية واحدة

التطبيقات العملية

يقترح الباحثون إنشاء أجهزة تشبه المصائد، تدخلها الحشرات بصورة طبيعية، فيحلّلها النظام أثناء طيرانها، ثم تغادرها سالمة. وهذا يفتح مجالًا واسعًا للتطبيقات العملية.

وتُعدّ مراقبة أعداد الملقِّحات أمرًا بالغ الأهمية للزراعة، فالنحل يلقّح نحو ثلث الأغذية التي نتناولها. ويمكن للنظام أيضًا تتبّع آفات المحاصيل واكتشاف الأنواع الغازية قبل انتشارها.

والموجات الراديوية المستخدمة في النظام آمنة تمامًا، إذ إن قدرتها أدنى بكثير من أي مستويات قد تكون ضارة. وهذا يختلف اختلافًا جذريًا عن المصائد التقليدية التي كثيرًا ما تستخدم السيانيد أو مواد سامة أخرى.

ماذا يعني ذلك

يمثّل الانتقال من قتل الحشرات إلى المراقبة غير التدخّلية خطوة كبيرة لعلم الحشرات وللحفاظ على التنوع البيولوجي. وهدف العلماء التالي هو تطوير نسخة محمولة للاستخدام الميداني، وبناء قاعدة بيانات عالمية للبصمات الرادارية لجميع الملقِّحات المعروفة. وستتيح هذه القاعدة التعرّف الفوري إلى الحشرة من نمط طيرانها.

ومع إضافة بيانات البيئة المحيطة، يمكن تتبّع التركيبة النوعية للحشرات، وكذلك التغيّرات السلوكية، مثل الأنماط الشاذة في تردد خفقان الأجنحة التي تشير إلى إجهاد في المجموعة أو إلى مرض.

ZK
Hamidun News
أخبار الذكاء الاصطناعي بدون ضوضاء. اختيار تحريري يومي من أكثر من 50 مصدر. منتج من جمال حميدون، رئيس الذكاء الاصطناعي في Alpina Digital.
✦ Autonomous AI Agents

Delegate Deep Research, Coding & Workflows to an AI Agent

Deploy autonomous multi-step execution with NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) — automated web research, data synthesis, code generation, and complex task orchestration.

Launch NomadNet Agent →NomadNet AI Platform
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…