مشروع طلابي يعمل على فرز التمور الصالحة للأكل بتقنية الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, March 2024 GMT
العُمانية: نجحت مجموعة من طلبة كلية الهندسة بجامعة السُّلطان قابوس في عمل ابتكار تقني باستخدام الرؤية الحاسوبية وهي إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي ودمجها مع أنظمة الروبوتات، وذلك للتعرف على جودة التمور آليًّا وإدخال تقنية الذكاء الاصطناعي في صناعات الأغذية.
ويهدف المشروع إلى زيادة جودة الغذاء باستخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة فحص وفرز الأغذية، وزيادة الطاقة الإنتاجية للمصانع وتقليل الوقت اللازم لفحص وفرز التمور، والمساهمة بشكل فاعل في الأمن الغذائي.
وقال أسعد بن سعيد الهنائي أحد أعضاء فريق المشروع الطلابي: إن صناعة التمور تعد من الصناعات المهمة في سلطنة عُمان فهي أحد مصادر الدخل والتجارة ومع ذلك يواجه منتجو التمور تحديات في عملية فرزها، خاصة في تحديد التمور الفاسدة أو غير المناسبة للاستهلاك البشري، وتلعب تقنية الذكاء الاصطناعي دورا مهما في تحسين عملية فرز التمور في المصانع، حيث قمنا بمشروع فرز التمور باستخدام خوارزميات الرؤية الحاسوبية والروبوتات.
وأضاف: إن النظام يعمل على تشغيل الذكاء الاصطناعي في فرز التمور بشكل تلقائي، حيث يقوم النظام بأتمتة عملية فرز التمور الصالحة للأكل من الفاسدة ويميّز جودة التمور آليًّا والتعرف على حالة التمور التي تمر في خط للإنتاج باستخدام الذكاء الاصطناعي ثم يحولها إلى المسار المناسب، وإحصاء عدد التمور التي يتم فرزها ونسبة التمور الفاسدة من الصالحة.
من جانبه أوضح أحمد بن محمد الحبسي أحد أعضاء فريق المشروع الطلابيّ، أن عملية إدخال الذكاء الاصطناعي تتمثل في فرز الأغذية وهي مهمة للغاية، حيث تبدأ بإدخال التمور إلى خط الإنتاج عبر الحزام الناقل بعدها يتم تصوير التمور من أعلى خط الإنتاج بواسطة كاميرا عالية الدقة، ويتم من خلالها التعرف على التمور الصالحة من الفاسدة بالرؤية الحاسوبية، ثم يتم فرز التمور عبر بوابات خاصة في خط للإنتاج.
وأشار صالح بن يحيى الغنامي أحد أعضاء فريق المشروع الطلابي إلى أن هناك الكثير من التحديات التي تواجه المصانع مثل فرز المنتجات الفاسدة أو غير الصالحة للاستخدام يدويًّا، وتعد هذه الطريقة مكلفة من الناحية الاقتصادية والاعتماد على العامل البشري قد يقلل من جودة التمور.
وأفاد الغنامي أنه يتم قياس أداء النظام من ناحية سرعة الفرز /كمية التمور التي يتم فرزها خلال ساعة/، ونسبة خطأ الفحص والفرز، مؤكدًا أن النظام يزيد من كفاءة عملية فرز التمور مقارنة بالطرق التقليدية.
والجدير بالذكر أنه يمكن إدخال نظام الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى ممثلة في عمليات الفحص ومراقبة الجودة في شتى المصانع التي تحتاج إلى فحص دقيق لجودة المنتجات.
المصدر: لجريدة عمان
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی عملیة فرز
إقرأ أيضاً:
هل يتفوق O3 على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
حقق نموذج "o3" الجديد من شركة "أوبن إي آي" إنجازاً بارزاً في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث سجل نسبة نجاح بلغت 87.5% في اختبار ARC-AGI، وهو معيار رئيسي يُستخدم لتقييم تقدم الأنظمة نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
تفوق النموذج بشكل لافت على الرقم القياسي السابق البالغ 55.5%، مما أثار إعجاب الباحثين وأعاد تسليط الضوء على التقدم السريع في هذا المجال، وفقاً لتقرير نشرته مجلة Nature العلمية.
اقرأ أيضاً.. «أوبن إي آي» تطلق ميزة الصوت المتقدم في «شات جي بي تي»
ما هو الذكاء الاصطناعي العام؟
الذكاء الاصطناعي العام يُعرف على نطاق واسع بأنه قدرة نظام حاسوبي على التفكير والتخطيط وتعلم مهارات بمستوى يعادل الإنسان.
ومع ذلك، يشير الباحث فرانسوا شولي، مصمم اختبار ARC-AGI، إلى أن تحقيق درجات مرتفعة لا يعني بالضرورة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام. رغم ذلك، يُظهر "o3" إمكانيات مذهلة في التعميم والاستدلال، ما يجعله خطوة أقرب نحو تحقيق هذا الهدف.
تفوق "O3" في اختبارات متعددة
أداء "o3" لم يقتصر على اختبار واحد فقط، بل أظهر تفوقاً في عدة اختبارات صعبة، مثل اختبار FrontierMath. يعتمد النموذج على تقنية تُعرف بـ"سلاسل التفكير"، حيث يقوم بحل المشكلات عن طريق استعراض خطوات استدلالية متعددة للوصول إلى الحل الأنسب.
أخبار ذات صلة
ومع ذلك، فإن هذا الأداء المميز يأتي بتكلفة مرتفعة، حيث استغرقت كل مهمة نحو 14 دقيقة بتكلفة تُقدر بآلاف الدولارات، مما يثير تساؤلات حول استدامة استخدام هذه التقنيات، بحسب التقرير المنشور في مجلة Nature.
التكلفة والتحديات المرتبطة بالتقدم السريع
في الوقت الذي تُظهر فيه الاختبارات الحالية تقدماً هائلاً، تتزايد التحديات المتعلقة بتطوير معايير دقيقة لقياس ذكاء الأنظمة. على سبيل المثال، يشير باحثون إلى أن بعض النماذج قد تستغل التلميحات النصية بدلاً من استخدام استدلال حقيقي. لمواجهة هذا التحدي، يتم تطوير اختبارات جديدة مثل MMMU التي تقيم أداء الأنظمة في مهام معقدة متعددة التخصصات.
المستقبل يحمل الكثير من التحديات والفرص. يخطط الباحث شولي لإطلاق اختبار جديد باسم ARC-AGI-2 في مارس المقبل، والذي سيعتمد على معايير أكثر تعقيداً لتقييم قدرات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يجري العمل على تطوير اختبارات تقيس قدرة الأنظمة على التصرف كوكلاء مستقلين يمكنهم تنفيذ مهام معقدة تتطلب عدة خطوات دون إجابات واضحة.
اقرأ أيضاً.. صناع المحتوى يبيعون مقاطعهم غير المنشورة لشركات الذكاء الاصطناعي
التمييز بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي
رغم التقدم الكبير، يبقى التحدي الأكبر في تطوير اختبارات تبرز الفروقات بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. ومع استمرار هذا السباق، قد نصل إلى نقطة يصبح فيها التمييز بينهما مستحيلاً، مما يشير إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام.
المصدر: وكالات
رئيس المحطات المائية لتوليد الكهرباء: 19 محول جديد لرفع قدرة وكفاءة ؤ