ابتكار طلابي لفرز التمور بتقنية الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 17th, March 2024 GMT
العمانية – أثير
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 دورًا مهمًّا في تحسين عملية فرز التمور في المصانع، حيث قمنا بمشروع فرز التمور باستخدام خوارزميات الرؤية الحاسوبية والروبوتات.
وأضاف أن 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.
جدير 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: صحيفة أثير
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی عملیة فرز
إقرأ أيضاً:
حين يرى الذكاء الاصطناعي ما لا يراه الطبيب.. قفزة في تشخيص قصر النظر
في عالم تتزايد فيه التحديات الصحية، يبرز قصر النظر كواحد من أكثر اضطرابات الرؤية شيوعًا وانتشارًا.
هذه الحالة، التي تُعرف بعدم قدرة العين على رؤية الأجسام البعيدة بوضوح، باتت تمثل أزمة صحية عالمية، إذ تشير الإحصائيات إلى أن أكثر من ملياري شخص حول العالم يعانون منها، ومن المتوقع أن يصل عدد المصابين بحلول عام 2050 إلى ما يقارب نصف سكان الأرض. الأمر لا يتوقف عند مجرد ارتداء نظارات، فالحالات المتقدمة من قصر النظر قد تؤدي إلى مضاعفات خطيرة، منها تلف الشبكية أو حتى فقدان البصر الدائم.
اقرأ أيضاً.. العين نافذة الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الخرف
ذكاء اصطناعي يغيّر قواعد اللعبة
وسط هذا القلق المتزايد، يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة واعدة تغير قواعد اللعبة في الوقاية والتشخيص المبكر. باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، أصبح بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل صور العين بدقة فائقة، والتعرف على أدق التغيرات في الشبكية التي قد تشير إلى بدايات قصر النظر. هذه القدرة تمنح الأطباء فرصة التدخل في الوقت المناسب قبل تفاقم الحالة.
اقرأ أيضاً.. أعين إلكترونية تقود الطريق.. نظام ذكي يمنح المكفوفين حرية التنقل بأمان
تشخيص فائق الدقة بأدوات ذكية
أحد أبرز الأمثلة على هذا التقدم هو استخدام صور الشبكية وصور التصوير المقطعي للعين (OCT)، حيث تُغذى النماذج الذكية بآلاف الصور لتتعلم التمييز بين العين السليمة والعين المتأثرة. أجهزة مثل "SVOne"، وهي أجهزة محمولة تعتمد على مستشعرات موجية دقيقة، تستفيد من الذكاء الاصطناعي في الكشف عن عيوب الإبصار بشكل سريع ودقيق. ووفقًا لما أورده موقع AINEWS، تستخدم أدوات مثل "Vivior Monitor" خوارزميات ذكية لمراقبة السلوك البصري لدى الأطفال، مثل الوقت الذي يقضونه أمام الشاشات أو في القراءة، مما يساعد في رصد علامات قصر النظر قبل أن تتطور.
ولا يتوقف الأمر عند التشخيص، إذ تسهم النماذج الذكية أيضًا في تحليل عوامل الخطر المرتبطة بالمرض. عبر تحليل بيانات ضخمة تشمل التاريخ الوراثي والعوامل البيئية والسلوكية، تستطيع هذه النماذج التنبؤ بمستوى الخطورة لدى كل فرد، مما يسمح بوضع خطط وقائية مخصصة.
كما تمتد قدرات الذكاء الاصطناعي لتشمل التنبؤ بمستقبل الحالة المرضية. فبفضل تحليل بيانات عشرات الآلاف من المرضى، باتت الأنظمة قادرة على التنبؤ بكيفية تطور قصر النظر لدى المريض، واستباق مراحل التدهور. هذا النوع من التنبؤات يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في تحسين فعالية العلاج وتخصيصه.
تحديات ومعوقات
لكن هذه التقنيات، رغم تطورها، لا تزال تواجه تحديات كبيرة. جودة البيانات تمثل التحدي الأول، إذ إن أي خطأ أو تحيز في البيانات قد يؤدي إلى نتائج خاطئة. كما أن معظم النماذج تُبنى على بيانات مأخوذة من مستشفيات كبرى، مما يجعلها أقل دقة عند تطبيقها في عيادات أو مجتمعات صغيرة. هناك أيضًا صعوبة في قبول التشخيصات التي لا تكون مدعومة بتفسير سريري واضح، ولا يمكن تجاهل أهمية حماية خصوصية المرضى، خاصة في ظل استخدام كميات هائلة من البيانات الطبية الحساسة.
الأمل في الأفق
مع ذلك، يرى الباحثون أن المستقبل يحمل الكثير من الأمل. فمع تحسين جودة البيانات، وتطوير نماذج أكثر شفافية وتفاعلية، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من الفحوصات البصرية الروتينية. إن دمج الذكاء الاصطناعي في طب العيون لا يعني الاستغناء عن الطبيب، بل يمثل خطوة نحو جعل الطب أكثر دقة وتوقعًا وإنسانية.
في النهاية، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي لا يفتح فقط أعين الأجهزة على تفاصيل العين، بل يفتح أيضًا أبواب الأمل لملايين البشر في الحفاظ على نعمة البصر.
إسلام العبادي(أبوظبي)
ثمانية وكلاء للنائب العام يتلقون تدريبًا متقدمًا ضمن اتفاق تعاون دولي مع فرنسا