مشروع طلابي يوظف تقنيات الذكاء الاصطناعي في فرز التمور
تاريخ النشر: 17th, March 2024 GMT
مسقط- العُمانية
نجحت مجموعة من طلبة كلية الهندسة بجامعة السُّلطان قابوس في دمج إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي باستخدام الرؤية الحاسوبية مع أنظمة الروبوتات، وذلك بهدف التعرف 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 أنَّ 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 أنَّه 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.
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي مجرد وهم.. باحثون يكشفون السبب
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
في تطور جديد يعيد تقييم فعالية الذكاء الاصطناعي، أعلن باحثون بإحدى شركات التكنولوجيا العملاقة أن الذكاء الاصطناعي، وخصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة، يُظهر سلوكًا يُوحي بالذكاء ولكنه في الواقع مجرد وهم، هذه النماذج تُظهر قدرة على الاستجابة والتفاعل مع المستخدمين، إلا أنها تفتقر إلى التفكير المنطقي الحقيقي وفهم السياق العميق.
ووفقا لموقع techxplore أن الباحثون يقولون رغم التقدم الكبير الذي حققته تطبيقات الذكاء الاصطناعي، توضح دراسة باحثي شركة التكنولوجيا أن هذه التقنيات ما زالت بعيدة عن تحقيق ذكاء حقيقي، والنماذج الحالية تعتمد على تقنيات تحليل الأنماط بدلاً من الفهم العميق أو التفكير المنطقي، مما يجعلها أداة مفيدة ولكنها ليست بديلاً عن العقل البشري، ونُشر البحث عبر منصة arXiv preprint.
نقاط البحث الأساسية:
• أجريت الدراسة على نماذج لغوية كبيرة، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة.
• أظهرت النتائج أن هذه النماذج لا تفهم الأسئلة المطروحة فهمًا حقيقيًا، بل تعتمد على بنية الجمل والخوارزميات المكتسبة.
الفرضية الأساسية للدراسة:
افترض الباحثون أن الذكاء الحقيقي، سواء للكائنات الحية أو الآلات، يتطلب القدرة على:
1. التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة: مثال ذلك، إذا سأل طفل والده عن عدد التفاح في حقيبة تحتوي على تفاح صغير الحجم، يمكن للعقل البشري تجاهل حجم التفاح كعامل غير ذي صلة بالإجابة.
2. إظهار التفكير المنطقي: القدرة على استخلاص الاستنتاجات الصحيحة بناءً على المعطيات المتاحة.
اختبار النماذج اللغوية الكبيرة:
• استخدم الباحثون مئات الأسئلة التي استُخدمت سابقًا لتقييم قدرة النماذج اللغوية.
• أضيفت معلومات غير ذات صلة إلى هذه الأسئلة لقياس قدرة الذكاء الاصطناعي على تجاهلها.
• النتيجة: أدى وجود معلومات زائدة إلى إرباك الذكاء الاصطناعي، مما نتج عنه إجابات خاطئة أو غير منطقية.
نتائج البحث:
1. عدم الفهم الحقيقي للسياق
النماذج اللغوية الكبيرة لا تفهم الأسئلة فهمًا عميقًا. بدلاً من ذلك، تستند إلى التعرف على الأنماط وتوليد إجابات تعتمد على البيانات السابقة.
2. إجابات مضللة
أعطت النماذج إجابات بدت صحيحة ظاهريًا، لكنها عند الفحص الدقيق تبين أنها خاطئة أو غير متسقة مع المنطق.
3. الوهم الذكي
النماذج تظهر وكأنها “تفكر” أو “تشعر”، لكنها في الواقع تعتمد على خوارزميات تعليم الآلة للتفاعل مع المستخدم، دون وجود ذكاء حقيقي أو إدراك.
أمثلة توضيحية من البحث:
• سؤال بسيط: عند طرح سؤال على الذكاء الاصطناعي يتضمن معلومات غير ضرورية، غالبًا ما يدمجها في إجابته بدلاً من تجاهلها.
• الشعور والإحساس: عند سؤال الذكاء الاصطناعي عن “شعوره” تجاه أمر معين، قد يقدم إجابات تُوحي بأنه يشعر، لكن هذه مجرد خدعة لغوية تعتمد على بيانات التدريب.
دلالات البحث:
• النتائج تعزز وجهة النظر التي ترى أن الذكاء الاصطناعي ليس “ذكاءً” حقيقيًا بالمعنى البشري، بل هو نموذج إحصائي معقد.
• تؤكد الدراسة أن الذكاء الاصطناعي الحالي غير قادر على التفكير المنطقي أو فهم السياق كما يفعل الإنسان.
التحديات المستقبلية:
• تحسين قدرة النماذج اللغوية على الفصل بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة.
• تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفهم السياق بشكل أفضل وتُظهر منطقًا أقرب للإنسان.
• تقليل الاعتماد على الأنماط الإحصائية وزيادة التركيز على التفاعل الديناميكي.
حظك اليوم برج العقرب الجمعة 22 نوفمبر.. خصص وقتا للاسترخاء مساء