"هيئة الاستشعار" تكشف أبرز المشروعات الزراعية لزيادة الإنتاجية باستخدام "الذكاء الاصطناعي"
تاريخ النشر: 4th, November 2024 GMT
كشف الدكتور إسلام أبوالمجد رئيس الهيئة القومية للاستشعار من البعد وعلوم الفضاء، عن عدد من المشروعات لزيادة انتاجية المحاصيل الزراعية الاستراتيجية التي نفذتها الهيئة بالتعاون مع مختلف المؤسسات والجهات خلال الفترة الماضية.
وأكد رئيس الهيئة - في تصريح اليوم - وجود اهتمام كبير من جانب الدكتور أيمن عاشور وزير التعليم العالي والبحث العلمي بتعزيز التعاون بين الجهات البحثية التابعة للوزارة ومختلف الجهات والمؤسسات، لتحقيق التكامل والتعاون بما يعود بالنفع على المجتمع، وذلك بما يتماشى مع تحقيق أهداف الإستراتيجية الوطنية للتعليم العالي والبحث العلمي.
واستعرض الدكتور إسلام أبوالمجد ابرز تلك المشروعات حيث قامت الهيئة بالتعاون مع وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي بإنتاج خريطة للمحاصيل الزراعية للموسم الزراعي الشتوي 2023/2024، باستخدام بيانات الاستشعار من البُعد والذكاء الاصطناعي في حصر وتصنيف المحاصيل الحقلية (الموسم الشتوي 2023-2024) والموسم الصيفي 2024 لمحافظات الجمهورية.
وقال إنه تم التنسيق بين وزارتي الزراعة والتعليم العالى والبحث العلمي ممثلة في هيئة الاستشعار من لحصر وتصنيف بعض المحاصيل الإستراتيجية بجمهورية مصر العربية، اعتمادا على تقنيات الاستشعار من البُعد والذكاء الاصطناعي.
وأضاف أن الاعتماد على بيانات الاستشعار عن بُعد في حصر المحاصيل للموسم الشتوي 2023-2024 (القمح والبرسيم وبنجر السكر)، يوضح التوزيع المكاني الدقيق للتغيير في مساحات المحاصيل، الى جانب إمكانية مراقبة حالة نمو المحاصيل المُختلفة خلال الموسم الزراعي باستخدام الأدلة الخضرية، بحيث يتم تحديد نوع المحصول بالتكامل بين العوامل المختلفة.
من جانبه، أوضح الدكتور عبدالعزيز بلال رئيس شعبة التطبيقات الزراعية بالهيئة والباحث الرئيسي للمشروع، أن المشروع ساهم في الحصول على قاعدة بيانات جغرافية وخرائط رقمية وورقية لنقاط التحقق الحقلي للموسم الشتوي ( 2023 - 2024 ) لمحاصيل القمح والبرسيم وبنجر السكر بالمحافظات.
وأكد الدكتور محمد أبوالغار رئيس قسم التطبيقات الزراعية وعضو اللجنة القيادية للمشروع، أهمية الدور المحوري الذي تقوم به تقنيات الاستشعار من البعد مدعمة بأدوات الذكاء الاصطناعي في الرصد الدوري والدقيق للزراعات في عموم الجمهورية لتحديد الاحتياجات الأساسية وتقدير الاحتياطيات من المحاصيل الإستراتيجية ورسم سياسات لإدارة عملية التداول المحلي والاستيراد أو التصدير للحاصلات الزراعية، كما تسهم كذلك في وضع تصورات مستقبلية على أسس علمية للمناطق المفضلة لقيام الصناعات القائمة على المنتجات الزراعية.
وأشار إلى أن الهيئة بالتعاون مع الهيئة العامة لمشروعات التعمير والتنمية الزراعية، قامت بإنتاج خرائط التربة والقدرة الإنتاجية وملائمة التربة للتراكيب المحصولية.
ولفت إلى أنه تم التنسيق بين وزارة الزراعة مُمثلة في الهيئة العامة لمشروعات التعمير والتنمية الزراعية ووزارة التعليم العالي والبحث العلمي ممثلة في الهيئة لدراسة الموارد الطبيعية والأرضية في الأراضي المصرية، واهتمت الدراسة من خلال مجموعة من المشروعات في حصر وتصنيف وتقييم حوالي 2.5 مليون فدان في مختلف أنحاء الجمهورية.
واستعرض الدكتور محمد جالهوم رئيس قسم التربة وأحد أعضاء فريق المشروع، أبرز مُخرجات المشروع ومنها إنشاء قاعدة بيانات رقمية عن الموارد الأرضية لكل منطقة دراسة، وإنتاج خريطة الوحدات الفيزوجرافية في مناطق الدراسة اعتمادًا على المُتغيرات الهيدرولوجية والمورفومترية والطيفية التي تم استخراجها من خلال تحليل نموذج الارتفاع الرقمي وصور الأقمار الصناعية، وإنتاج خريطة التربة الرقمية لمعرفة أنواع الأراضى المُختلفة على أسس علمية اعتمادًا على الخواص الطبيعية والكيميائية والحيوية المهمة والظروف المُحيطة بها، وإنتاج خريطة القدرة الإنتاجية للتربة.
وأضاف أنه تم كذلك إنتاج خرائط التراكيب المحصولية المُثلى لتحديد أنسب الطرق الفنية لاستغلال التربة واختيار أنسب المحاصيل التي تجود بكل نوع من الأنواع المُصنفة من التربة.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الهيئة القومية للاستشعار من البعد علوم الفضاء رئيس الهيئة القومية للاستشعار من البعد هيئة الاستشعار والبحث العلمی الاستشعار من
إقرأ أيضاً:
الخبرات النادرة والمعادلة الجديدة في الذكاء الاصطناعي
تشير الدراسات الاستشرافية إلى أهمية تبني معادلة جديدة في الموازنة بين الذكاء البشري، والذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال، ومع التقدم العلمي، واتساع وتعقيد التحديات التي تواجه المؤسسات والاقتصاد والمجتمع، أصبح إدماج الذكاء الاصطناعي ضرورة لا بد منها، ولكن السؤال الذي يطرح نفسه هو: أين ينتهي حدود الخبرات النادرة للعقل البشري لتبدأ أدوار الذكاء الاصطناعي وفق نهج يقوده الإنسان، وتعززه التكنولوجيا؟
إذا عدنا بالذاكرة إلى بداية ظهور الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي التوليدي، نجد أن الحوار الفكري قد تركز خلال تلك المرحلة عن تأثيرات هذه التقنيات على ملف التشغيل، وبمعنى أدق، عن إحلال الآلة في بعض الوظائف التي لا تتطلب المهارات الكاملة للعقل البشري، ولكن مجالات النقاش في الوقت الراهن قد تحولت بشكل جذري لتتمحور حول الفرص والتحديات المتمثلة في استخدام الذكاء الاصطناعي لدفع الكفاءة والإنتاجية، وما هي أنجح الطرق للجمع بين الإبداع البشري مع الفهم المناسب لحدود إمكانات التكنولوجيا، وكيفية اكتساب القيمة من توظيف التقنيات المتقدمة، والاستثمار في البيانات والمهارات، وعلى رأس هذه المحاور، يأتي الموضوع الأكثر أهمية؛ وهو المحافظة على الخبرات البشرية النادرة في وسط ضجيج الآلات الذكية.
وهذا يفرض الكثير من التساؤلات؛ فإذا كانت الملامح المثالية للمعادلة الجديدة هي قيادة الإنسان للمهام مع الاستفادة من توظيف التقنيات، فإن الحاجة ملحة لإعادة تعريف معايير ومحددات النجاح في هذا المشهد، هذا بالإضافة إلى معرفة الحدود الفاصلة بين الخبرات العملية والمهنية، والخبرات النادرة، وأين ينتهي حدود هذه الخبرات، وكيف يمكن تعريف دور الذكاء الاصطناعي في ظل وجود الخبرات المفاهيمية، وهل هي ممكنة وداعمة، أو أنها مكررة ولا تتقاطع معها بشكل تكاملي، وكذلك يظهر موضوع التدريب كأحد أهم الموضوعات المرتبطة بهذا الشأن، إذ لا بد من تعريف الموجهات التي تحدد متى تتخذ المؤسسة قرار الاستثمار في تدريب فرق العمل على مهارات وأدوات الذكاء الاصطناعي، ومتى يمكنها إحلال الوظائف والمهام وأتمتها.
ولكن الوضع الراهن في عالم المؤسسات والأعمال لا يزال في وضع المترقب، ويكاد يكون من النادر وجود التوجه الفعلي لإدماج الذكاء الاصطناعي التوليدي في المهام والتخصصات العملية المؤسسية، وذلك رغم أن نماذج اللغة والبرمجيات تتطور بشكل لا يصدق، ويمثل هذا بحد ذاته تحديًا كبيرًا، وتتعد أسباب قلة خوض تجربة إدماج الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل، وإن كان يعود معظمها إلى الحواجز الثقافية التي تحول دون تبني هذه التقنيات، وكذلك الحاجة إلى الوصول لكميات هائلة من البيانات العامة والنوعية، والتي يمكن استخدامها لأغراض التنبؤ، وبناء النماذج، وتحديد الأنماط، وتشمل التحديات كذلك العوامل الفردية المتمثلة في وجود المخاوف من العمل مع التكنولوجيا، والتفاعل مع الآلة، والتحولات العميقة التي سوف ترافق عملية التحول هذه، والتي تتطلب كذلك الكثير من الوقت والجهد لتأصيل الواقع الجديد، وتمكين أنماط العمل الهجين، مع المحافظة على المصداقية المهنية، وخصوصا في الجوانب التي تتطلب الكثير من الموضوعية، وتستند في ذات الوقت إلى الاعتبارات الأخلاقية، مثل تقييم أداء الموظفين الذين يؤدون مهامهم في الواجهة بين الآلة، وبين أقرانهم الذين لا يتعاملون مع التقنيات.
وفي عمق كل هذه المسارات المتقاطعة، تظهر الحاجة الملحة للمحافظة على الخبرات النادرة، التي لا يوجد لها في الواقع تعريف مباشر وبسيط، ففي عالم الأعمال والمؤسسات، هناك خبرات مهنية تكتسب صفة الندرة النسبية، والتي يصعب إحلالها بأدوات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي، ولكن المخاطر الحقيقية ليس في هدر هذه الخبرات النادرة، وإنما في صعوبة التعرف إليها، والاستفادة منها، وكذلك في بناء خبرات مناظرة لها بعد أن أصبحت الاتجاهات الرئيسية للرؤى الداعمة لإدماج الذكاء الاصطناعي في الأعمال المؤسسية تؤكد أن تبني هذه التقنيات يعزز الإنتاجية والابتكار، وكذلك يسهم في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وكذلك يقلل من التكاليف التشغيلية من خلال الأتمتة، ويسمح للموارد البشرية بالتركيز على الجوانب الإبداعية، والمهام الأكثر استراتيجية، وجميع هذه العوائد قد تؤثر على احتمالية استمرار المؤسسات في الاستثمار في بناء المهارات الفردية النادرة، وهنا تأتي المخاطر ذات المدى الطويل لإدماج تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ مثل تعمق فجوات المعرفة والمهارات بين فرق العمل، والنزوح الوظيفي المحتمل، وغيرها من التحديات التي تتطلب وجود التقييم المسبق، وتحديد الجاهزية الشاملة لتنفيذ التحول الذي يخدم الأهداف المؤسسية بنطاقها الأوسع.
إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في عالم المؤسسات والأعمال لا حصر لها، ولكن المعادلة الجديدة لإدماج التقنيات المتقدمة تتطلب تحقيق التوازن النوعي بين توظيف الخبرات النادرة للعقل البشري، والاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي والأتمتة، مع إيلاء الأهمية لاستبقاء الكفاءات والمعارف والخبرات، وإعادة تدريبها لتزويدها بخبرة الذكاء الاصطناعي، ويجب ألا تشمل مسارات التدريب التركيز على مجموعة المهارات الفنية والتقنية فحسب، بل يجب أن تشمل أيضا التعلم المستمر لتأصيل عقلية وثقافة النمو، والتكيف مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، وذلك مع تعزيز الفهم العميق لأهداف العمل في ظل التقدم التكنولوجي المتسارع، وأهمية الاستفادة من الخبرات النادرة كمورد استراتيجي للمؤسسة وللعمل، وعلى سبيل المثال، تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أهم الأدوات التحليلية لخلق القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة، وذلك لتحديد الأنماط والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يساعد في التخطيط الاستراتيجي، وتخصيص الموارد، ولكن الاستفادة الفعلية من نتائج هذا التحليل الذي يقوم به الذكاء الاصطناعي لا يكتمل سوى بوجود الخبرات المهنية الرصينة القادرة على قراءة الاتجاهات بالمقارنة مع الأداء السابق للعمل، وبالعودة إلى اعتبارات كثيرة أخرى، وبذلك تكتسب عملية اتخاذ القرار جميع الأبعاد التي من شأنها تحقيق الإنتاجية، مع مراعاة أهمية تجريب وتقييم مسارات تبني النهج المتكامل بين الخبرات النادرة والتقنيات المتقدمة وذلك قبل توسيع نطاق دمجها في العمليات المؤسسية، لضمان الانتقال السلس في سير الأعمال، مع الإدراك بأهمية وضع مسارات موازية للكشف عن الخبرات الفردية النادرة، واستبقائها وتفعيل دور المهارات الرئيسية لهذه الخبرات في عملية التحول نحو النهج المتكامل، فالإنتاجية تتطلب وجود العلاقة التكافلية بين الخبرات وإمكانات الذكاء الاصطناعي.
السيسي ورئيس المجلس الأوروبي يؤكدان وحدة وسلامة واستقرار لبنان وليبيا والسودان والصومال