باحثون يطورون طريقة لتقليل استخدام المبيدات الحشرية
طوّر علماء روس من جامعة تيومين الحكومية، برنامجا يمكنه التعرف تلقائيًا على كمية المبيدات الحشرية الموجودة على النباتات.
وذكرت الجامعة، في دراستها، أن هذا التطوير يجعل من الممكن قياس مساحة تغطية الأوراق تلقائيًا في الوقت الفعلي، ما يسمح بتقليل كمية المبيدات الحشرية المستخدمة وخفض تكاليفها وتقليل التلوث البيئي.
ونشرت نتائج الدراسة في مجلة محلية متخصصة بالزراعة، حيث أشارت أن المبيدات الحشرية هي مادة أو خليط من المواد ذات أصل كيميائي أو بيولوجي تهدف إلى تدمير الحشرات الضارة والقوارض والأعشاب الضارة ومسببات الأمراض للنباتات والحيوانات، وتستخدم أيضًا كمزيل للأوراق ومجفف ومنظم للنمو.
ويعد تحسين طرق توصيل منتجات وقاية النباتات حاليًا أحد أكثر المهام إلحاحًا والمتعلقة بسلامة الغذاء والبيئة.
ووفقًا للعلماء، أصبحت اليوم المواد الزراعية العضوية المصنوعة من السيليكون شائعة جدًا في الزراعة وهي مواد تعمل عند إضافتها إلى محلول، عمل المبيدات الحشرية لتعزيز تأثيرها على جسم ضار، مشيرين إلى أن الاستخدام المفرط لها له تأثير ضار على النشاط الحيوي للحشرات الملقحة ويؤثر على السلامة الحيوية لمنطقة الزراعة.
واستخدم العلماء من جامعة تيومين الحكومية الروسية شبكة عصبية، ما مكن من زيادة دقة قياس مساحة معالجة النبات، بسبب القدرة على التعرف على الجزر الجافة (مناطق سطح الورقة غير المغطاة بالمبيد).
ووفقا لهم، عند استخدام خوارزميات وأساليب العلاج القياسية، يتم احتساب هذه المناطق الجافة ضمن منطقة التغطية الإجمالية، ما يعطي معلومات غير صحيحة حول فعالية العلاج.
وفي هذا الصدد، قال فابيو غرازيوسو، الموظف في مختبر أبحاث الضوئيات والموائع الدقيقة في جامعة تيومين الحكومية: “لقد حصلنا على العديد من النتائج الجيدة في مجال الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتعرف التلقائي على صور أوراق النباتات”، مضيفاـ بالقول إن “البرنامج يمكنه التعرف تلقائيًا على كمية الماء أو المبيدات الحشرية والمواد المساعدة المعتمدة على الماء والمترسبة على أوراق النباتات وقياسها”.
ووفقا له، فإن الأهمية العملية لهذا التطوير تكمن في أنه يجعل من الممكن قياس مساحة الأوراق التي تغطيها المبيدات الحشرية تلقائيا في الوقت الحقيقي، حيث يستغرق الأمر بضع ثوانٍ فقط لمعالجة كل صورة، مشيرا إلى أن هذا سيؤدي إلى تقليل كمية المبيدات أو المواد المساعدة المستخدمة، وبالتالي تقليل التكاليف وتقليل التلوث البيئي، مضيفا أن النتائج جاهزة للاستخدام وتتطلب معدات عادية (كمبيوتر محمول وكاميرا، وجهاز متخصص) يمكن للكاميرا ذات العدسات الخاصة تحسين جودة النتائج.
وأوضح فابيو غرازيوسو، أن “جودة التعرف على الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على عملية تدريب الشبكة العصبية”، مضيفا، بالقول إنه “تم التعرف يدويًا على 130 صورة للأوراق ثم استخدمناها لتدريب الذكاء الاصطناعي”، لافتا إلى أنه يمكن تحسين النتائج بشكل كبير إذا تمت العملية مع عدد كبير من الصور واستمر التدريب لفترة أطول.
وقالت الجامعة إن “موضوع الذكاء الاصطناعي للتعرف التلقائي على الصور يحظى بشعبية كبيرة بين العديد من العلماء، وعدد المنشورات في هذا المجال كبير. ومع ذلك، لا توجد أمثلة كثيرة على استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور في الزراعة”.
