القاهرة : الأمير كمال فرج.

سيستخدم القمر الصناعي الأوروبي الجديد التعلم الآلي لتوفير معلومات سريعة ومنخفضة التكلفة عن ظروف التربة لتمكين الزراعة الأكثر ذكاءً.

كتب ديفيد هامبلينج في تقرير نشرته مجلة Forbes أن "المشروع عبارة عن نموذج لما يمكن أن تفعله أجهزة الاستشعار الجديدة وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مركبة لا يزيد حجمها عن صندوق أحذية".

الحوسبة الطرفية عبارة رنانة عصرية لتقنية تحويل قوة المعالجة بعيدًا عن مزارع الخوادم على الإنترنت والخروج إلى مكان جمع البيانات. وفقًا للبعض، فإن الحوسبة المتطورة هي الثورة التكنولوجية العظيمة التالية، وفي حالة الأقمار الصناعية، حيث يكون عرض النطاق الترددي للاتصالات محدودًا للغاية، فقد تكون تحويلية.

سيوفر برنامج القمر الصناعي Intuition-1 التابع لوكالة الفضاء الأوروبية بيانات التربة لدفع مشاريع الزراعة الأوروبية، والتي تتضمن استخدام الأسمدة فقط عندما وحيثما تدعو الحاجة بدلاً من معالجة حقل بأكمله.

تعتبر الزراعة الدقيقة أكثر اقتصادا وأسهل على البيئة، والمهم هو أنها تتطلب معلومات مفصلة حول ظروف التربة على نطاق صغير. في الوقت الحاضر، يتضمن تحديد مستويات مغذيات التربة بتفاصيل كافية أخذ عينات من مواقع متعددة وإرسالها إلى المختبر لتحليلها. يستغرق هذا عادةً حوالي ثلاثة أسابيع.

يرى القمر الصناعي Intuition-1 العالم من خلال مستشعر فائق الطيف، حيث يرى كل رقعة من التربة في الأرض بمئات الأطوال الموجية المختلفة في وقت واحد، ويرى بفعالية نطاقًا أكبر بكثير من الألوان مقارنة بالرؤية البشرية. من خلال مقارنة الصورة بأطوال موجية مختلفة، يمكن للمحللين استنتاج التركيب الكيميائي للتربة.

يقول زبيغنيو كواليك، الرئيس التنفيذي لشركة QZ Solutions ، وهي شركة لتكنولوجيا المعلومات مقرها في أوبول، بولندا، والتي تعمل على تطوير جانب التحليل: "من الممكن تحديد معايير مثل محتوى البوتاسيوم والمغنيسيوم والفوسفور أو الرقم الهيدروجيني للتربة".

عادة يتم إجراء مثل هذا التحليل على خادم على الأرض. ولكن نظرًا لأن التصوير الفائق الطيفي يتضمن كميات هائلة من البيانات - تشغل صورة لبضعة آلاف من الهكتارات غيغا بايت، لذلك هناك الكثير مما يجب إرساله إلى الأرض. الحل هو إجراء معالجة التحليل الطيفي على متن الطائرة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الفعالة. ومن ثم فإن كل ما يحتاجه القمر الصناعي هو إرسال نتائجه حول تكوين التربة.

مختبرات KP Labs، المتخصصون البولنديون في الأنظمة المستقلة للتطبيقات الفضائية، طوروا ودربوا نموذجًا أوليًا عمليًا، للتحقق من الصور الفائقة الطيفية للحقول في جنوب بولندا التي التقطتها الطائرات. يمكن أيضًا استخدام التكنولوجيا للتصوير الجوي ، لكن المطورين يقولون إن القمر الصناعي يمكن أن يغطي مساحة أكبر بكثير بتكلفة إجمالية أقل. ستؤكد المرحلة التالية أن التقنية ستعمل مع الصور الفائقة الطيفية الملتقطة من قمر صناعي.

القمر الصناعي Intuition-1 عبارة عن خزانة تثبيت 6U أو ست وحدات Cubesat (هو نوع من الأقمار الصناعية المصغرة لأبحاث الفضاء التي تتكون من وحدات مكعبية متعددة بحجم 10 سم × 10 سم × 10 سم)، مما يعني أنه يعتمد على ست وحدات مكعبة عشرة سنتيمترات (3x2x1).

ستقوم الوحدات بمسح السطح بحجم بكسل يبلغ 30 مترًا ، وستتوفر بيانات التربة في غضون أيام قليلة بدلاً من أسابيع ودون بذل جهد لأخذ عينات التربة ومعالجتها باستمرار. من المقرر إطلاق القمر الصناعي بكاميرا فائقة الطيف ووحدة معالجة البيانات وخوارزميات التعلم الآلي في نهاية عام 2022.

يتم تمويل المشروع من قبل مهمة وكالة الفضاء الأوروبية Φ-Lab التي تتمثل في تسريع مستقبل مراقبة الأرض باستغلال الابتكارات التحويلية لتعزيز القدرة التنافسية الرائدة على مستوى العالم ، من خلال مساعدة الباحثين ورجال الأعمال في مراقبة الأرض على تبني تقنيات وأساليب مضطربة.

يعتمد العمل على مشروع مختبر سابق استخدم شبكة عصبية للمساعدة في تقييم الجليد البحري ورطوبة التربة، مما يدل على أن هذا النوع من المعالجة في المدار هو نهج قابل للتطبيق.

يُظهر القمر الصناعي Intuition-1 مقدار قدرة الحوسبة المتطورة التي يمكن الآن تكثيفها في حزمة صغيرة ، ومن المرجح أن يتبعها جيل جديد من الأقمار الصناعية الذكية التي تستخدم تقنية مماثلة لأنواع أخرى من استشعار الأرض.

نهج التعلم الآلي نفسه يحقق بالفعل تقدمًا في تطبيقات الروبوتات الصغيرة الأخرى، بدءًا من الطائرات بدون طيار في الأسواق الكبيرة إلى المركبات غير المأهولة التي تعمل تحت الماء والتي تُستخدم للعثور على مناجم تحت الماء وحتى الكلاب الآلية للبحث عن الأنفاق تحت الأرض.

حيثما يكون الاتصال محدودًا ، فإن الحوسبة المتطورة باستخدام التعلم الآلي خطوات لتنفيذ المعالجة محليًا. وكما يوضح القمر الصناعي Intuition-1 ، فإن السماء بالتأكيد ليست الحد الأقصى.