تريند 🔥

🌙 رمضان 2024

أداة ذكاء اصطناعي جديدة مصممة للتعرف على أصناف الزيتون اعتمادًًا على صورة نواة الزيتون!!

مريم مونس
مريم مونس

2 د

تم تطوير تطبيق "OliVaR" لتحديد أصناف الزيتون باستخدام صور لنوى الزيتون، معتمدًا على قاعدة بيانات فوتوغرافية ضخمة.

صممت الأداة بدعم من قسم علوم الكمبيوتر بجامعة سابينزا في روما، وتستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحقيق دقة تصل إلى حوالي 90% في تحديد الأصناف.

الأداة متاحة مجانًا للمزارعين والمشاتل لتسهيل التعرف على أصناف أشجار الزيتون بسرعة وسهولة، وهي تهدف إلى تعزيز المعرفة العامة بتنوع أصناف الزيتون.

اتخذت الجهات المشاركة في المشروع إجراءات متقنة لضمان الانسجام في طرق عملها وخلق صور تساعد على تطوير الخوارزمية بفضل جهود جامعة قرطبة. المشروع يهدف إلى صنع تطبيق يستطيع تمييز أنواع الزيتون عن طريق صور لنواة الزيتون، مستخدمًا شبكة عصبية أُطلق عليها اسم "OliVaR". هذه الشبكة تدربت على أكبر مجموعة صور للقشرة الداخلية لثمار الزيتون، جُمعت بواسطة شركاء مشروع GEN4OLIVE الأوروبي.

جاء الإنجاز نتيجة لجهود التصنيف والتوثيق التي قامت بها خمسة مؤسسات لحفظ البلازما الجرثومية في عدة دول، بالإضافة إلى تقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث كانت جامعة قرطبة رائدة في هذا المجال بتقديمها معلومات عن 63 نوعًا من أنواع الزيتون من مجموعتها الجينية.

نُشرت الدراسة في مجلة الأجهزة الكمبيوترية والإلكترونيات في الزراعة، وهي جزء من مبادرة المشروع الأوروبي GEN4OLIVE لتطوير أشجار الزيتون، بقيادة مجموعة Ucolivo في وحدة التميز ماريا دي مايزتو بقسم الهندسة الزراعية (DAUCO). شاركت فيها مؤسسات حفظ الجينات الزيتونية من المغرب، اليونان، إيطاليا، وتركيا لجمع أكثر من 150 ألف صورة لـ 133 نوع زيتون من منطقة البحر الأبيض المتوسط.

قام قسم علوم الكمبيوتر بجامعة سابينزا في روما بجمع البيانات وتطوير الخوارزمية لهذه الأداة، التي تقدم طريقة جديدة لتحديد الأنواع وأتمتة عملية التصنيف المورفولوجي التقليدي. الباحثان خريستوفور ميهو وكونسيبسيون مونيوز دييز أشارا إلى أن النموذج يتميز بدقة تصل إلى حوالي 90٪، وهو يعتمد على التعلم الآلي حيث يتطور النظام بالتعلم من أخطائه.

أكد الباحثون أن الزيادة في عدد الصور المضافة إلى قاعدة البيانات تعزز كفاءة النظام. لذا، اتفقت الأطراف المشاركة على اتباع قواعد دقيقة لجعل أساليبهم متجانسة وتوليد صور تسهم في تحسين الخوارزمية.

ذو صلة

النتيجة كانت تطوير أداة ذكاء اصطناعي قادرة على كشف التفاصيل المورفولوجية الدقيقة التي قد لا تلاحظها العين البشرية. بعد تحليل الصور، تقدم الأداة قائمة بأنواع الزيتون المحتملة مع درجات متفاوتة من التطابق مع العينة المفحوصة.

سيشكل هذا النظام القائم على التعلم الآلي الأساس لتطبيق يمكّن المزارعين وأصحاب الحضانات من تحديد أصناف أشجار الزيتون التي يزرعونها بسهولة ويسر. بحسب Ucolivo، توفير هذه الأداة مجانًا للقطاع بأكمله سيساهم أيضًا في توسيع المعرفة العامة بتنوع أصناف الزيتون.

أحلى ماعندنا ، واصل لعندك! سجل بنشرة أراجيك البريدية

بالنقر على زر “التسجيل”، فإنك توافق شروط الخدمة وسياسية الخصوصية وتلقي رسائل بريدية من أراجيك

عبَّر عن رأيك

إحرص أن يكون تعليقك موضوعيّاً ومفيداً، حافظ على سُمعتكَ الرقميَّةواحترم الكاتب والأعضاء والقُرّاء.

ذو صلة