AI بالعربي – متابعات
تعد مراقبة النظم الإيكولوجية للغابات وقياسها تحديًا معقدًا، لذلك طور مختبر شبكات الاستشعار اللاسلكية (WiSe-Net) التابع لجامعة ماين طريقة جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لجعل مراقبة رطوبة التربة أكثر فاعلية من حيث الطاقة والتكلفة.
ووفقًا لما ذكرته صحيفة “Phys“، هذه الطريقة يمكن استخدامها لجعل القياس أكثر كفاءة عبر الغابة الواسعة النظم البيئية في ولاية ماين وخارجها.
تعد رطوبة التربة متغيرًا مهمًا في النظم الإيكولوجية الحرجية والزراعية على حد سواء، لا سيما في ظل ظروف الجفاف الأخيرة في فصول الصيف الماضية في ولاية مين.
وعلى الرغم من وجود شبكات قوية لمراقبة رطوبة التربة وقواعد البيانات الكبيرة والمتاحة مجانًا، فإن تكلفة أجهزة استشعار رطوبة التربة التجارية والقوة التي تستخدمها للتشغيل يمكن أن تكون باهظة للباحثين والغابات والمزارعين وغيرهم ممن يتتبعون صحة الأرض.
صمم WiSe-Net التابع لـ UMaine شبكة استشعار لاسلكية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتعلم كيف تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة في مراقبة رطوبة التربة ومعالجة البيانات، بجانب الباحثين في جامعة نيو هامبشاير وجامعة فيرمونت، حيث تم تمويل البحث بمنحة من مؤسسة العلوم الوطنية.
يقول علي عبيدي، الباحث الرئيسي في الدراسة الأخيرة وأستاذ الكهرباء وهندسة الكمبيوتر في جامعة مين، “يتعلم البرنامج بمرور الوقت كيفية تحقيق أفضل استخدام لموارد الشبكة المتاحة ، مما يساعد على إنتاج أنظمة موفرة للطاقة بتكلفة أقل للمراقبة على نطاق واسع مقارنة بمعايير الصناعة الحالية”.
