تلتهم أمراض النبات حصصًا مؤلمة من إنتاج المحاصيل حول العالم، وتمثل تهديدًا مباشرًا لتحقيق الهدف الثاني من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة المتمثل في القضاء على الجوع وتحقيق الأمن الغذائي، وتشتد وطأة هذا التهديد في أفريقيا جنوب الصحراء حيث يفتقر المزارعون إلى تقنيات فعالة ومتاحة للكشف عن الأمراض في وقت مبكر، فعجز المزارع عن تشخيص مرض محصوله بسرعة ودقة يفضي إلى تدمير المحاصيل وتراجع الإنتاجية وتفاقم انعدام الأمن الغذائي، ويزيد الأمر تعقيدًا التنوع الواسع لأمراض النبات وأعراضها المتشابهة التي يصعب تمييزها بالخبرة التقليدية وحدها، ومن هنا تنبع قيمة حلول الذكاء الاصطناعي التي تضع قدرة التشخيص البصري في هاتف المزارع نفسه، وهو ما يقدمه هذا العمل عبر تطبيق تشخيصي يعمل بالهاتف المحمول والويب
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تطوير تطبيق لتشخيص أمراض النبات يعمل عبر الويب والهواتف المحمولة يحمل اسم إم بي دي آب، ويعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية في تصنيف صور النباتات المصابة، وابتدأ العمل بالحصول على مجموعة بيانات صور عامة تضم طيفًا متنوعًا من أمراض النبات من منصة كاغل لتدريب نظام الكشف، وخضعت الصور لمرحلة معالجة مسبقة شملت تحويل الصور إلى مصفوفات عددية وإعادة تشكيل أبعادها وتقنية زيادة البيانات لتوسيع تنوع العينات التدريبية، وبُني نموذج الشبكة العصبية الالتفافية من ست طبقات التفافية بما فيها الطبقة المتصلة بالكامل، مع طبقات للتطبيع ووحدة التنشيط الخطي المصحح المعروفة باسم ريلو وطبقة التجميع الأقصى وطبقة الإسقاط للحد من فرط الملاءمة، وأديرت عملية التدريب بعناية للوقاية من نقص الملاءمة وفرطها معًا بما يضمن دقة التنبؤات
ثانيًا: أبرز النتائج
أظهر التطبيق أداء ممتازًا في التشخيص، ويمكن إجمال أبرز النتائج فيما يأتي، النتيجة الأولى: حقق تطبيق إم بي دي آب دقة إجمالية بلغت 93.91 في المئة في تشخيص أمراض النبات عبر مجموعة بيانات الاختبار، والنتيجة الثانية: تمكن النموذج من تصنيف أربعة عشر نوعًا مختلفًا من أمراض النبات بقيم مرتفعة من الدقة والاستدعاء، بما يدل على قدرة متوازنة على التقاط الحالات المصابة وتمييز أنواعها، والنتيجة الثالثة: أظهر منحنى خصائص التشغيل قيمة واعدة للمساحة تحت المنحنى بلغت 0.946، ما يؤكد اعتمادية النموذج في الكشف عن الأمراض والتمييز بينها عبر عتبات تصنيف مختلفة، والنتيجة الرابعة: يقدم التطبيق بذلك أداة عملية في متناول المزارعين وأصحاب المصلحة الزراعيين في أفريقيا جنوب الصحراء للكشف عن أمراض النبات وتشخيصها بفاعلية وكفاءة وسرعة تفوق الطرائق التقليدية
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تنطوي هذه النتائج على دلالات تطبيقية مباشرة لسياسات الإرشاد الزراعي والأمن الغذائي، إذ تدعو الجهات الزراعية وصانعي السياسات إلى تعزيز هذه التقنيات ودمجها في خدمات الإرشاد الزراعي القائمة لتعظيم أثرها ووصولها إلى مجتمعات المزارعين، فالتشخيص المبكر الدقيق يقلل خسائر المحاصيل ويوجه استخدام المبيدات والعلاجات وجهتها الصحيحة ويحمي دخل المزارع وإمدادات الغذاء معًا، كما تحدد الدراسة مسارات تطوير لاحقة في مقدمتها توسيع مجموعة البيانات لتشمل أمراضًا ومحاصيل وظروف تصوير أكثر تنوعًا، وتحسين بنية النموذج باستمرار بما يرفع دقته وقدرته على التعميم إلى الحقول الحقيقية بظروفها المتغيرة
وتندرج هذه الدراسة ضمن موجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي منخفضة الكلفة الموجهة لصغار المزارعين في العالم النامي، حيث يقدم الهاتف المحمول منصة جاهزة تتجاوز غياب المختبرات والخبراء المختصين في القرى والمناطق النائية، فكلما ازدادت دقة هذه النماذج واتسع نطاق الأمراض والمحاصيل التي تغطيها ازدادت قدرتها على حماية المواسم الزراعية قبل فوات الأوان، وتبقى ترجمة هذه القدرة إلى أثر ميداني واسع رهنًا بتعاون الحكومات ومنظمات الإرشاد وشركات الاتصالات في إيصال الأدوات وتدريب المستخدمين عليها
وخلاصة القول إن هذه الدراسة تقدم برهانًا تطبيقيًا على قدرة الشبكات العصبية الالتفافية على خدمة قضية الأمن الغذائي في أكثر مناطق العالم احتياجًا إليها، إذ حولت الهاتف المحمول إلى مختبر تشخيص متنقل يضعه المزارع في جيبه، وبذلك تمثل خطوة عملية نحو عالم أكثر أمنًا غذائيًا تتقاسم فيه التقنية عبء حماية المحاصيل مع الإنسان
المصدر الأصلي: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2023.1227950/full
DOI: 10.3389/frai.2023.1227950