واشنطن- نجح علماء في مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية في تطوير تقنية حسابية متقدمة تمثّل نقلة نوعية في استخدام الذكاء الاصطناعي بالزراعة، من خلال تسريع تحليل صور النباتات مع خفض كبير في استهلاك الذاكرة الحاسوبية.
وبحسب ما نقله موقع Interesting Engineering المتخصص في أخبار العلوم والتكنولوجيا، تتيح التقنية الجديدة مضاعفة سرعة معالجة بيانات تصوير النباتات، مع تقليل استهلاك الذاكرة بنسبة تصل إلى 75%، ما يفتح المجال أمام تدريب نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وعلى نطاق أوسع.
وأوضح الباحثون أن هذا التطور يزيل عقبة رئيسية كانت تواجه معالجة الصور فائقة الطيف، وهي صور تسجل مئات الأطوال الموجية للضوء، وتوفر معلومات دقيقة عن صحة النبات وقدرته على مقاومة الإجهاد والأمراض قبل ظهور أعراض مرئية.
وتعتمد الطريقة الجديدة المعروفة باسم التجميع الهرمي الموزع عبر القنوات (D-CHAG)، على إعادة هيكلة آلية معالجة البيانات عبر توزيع عبء العمل على عدة وحدات معالجة رسومية، ثم دمج النتائج تدريجياً بدلاً من معالجتها دفعة واحدة.
وجرى اختبار التقنية باستخدام بيانات نباتية فائقة الطيف على حاسوب Frontier، أول حاسوب فائق بسرعة إكساسكيل في العالم، داخل منشأة أوك ريدج للحوسبة القيادية، وأظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في كفاءة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
يذكر أن هذا الإنجاز يسهم في تمكين العلماء من قياس سمات حيوية، مثل كفاءة التمثيل الضوئي مباشرة من الصور، ما يدعم تطوير محاصيل أكثر إنتاجية وكفاءة في استخدام المياه، ويأتي ضمن مبادرات أوسع لوزارة الطاقة الأمريكية لدمج الذكاء الاصطناعي في تسريع الاكتشافات العلمية.
سانا
