طلاب مغاربة يبتكرون نظامًا تنبؤيًا بالحرائق باستخدام الذكاء الاصطناعي
طلاب مغاربة يبتكرون نظامًا تنبؤيًا بالحرائق باستخدام الذكاء الاصطناعي
– هاشمي بريس
في خطوة مبتكرة لمواجهة التغيرات المناخية، نجح طلبة من ماستر “علوم البيانات والبيانات الضخمة” بكلية العلوم بنمسيك – جامعة الحسن الثاني بالدار البيضاء، في تطوير نظام تنبؤي يستند إلى الذكاء الاصطناعي، يرصد مسبقًا بؤر الحرائق الزراعية، ويصدر تحذيرات مبكرة لتفادي الخسائر.
مشروع شبابي لحماية البيئة الزراعية
المشروع الذي كُشف عنه خلال فعالية “الذكاء الاصطناعي للجميع ESSOR”، يستهدف الوقاية من الحرائق عبر نموذج تعلم آلي. وشارك في إنجازه الطلبة: سلمى سلامة، وصلاح الدين خلدوني، ونهيلة حجاوي، تحت إشراف الأساتذة الحبيب بن لحمر، أسامة كايش، وزكرياء الفقير.
تحليل بيانات مناخية وفضائية
يعتمد النظام على تحليل بيانات مناخية تاريخية تشمل درجات الحرارة، الرطوبة، سرعة الرياح وكميات الأمطار، إلى جانب دمجها مع بيانات الأقمار الاصطناعية الخاصة برصد الحرائق (نظام NASA FIRMS – MODIS & VIIRS). كما يستخدم خوارزميات تصنيفية، أبرزها الانحدار اللوجستي.
تحذيرات مسبقة لحماية المحاصيل
وفق القائمين على المشروع، يتيح هذا النظام توقع مناطق اشتعال الحرائق مسبقًا، مما يساعد السلطات والمزارعين على اتخاذ تدابير وقائية. كما يساهم في تقليص الخسائر البيئية والزراعية الناتجة عن تأخر الاستجابة.
الذكاء الاصطناعي لخدمة الفلاحة: حلول متعددة
إلى جانب الوقاية من الحرائق، يقدم المشروع ثلاث حلول إضافية:
1. التنبؤ بأفضل المحاصيل لكل تربة
يستخدم الطلبة خوارزميات مثل “الغابات العشوائية” لتحليل معطيات التربة والمناخ والسجلات الإنتاجية، بهدف اقتراح المحصول الأنسب لكل أرض زراعية، وهو ما من شأنه تحسين الإنتاجية وتقليل الهدر.
2. إدارة فعالة للأعلاف
طور الفريق نظام تصنيف للأعلاف، يستند إلى خصائص النباتات المحلية، ويساعد المزارعين على اختيار أفضل الأعلاف لمواشيهم حسب الظروف المناخية، ما يعزز صحة الثروة الحيوانية ويقلص تكاليف الإنتاج.
3. تقدير المحاصيل الاستراتيجية بدقة
باستخدام تقنيات الانحدار والشبكات العصبية المتكررة (LSTM)، يتم تحليل ممارسات الزراعة السابقة والبيانات المناخية لتوقع إنتاجية محاصيل استراتيجية مثل الطماطم والبرتقال، مما يتيح استعدادًا أفضل للمواسم الزراعية.
إنترنت الأشياء في الخدمة
أكد الطلبة أن النماذج التجريبية للمشروع بُنيت على بيانات جاهزة، لكن النسخة الواقعية تستلزم الاعتماد على أجهزة استشعار متصلة (IoT)، لتجميع البيانات في الزمن الحقيقي وتحسين دقة التنبؤات.
ذكاء اصطناعي لأرض أكثر أمانًا
يمثل هذا المشروع مثالًا حيًا على مساهمة الجامعات المغربية في مواجهة التحديات البيئية من خلال الابتكار التكنولوجي. ويأمل الفريق أن يتم تطوير النظام ميدانيًا ليكون أداة فعالة في حماية الثروات الفلاحية والبيئية.