الباحثون يواجهون تحديات في تطوير نماذج الذكاء الصناعي دقيقة وفعّالة لمهام التحليلات الجغرافية، خاصة عندما يكون توفير البيانات المُلصَقة (أي البيانات التي تم وسمها أو إلحاقها بمعلومات محددة) محدود.
تحديك هو استغلال النماذج الأساسية الجغرافية الموجودة لتطوير نماذج مُعَدّلة يمكن أن تدعم عمليات إعادة الإعمار بعد الكوارث أو الرصد البيئي في الوقت الحقيقي، بهدف تحسين فعالية وكفاءة هذه العمليات الحرجة.
الخلفية
يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا متزايد الأهمية في تعزيز فهمنا لعلوم الأرض وقدرتنا على مواجهة التحديات الملحة للتغير البيئي. توفر نماذج الذكاء الاصطناعي أدوات قوية لتحليل مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة الناتجة عن منصات الاستشعار عن بعد، ونماذج المناخ، وأنظمة المراقبة البيئية. ومع ذلك، من الضروري أن يكون لديك نماذج دقيقة وفعالة لتحليل البيانات الجغرافية المكانية، خاصة في الحالات التي تكون فيها البيانات المصنفة (أي البيانات التي تم شرحها أو وضع علامة عليها بمعلومات محددة) نادرة. ولسوء الحظ، فإن تطوير مثل هذه النماذج يشكل تحديا كبيرا للعديد من الباحثين.
يكمن أحد التعقيدات الرئيسية في الطبيعة الموزعة لبيانات علوم الأرض. غالبًا ما يكون الوصول إلى هذه البيانات وتحليلها أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً، مما يجعل من الصعب تطوير نماذج وتطبيقات فعالة للذكاء الاصطناعي لحل التحديات الملحة في علوم الأرض. وقد أدت هذه الظروف إلى الحاجة إلى مهارات وأدوات أكثر تخصصًا للتدريب ونشر النماذج، مما يضيف طبقة أخرى من التعقيد إلى مهمة صعبة بالفعل. وما يزيد الطين بلة أن التوفر المحدود لبيانات الحقيقة الأرضية لأغلب التطبيقات غالبا ما يؤدي إلى نماذج ذكاء اصطناعي ذات دقة تنبؤية ضعيفة، وهو ما قد يحد بشدة من تأثيرها.
للتغلب على هذه المشكلات، من الضروري تطوير نماذج أفضل يمكنها التنبؤ بالبيانات الجغرافية المكانية وتحليلها بدقة، حتى عندما تكون البيانات المصنفة نادرة. أحد الحلول المحتملة لهذه المشكلة هو استخدام نماذج الأساس الجغرافي المكاني، وهي نماذج مدربة مسبقًا تستخدم بيانات الاستشعار عن بعد (على سبيل المثال، بيانات Harmonized Landsat Sentinel-2 [HLS]) ويمكن ضبطها بدقة لمهام مختلفة. وقد أظهرت هذه النماذج بالفعل فعاليتها في تطبيقات مثل رسم خرائط الكوارث (على سبيل المثال، الكشف عن الفيضانات، والكشف عن ندبات الحروق)، ومراقبة التغير البيئي (على سبيل المثال، استخدام الأراضي، وتغير الأراضي)، واكتشاف البيانات (على سبيل المثال، إعادة بناء الصور، والبحث عن التشابه). هناك أيضًا اهتمام متزايد بمواصلة تطوير هذه النماذج وتكييفها لاستخدامها في التحليلات الجغرافية المكانية لاتخاذ القرارات الحاسمة.
ومن الممكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر دقة وكفاءة في جهود التعافي من الكوارث والمراقبة البيئية في الوقت الحقيقي لتعزيز فعالية هذه العمليات الحاسمة، مع ما يترتب على ذلك من آثار بعيدة المدى على حماية الأرواح والحفاظ على كوكبنا.
الأهداف
التحدي الذي يواجهك هو تطوير نموذج (أو نماذج) ذكاء اصطناعي دقيق وفعال لمجموعة من التطبيقات الجغرافية المكانية المهمة، مثل عمليات التعافي من الكوارث، ومراقبة التغير البيئي (على سبيل المثال، اكتشاف الغازات الدفيئة ومراقبتها)، واكتشاف البيانات الجغرافية المكانية، والمزيد. يتمثل أحد الجوانب الرئيسية لهذا التحدي في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتطلب الحد الأدنى من البيانات المصنفة ويمكن تعميمها عبر التطبيقات المختلفة، فضلاً عن المجالات المكانية والزمانية.
ولتحقيق هذا الهدف، يمكنك الاستفادة من نماذج الأساس الجغرافي المكاني المدربة مسبقًا وضبطها لتناسب التطبيقات المختلفة التي تستخدم بيانات الاستشعار عن بعد (على سبيل المثال، HLS، وSentinel-2، وLiDAR، وما إلى ذلك). ضع في اعتبارك أن النماذج الأكثر فائدة هي القادرة على التنبؤ وتحليل البيانات الجغرافية المكانية في الوقت الحقيقي، وبالتالي تمكين اتخاذ القرارات الحاسمة في عمليات الاستجابة للكوارث والرصد البيئي.
تتضمن أمثلة تطبيقات الضبط الدقيق باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد (مع تطبيقات حقيقية محتملة في مجالات مثل تخطيط الاستجابة للكوارث أو الزراعة الدقيقة أو التخطيط الحضري) ما يلي:
تصنيف الغطاء الأرضي
كشف التغيير
الكشف عن الأشياء (مثل ندبات الحروق)
السببية/الارتباط: شرح التغيرات في منطقة معينة بناءً على الأحداث ذات الصلة (على سبيل المثال، قاع النهر يتضاءل بمرور الوقت بسبب ري المحاصيل القريبة)
البحث عن التشابه (ثابت أو مع مرور الوقت) (على سبيل المثال، في حالة وجود لوحة موجودة تحتوي على إعصار، ابحث عن مربعات مشابهة)
تقدير الكتلة الحيوية فوق الأرض
بالنسبة لنموذجك الذي تم ضبطه بدقة، تذكر تقديم وصف تفصيلي لبنية النموذج، والنموذج الذي تم ضبطه بدقة نفسه، والمقاييس، ونتائج القياس (مثل الدقة، وعدد أمثلة التدريب [المسمى]، وعمليات الفاصلة العائمة في الثانية [ يتخبط]، وما إلى ذلك). لا تنس تقييم أداء النموذج الخاص بك باستخدام المقاييس المناسبة، ومقارنتها بنتائج النماذج الحديثة الأخرى.
كمشارك في هذا التحدي، ستتمكن من الوصول إلى نماذج الأساس الجغرافي المكاني، وسير العمل المُعد مسبقًا لمهام محددة، ومجموعات بيانات الاستشعار عن بعد الرئيسية (على سبيل المثال، HLS) وإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مبتكرة تتفوق في تحليل البيانات الجغرافية المكانية بدقة عالية، حتى عند مواجهة بيانات إدخال محدودة. من خلال المساهمة في هذا التحدي، ستلعب دورًا حيويًا في دفع تقدم نماذج وحلول الذكاء الاصطناعي الأساسية للجغرافيا المكانية.
انضم إلينا في هذا المسعى لتسخير قوة الذكاء الاصطناعي من أجل عالم أفضل وأكثر أمانًا!
اعتبارات محتملة
أثناء قيامك ببناء نماذجك، يمكنك (ولكن ليس مطلوبًا منك) مراعاة ما يلي:
ضع في اعتبارك أنه ليس من المهم دائمًا الحصول على دقة أعلى. هناك مقاييس مهمة أخرى يجب أخذها في الاعتبار، مثل تقليل كمية بيانات الإدخال المصنفة المطلوبة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك بشكل كبير وتوفير الوقت والموارد مقارنة بسير عمل علوم البيانات التقليدية.
اعتبارات البيانات:
سيكون لديك إمكانية الوصول إلى كمية محدودة من بيانات الإدخال المصنفة، لذا فكر في الاستفادة من مجموعات البيانات المصنفة الحالية وتقليل كمية البيانات المصنفة اللازمة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
ضع في اعتبارك أن النماذج ستحتاج إلى أن تكون فعالة وسريعة نظرًا لأن وحدات معالجة الرسومات المتاحة والساعات الأساسية محدودة.
ضع في اعتبارك ما إذا كان بإمكانك تقليل كمية بيانات الإدخال المصنفة المطلوبة لحالة الاستخدام المحددة بشكل كبير، وتحسين الإنتاجية مقارنة بسير عمل علوم البيانات التقليدية، وتوفير الوقت والموارد بشكل كبير.
اعتبارات الضبط الدقيق:
سيكون لديك إمكانية الوصول إلى نماذج الأساس الجغرافي المكاني وأمثلة لسير العمل المعدة مسبقًا، والتي يمكنك ضبطها لتناسب حالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
ضع في اعتبارك القيود التي ستواجهك في عملية الضبط الدقيق، مثل محدودية وقت التدريب والموارد. قد ترغب في تجربة بنيات أو معلمات تشعبية مختلفة لتحقيق أفضل النتائج في ظل هذه القيود.
اعتبارات الأدوات:
سيكون لديك إمكانية الوصول إلى أدوات الضبط الدقيق على السحابة وبعض وحدات معالجة الرسومات والساعات الأساسية، لذا استفد من هذه الأدوات لتبسيط عملية الضبط الدقيق لديك.
فكر في تصميم نماذج قابلة للتطوير ويمكن نشرها في بيئات مختلفة. فكر في المفاضلات بين تعقيد النموذج والسرعة والدقة في سياق حالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
الآثار الأخلاقية والمجتمعية:
فكر في التأثيرات المحتملة لمخرجات نموذجك على المجتمع والبيئة. التأكد من أن استخدام البيانات الجغرافية المكانية أخلاقي ويتوافق مع القيم الاجتماعية والبيئية. كن على دراية بالقيود والتحيزات الخاصة ببياناتك ونموذجك، واعمل على التخفيف منها. فكر في التأثيرات المحتملة لنموذجك على الفئات السكانية الضعيفة أو المهمشة. تأكد من أن النموذج الخاص بك لا يساهم في التمييز أو يؤدي إلى تفاقم عدم المساواة القائمة.
الأمن والخصوصية: يمكن أن تكون البيانات الجغرافية المكانية حساسة وتخضع لمخاوف تتعلق بالأمان والخصوصية. تأكد من أن استخدامك للبيانات الجغرافية المكانية وتعاملك معها يتوافق مع القوانين واللوائح ذات الصلة. كن على دراية بمخاطر انتهاكات البيانات أو الوصول غير المصرح به إلى البيانات الجغرافية المكانية الحساسة. تنفيذ التدابير الأمنية المناسبة للحماية من هذه المخاطر. ضع في اعتبارك الآثار المترتبة على الخصوصية لمخرجات النموذج الخاص بك، خاصة إذا تم استخدام النموذج الخاص بك لأغراض المراقبة.
للحصول على البيانات والمصادر المتعلقة بهذا التحدي، راجع علامة التبويب "المصادر" في أعلى الصفحة. يمكن إضافة المزيد من المصادر قبل بدء الهاكاثون.