غواصون رقميون: رحلة الروبوتات في أعماق البحار لكشف أسرار الحياة البحرية

هل تساءلت يومًا عن عالم الحياة البحرية الغامض؟ عالم مليء بالألوان والنغمات الخفية، حيث تتراقص الأسماك في سرب متناغم، وتتفاعل الشعاب المرجانية بألوانها الرائعة، وتُحيي القروش المهيبة بوقارها. لكن هذا العالم مليء بالأسرار التي يصعب على الباحثين فك شفرتها. تخيل عالمًا حيث تُرسل الروبوتات ذات الذكاء الاصطناعي إلى أعماق البحار، لتصبح عيونًا مراقبة للحياة البحرية، تعيد إلينا صوراً لا يمكن تخيلها، وترسم خرائط تفصيلية لبيئة غامضة.

دعونا نتخيل سيناريوًا: روبوت ذكي يُطلق عليه اسم "نيري" يُكلف بمهمة مراقبة الشعاب المرجانية في منطقة محمية. "نيري" مزود بكاميرات عالية الدقة، وأجهزة استشعار متطورة، وعقل اصطناعي متقدم. يسبح "نيري" بين الشعاب، يُحرك ذراعيه بشكل دقيق ليجمع عينات من المرجان، ويستخدم "الرؤية الحاسوبية" لتحديد أنواع الكائنات البحرية التي تعيش حوله. يتواصل "نيري" مع فريق العلماء على السطح، يُرسل لهم صورًا عالية الدقة ومقاطع فيديو، يخبرهم بوجود سمكة نادرة أو بظهور نوع جديد من الشعب المرجانية.

كيف يصبح "نيري" غواصًا رقميًا؟

• التعلم الآلي: يُدرب "نيري" على التعرف على الكائنات البحرية المختلفة، من خلال مُعطيات هائلة من الصور والفيديو، يتعرف على أنواع الأسماك، و أنواع الشعاب المرجانية، وحركة الكائنات البحرية،
• الشبكات العصبونية: تُستخدم الشبكات العصبونية لتحليل صور الشعاب المرجانية وتحديد المناطق التي تُظهر علامات التدهور أو التغيرات البيئية،
• الذكاء الاصطناعي: يستطيع "نيري" التنقل بشكل مستقل في بيئة غامضة، اختيار مساراته وتجنب العقبات باستخدام "الخوارزميات" الذكية.

فك شفرة التفاعلات البيئية: لا تقتصر مهمة "نيري" على المراقبة. يُمكنه فهم التفاعلات البيئية بين الكائنات البحرية وتحديد الأنواع المهددة بالانقراض.
مثال:

• يُمكنه ملاحظة تأثير تغير المناخ على الشعاب المرجانية،
• رصد أثر التلوث على السلوك والصحة للأسماك،
• تحديد أنماط هجرة الكائنات البحرية الكبيرة.

مجموعة من الأمثلة العملية:

# محاكاة  تحليل  صور  الشعاب  المرجانية  
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# تحميل  نموذج  الشبكات  العصبونية  
model = keras.models.load_model("coral_recognition_model.h5")

# تحميل  صورة  الشعاب  المرجانية  
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img("coral_image.jpg", target_size=(224, 224))

# تحويل  الصورة  إلى  مصفوفة  رقمية  
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)

# معالجة  الصورة  للتقديم  لنموذج  الشبكات  العصبونية  
image_array = image_array / 255.0

# التنبؤ  بنوع  الشعاب  المرجانية  
prediction = model.predict(image_array[np.newaxis, ...])

# طباعة  نتائج  التنبؤ  
print(f"نوع الشعبة المرجانية: {prediction}")

رحلة جديدة في أعماق البحر: يُقدم الذكاء الاصطناعي فرصة غير مسبوقة لفهم العالم البحري. يُمكن لروبوتات مثل "نيري" أن تُساهم في حماية البيئة البحرية من التلوث والتغير المناخي، وتساعد في تحديد الأنواع المهددة بالانقراض.
دعوة للتفاعل:
انضم إلينا في هذه الرحلة المثيرة للكشف عن أسرار العالم البحري. شاركن آرائك عن دور الذكاء الاصطناعي في حماية البيئة.