تخيل أنك عالِم كيميائي مُدجّج بأحدث الأدوات، تقف أمام مختبرك، مُحاطٌّ بعينات من غازات مُختلفة، وهدفك هو فهم تركيبها الكيميائي. لكنّ هذه المرة، لن تستخدم أنفك البشري لتُميّز بين الروائح، بل أنفٌ إلكتروني مدعوم بتقنيات الذكاء الاصطناعي. كيف يعمل هذا النظام؟ وما هي تطبيقاته؟
تُشبه عملية التحليل في هذه الحالة التعامل مع مُصنّع عطر فريد، يبحث عن المكونات المُناسبة لتشكيل روائح مُختلفة. نبدأ بِدراسة الغازات المُنفصلة من المنبع، وذلك بِاستخدام مُستشعرات متطورة تُقيس التغيرات الكيميائية في الوسط المُحيط. تُرسَل هذه البيانات إلى نظام ذكاء اصطناعي مُدرب لفهم الخصائص الكيميائية لِكل مُستشعر وعلاقته بِمُكونات الغاز المُستهدفة.
يمكننا مثلاً أن نتخيل أن كل مُستشعر هو مثل عضو في فريق من الذواقة، كلّ واحدٍ يُدرك نكهة مُختلفة في الطبق. تُقارن الذكاء الاصطناعي هذه التجربة بِمجموعة من البيانات التي تُعلمه ما هو الطبق المُراد تحليله بِاستخدام نكهة كلّ عضو في الفريق.
فمثلاً:
# تعريف مجموعة من المستشعرات
sensors = ["مستشعر_كربون_مُونوكسيد", "مستشعر_كربون_داي_اوكسيد", "مستشعر_ميثان", "مستشعر_إيثان"]
# بيانات قراءات المستشعرات
sensor_data = [10, 5, 2, 8] # تُشير هذه القيم إلى مستويات تركيز كل غاز
# استخدام نموذج التعلم الآلي للتنبؤ بتركيبة الغاز
prediction = model.predict(sensor_data) # تعليمات تقنية
print("الغاز المُكتشف: ", prediction) # تُظهر النتيجة
التطبيقات الكثيرة
يُستخدم هذا النظام في عدّة مجالات مثل:
يزداد أهمية نُظم التحليل الكيميائي الذكية بِشكلٍ سريع، فَهيَ أداةٌ مُهمّةٌ في التعرّف على البيئة المُحيطة بِنا وتحليل مُختلف الظواهر الكيميائية. مع تطور التقنيات والذكاء الاصطناعي، ستصبح هذه النُظم أكثر دقة وَسرعة وَفعالية، وَسَتُساهم في حلّ مُشكلات كثيرة في مُختلف مجالات الحياة.
هل تُريد معرفة المزيد؟ اشترك في الإشعارات لمتابعة أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مُختلف مجالات الحياة!
© 2020 All Rights Reserved. Information Network