نجح علماء في مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية في تطوير طريقة حسابية جديدة تعزز من تحليل بيانات تصوير النباتات، حيث تضاعف سرعة التحليل مع تقليل استهلاك الذاكرة بنسبة تصل إلى 75%، مما يمهد الطريق لاستخدام أوسع للذكاء الاصطناعي في الزراعة وفقًا لموقع interestingengineering.

طفرة تقنية تخدم الأمن الغذائي
 

يتيح هذا التطور معالجة الصور فائقة الطيف بشكل أسرع، مما يساعد في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة وعلى نطاق أوسع، مما يسهم في تطوير محاصيل أكثر مقاومة للتغيرات المناخية وزيادة الإنتاجية، وهو ما يعزز الأمن الغذائي وإنتاج الطاقة الحيوية.

ما هي تقنية D-CHAG؟
 

تُعرف الطريقة الجديدة باسم التجميع الهرمي الموزع عبر القنوات (D-CHAG)، وقد صُممت للتعامل مع الكميات الهائلة من البيانات التي ينتجها مختبر النمط الظاهري النباتي المتقدم في أوك ريدج، حيث يعتمد النظام على إعادة هيكلة معالجة الصور للاستفادة من قدرات الحوسبة الفائقة بدلاً من الأساليب التقليدية.

لماذا تعد الصور فائقة الطيف تحديا؟
 

تقوم أنظمة التصوير الطيفي الفائق بتسجيل مئات الأطوال الموجية للضوء، مما يوفر معلومات دقيقة عن صحة النبات وتركيبه الكيميائي وقدرته على مقاومة الإجهاد والأمراض، حتى قبل ظهور أي أعراض مرئية، لكن هذا الكم الكبير من البيانات يتطلب ذاكرة هائلة ووقت معالجة طويل، مما يحد من كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي.

يعمل نظام D-CHAG على معالجة هذه المشكلة من خلال توزيع عبء العمل على عدة وحدات معالجة رسومية، حيث تتعامل كل وحدة مع جزء من القنوات الطيفية، وبعد ذلك يتم دمج البيانات تدريجيًا عبر مراحل تجميع هرمية، مما يقلل من استهلاك الذاكرة دون فقدان التفاصيل البيولوجية المهمة.

اختبارات على أقوى حاسوب في العالم
 

تم اختبار الطريقة الجديدة باستخدام بيانات نباتية فائقة الطيف على حاسوب Frontier، وهو أول حاسوب فائق بسرعة إكساسكيل في العالم، داخل منشأة أوك ريدج للحوسبة القيادية، بالإضافة إلى بيانات طقس معقدة، وقد أظهرت النتائج تحسنًا ملحوظًا في كفاءة التدريب.

مستقبل أسرع لتطوير المحاصيل
 

يساعد هذا الإنجاز العلماء في قياس سمات حيوية مثل كفاءة التمثيل الضوئي مباشرة من الصور، دون الحاجة إلى القياسات اليدوية البطيئة، وعلى المدى الطويل، قد يسهم ذلك في إنتاج محاصيل تستخدم المياه بكفاءة أعلى وتحقق غلات أفضل في البيئات القاسية.

دعم لمبادرات الطاقة والابتكار
 

يدعم هذا العمل مبادرات كبرى لوزارة الطاقة الأمريكية، بما في ذلك مشروع Genesis ومنصة OPAL، التي تسعى لدمج الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات والتجارب الآلية لتسريع الاكتشافات العلمية.

إعلان علمي رسمي
 

سيتم عرض تفاصيل الطريقة الجديدة في ورقة بحثية خلال المؤتمر الدولي للحوسبة عالية الأداء والشبكات والتخزين والتحليل SC25، المقرر انعقاده في نوفمبر 2025.