أَوِتْفيلد تكنولوجيز» شركة ناشئة قائمة في كامبريدج معنية بالتقنيات الزراعية، وهي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والطائرات المسيرة لمساعدة مزارعي الفاكهة على زيادة محصولهم من بساتين الفاكهة إلى أقصى حد.
وعكفت الشركة على تطوير تقنيتها لإحصاء التفاح والأزهار الموجودة على الشجر بطائرة مسيرة تُعاين بساتين التفاح الشاسعة.
أوضح جيم ماكدوجل، المدير التجاري لشركة أوتفيلد «إنّ التقدير الصحيح لكمية الأزهار أو المحصول يرفع إنتاجية المزارعين فتكون نشاطاتهم أصلح للبيئة وأكثر استدامة.»
وأضاف «صمّمنا تحليلنا الصّوريّ الجوي لتقدير المحاصيل، ونجد عليه إقبال عالمي. فمن أكبر المشكلات التي نواجهها في قطاع الفاكهة: التوقع الدقيق لكمية المحصول، ولهذا طورنا هذا النظام لتخطيط العمل والعمليات اللوجستية والتخزين في المَزارع، وبهذا يسهل التخطيط التسويق والتوزيع ما يضمن توفُّر التفاح دائمًا على رُفوف المتاجر. يُجري التقديرات المزارعون بأنفسهم حاليًا وهم أصحاب خبرة جيدة في ذلك، لكن حال البساتين متقلب جدًّا، وغالبًا ما تكون التقديرات خاطئة بنسبة 20%، فينقص الدخل وتقل كفاءة العمليات، وقد يحصل هدْر كبير في المحاصيل غير المَبيعة.»
ولفهم النظام الجديد نذكر أنه يعتمد على الشبكات العصبونية الاصطناعية، وهي أنظمة حَوْسبية حُوكِي في نَمْذجتها الدماغ البشري محاكاة تقريبية، مصمَّمة لتمييز الأنماط، وهي تترجم البيانات الاستشعارية بتصنيف المُدخلات الخام أو تجميعها؛ والأنماط التي تُميزها رقمية، ولغتها هي اللغة التي يُترجَم إليها كل بيانات الواقع، صورًا كانت أم أصواتا أم نصوصًا أم سلاسل زمنية.
تتعلم تلك الأنظمة أداء مهماتها بتحليل أمثلة، من دون برمجتها مسبقًا بقواعد خاصة بكل مهمة؛ ففي مهمة تعرُّف الصور مثلًا قد تتعلم الشبكة العصبونية الاصطناعية تمييز الصور المحتوية على تفاح بتحليل صور صُنفت من قبل يدويًّا تحت بند «تفاح» أو «لا تفاح»، ثم باستخدام النتائج في تمييز التفاح الموجود في الصور الأخرى؛ والشبكات تفعل هذا بلا علم مسبق بالتفاح أو ألوانه أو أشكاله، وإنما تكتسب سمات تمييزية تلقائيًّا من الأمثلة التي تعالجها.
