تتسارع أزمة المناخ وتدهور النظم البيئية، مما يتطلب تطوير مستشعرات ذكية منخفضة التكلفة وقادرة على الرصد الدقيق على المدى الطويل. يُعتبر تركيز الأكسجين الذائب (Dissolved Oxygen أو DO) من العوامل الأساسية للتنبؤ بنقاط التحول في المناخ.
توفر المستشعرات الضوئية الرخيصة، المعتمدة على أفلام البوليمر الميكروهيكلية المُشَوبة بصبغات فسفورية، حلاً واعدًا، ولكن هنالك تحديات رئيسية مثل انحراف الإشارة وتجمع الطحالب البحرية (Biofouling).
الابتكار الجديد
في هذا السياق، تم تقديم نموذج استشعار جديد يجمع بين مستشعرات DO المعتمدة على الكاميرات وشبكة عصبية معرفية مبنية على **Transformer** (ViT) والتي تأخذ بعين الاعتبار الجوانب الفيزيائية من خلال استخدام الشبكات العصبية المعلومة بالفيزياء (Physics-Informed Neural Networks أو PINN).
تمت عملية التدريب والاختبار باستخدام مجموعة بيانات تم الحصول عليها من حوض مائي مملوء بالطحالب على مدار 14 يومًا، مما ساهم في التقاط ظروف تجمع الطحالب المتسارع.
نتائج مذهلة
انخفض خطأ المتوسط الحسابي (Mean Average Error أو MAE) بنسبة 92% و89% مقارنة بالأساليب الإحصائية التقليدية وتقنيات التعلم الآلي، حيث حقق الخطأ المطلق نحو 2 ميكرومول/لتر. بالإضافة إلى ذلك، يتيح استخدام مجموعة عميقة (Deep Ensemble) تقييم عدم اليقين في التنبؤ، مما يعزز الاستشعار الذاتي للتشخيص.
ختام
مع هذه التطورات، يبدو أن مستقبل بحارنا والمحيطات سيكون أكثر إشراقاً بفضل الذكاء الاصطناعي. ما هي تقنياتنا المقبلة في مواجهة تحديات تغيّر المناخ؟ هل أنتم متفائلون بشأن المستقبل؟