طورت جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) -إحدى الشركات المتخصصة في تقنيات رصد الأرض- بيانات مولدة بالحاسب الآلي لتدريب نماذج التعلم العميق على التنبؤ بتسرب النفط.
يعد التحقق من صحة استخدام البيانات الاصطناعية (الافتراضية) أمرًا بالغ الأهمية لمراقبة الكوارث البيئية، حيث يؤدي الرصد المبكر والاستجابة السريعة إلى تقليل أخطار الأضرار البيئية بشكل كبير.
أوضح عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست ماثيو مكابي، أن أحد أكبر التحديات في التطبيقات البيئية للذكاء الاصطناعي هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة، مشيرًا إلى أن الحل لهذه المعضلة هو استخدام التعلم العميق لإنشاء بيانات اصطناعية (افتراضية) من عيّنة صغيرة جدًا من البيانات الحقيقية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية على ذلك.
يمكن أن يعزز هذا النهج بشكل كبير جهود حماية البيئة البحرية من خلال تمكين مراقبة أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية مع تقليل التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات.
