تعلن جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) وشركة SARsatX عن اتباع نهج يعتمد على بيانات مولّدة بالحاسوب لتدريب نماذج التعلم العميق المتخصصة في التنبؤ بتسرب النفط. يهدف هذا التعاون إلى تعزيز قدرات الرصد المبكر والاستجابة السريعة لمخاطر التسرب، بما يسهّل حماية البيئة وتقليل الأضرار. وتعد صحة البيانات الاصطانية أمرًا حاسمًا لمراقبة الكوارث البيئية؛ فالرصد المبكر والاستجابة السريعة يساهمان في تقليل مخاطر الأضرار البيئية بشكل كبير.
وأكّد عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست ماثيو مكابي أن أحد أكبر التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي البيئية هو نقص البيانات التدريبية عالية الجودة. وأضاف أن الحل المقترح هو استخدام التعلم العميق لإنشاء بيانات اصطناعية (افتراضية) من عيّنة صغيرة جدًا من البيانات الحقيقية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عليها. ويرى أن هذا النهج يمكن أن يعزز جهود حماية البيئة البحرية من خلال تمكين مراقبة أسرع وأكثر موثوقية للتسربات النفطية، مع تقليل التحديات اللوجستية والبيئية المرتبطة بجمع البيانات.
