الذكاء الاصطناعي
#الذكاء_الاصطناعي
#أستراليا
الذكاء الاصطناعي يحل أزمة "عد الخراف" في أستراليا
تعتمد المسالخ الأسترالية حالياً على تقنيات الذكاء الاصطناعي لإنهاء عقود من النزاعات المستمرة حول أعداد المواشي، في خطوة تهدف لضمان الدقة ومنع الخسائر المالية وتوفير راحة البال للمزارعين ومصنعي اللحوم على حد سواء.
نهاية عصر الخلافات اليدوية
لطالما عانى قطاع الماشية في أستراليا من مشكلة "أخطاء الحصر"، حيث كان رعاة الماشية يضطرون لعد الحيوانات يدوياً حتى ثماني مرات خلال رحلتها من المزرعة إلى المسلخ. هذه الاختلافات في الأرقام كانت سبباً رئيسياً للاحتكاك وانعدام الثقة بين المزارعين وسائقي الشاحنات وإدارات المسالخ، خاصة فيما يتعلق بالمدفوعات المالية.
وفي ظل ارتفاع أسعار لحم الضأن بنسبة تقارب الثلث هذا العام نتيجة ازدهار التصدير والطلب على الصوف، أصبحت الحاجة إلى الدقة أمراً حيوياً أكثر من أي وقت مضى.
تقنيات المراقبة والعد الدقيق
أكد برنت دانسر، المدير العام لشركة "V&V Walsh"، إحدى كبرى المسالخ الأسترالية، أن الدقة باتت بالغة الأهمية نظراً لتكلفة الماشية وخطر السرقة. ولحل هذه المعضلة، قامت شركة "BlueSync" التقنية بتركيب كاميرات متطورة مدعومة ببرمجيات ذكاء اصطناعي في مسلخ الشركة جنوب بيرث.
تعمل هذه الأنظمة على حساب عدد الحيوانات بدقة متناهية لحظة إنزالها من الشاحنات وإدخالها إلى حظائر الذبح، مما يزيل المشاكل المستمرة المتعلقة بالأعداد المفقودة أو الحسابات الخاطئة.
ما وراء العد: الجودة والصحة
لا تتوقف فائدة التقنية عند العد فقط، بل تمتد لتشمل:
- مراقبة الصحة: رصد الحيوانات العرجاء أو المريضة في الحظائر قبل الذبح.
- ضمان الجودة: التأكد من خلو اللحوم من الأورام أو الخراجات أثناء التقطيع.
- دقة التعبئة: ضمان وضع القطع المناسبة في الصناديق وتصنيف المنتج بشكل صحيح.
تحديات تقنية وفرص اقتصادية
أوضح جوناثان كوك، المدير العام لشركة "Intelligent Robotics"، أن اللحوم تمثل تحدياً مثيراً للذكاء الاصطناعي كونها منتجاً بيولوجياً لا يتطابق فيه صنفان تماماً. ورغم أن هذه الأنظمة لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل تقنيات OpenAI)، إلا أنها تحلل البيانات لتسريع العمليات وأتمتتها.
من جانبه، أشار أنتوني براون، المدير الفني في "BlueSync"، إلى أن الفائدة الاقتصادية واضحة؛ فاكتشاف الخطأ داخل المسلخ يعني أن الأوان قد فات وتكبدت الشركة الخسارة، بينما يتيح النظام الذكي إطلاق الإنذار مبكراً إذا تم اكتشاف خلل في محتوى الصناديق مقارنة بما هو مفترض.
الأسئلة الشائعة
لضمان دقة عد المواشي وحل الخلافات المالية بين المزارعين والمسالخ، بالإضافة إلى مراقبة جودة اللحوم وصحة الحيوانات.
لا، يعتمد على أنظمة رؤية حاسوبية وتحليل بيانات لأتمتة العمليات، وليس على الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل نماذج OpenAI.
تساعد التقنية في اكتشاف الحيوانات المريضة، التأكد من خلو اللحوم من الأمراض، وضمان دقة التعبئة والتغليف.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!