← أحدث الأبحاث
🧬 biology

Automated estimation of gadoid and flatfish abundance in stereo-BRUV footage using YOLO object detection

تقدم هذه الدراسة مساراً مؤتمتاً قائماً على تقنية YOLO ينجح في اكتشاف الأسماك الغادوية والأسماك المفلطحة في لقطات كاميرات الاستطلاع تحت الماء ثلاثية الأبعاد (stereo-BRUV) من مزارع الرياح في بحر الشمال، مع تقديم مقياس مخصص للتحقق من قدرته على تقدير وفرة الأسماك بكفاءة، وإثبات أن الجمع بين وجهات نظر الكاميرا المزدوجة يعزز حساسية تقديرات العشيرة مقارنة بوجهات النظر الأحادية.

المؤلفون الأصليون: Mario Lambrette, Anthony W. J. Bicknell, Samuel Gierhart, Matthew J. Witt

نُشر 2026-10-05
📖 5 دقيقة قراءة🧠 قراءة متعمّقة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Mario Lambrette, Anthony W. J. Bicknell, Samuel Gierhart, Matthew J. Witt

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

يعتبر قاع المحيط مشهداً طبيعياً شاسعاً ومتغيراً، حيث تزدهر الحياة فيه بطرق غالباً ما تكون غير مرئية للعين البشرية. ولفهم كيفية تغير مجتمعات الأسماك بمرور الوقت، يحتاج العلماء إلى عدّها، لكن القيام بذلك تحت الماء أمر صعب للغاية. تعتمد الطرق التقليدية غالباً على سحب الشباك أو الفخاخ عبر قاع البحر، مما قد يضر بالأنظمة البيئية ذاتها التي يحاول الباحثون دراستها. وقد ظهر بديل أكثر رفقاً: وهو التصوير بالفيديو عن بُعد باستخدام الطعم. يقوم العلماء بإنزال نظام كاميرا، مثقل بكمية صغيرة من طعم الأسماك، إلى قاع المحيط. تجذب رائحة الطعم الأسماك المحلية، وتقوم الكاميرا بتسجيلها لمدة ساعة أو أكثر. توفر هذه الطريقة نافذة غير جائرة على الحياة البحرية، ولكنها تأتي مع عقبة هائلة؛ إذ يمكن لمسح واحد أن يولد مئات الجيجابايت من لقطات الفيديو. وللحصول على تعداد للأسماك، يجب على خبير بشري الجلوس ومشاهدة كل دقيقة من تلك اللقطات، إطاراً تلو الآخر، لحصر أقصى عدد من الأفراد الذين شوهدوا في وقت واحد. هذه العملية اليدوية بطيئة ومكلفة، وتحد من كمية البيانات التي يمكن تحليلها في النهاية.

لقد تصدى فريق من الباحثين في جامعة إكستر لهذه العقبة من خلال تعليم الحواسيب كيفية العدّ. فقد طوروا نظام ذكاء اصطناعي متخصصاً صُمم لمشاهدة فيديوهات تحت الماء والتعرف تلقائياً على مجموعتين محددتين من الأسماك: الأسماك الشبيهة بالقد (المعروفة باسم Gadoids)، والأسماك المفلطحة. أُجريت الدراسة في شمال بحر الشمال، وهي منطقة تتخللها مزارع الرياح البحرية حيث كان الفريق يراقب كيفية تأثير هذه الهياكل الضخمة على حياة الأسماك المحلية. وبدلاً من الاعتماد على زاوية كاميرا واحدة، استخدم الفريق نظام ستيريو (مجسم)، والذي يسجل المشهد من منظورين مختلفين قليلاً في آن واحد، تماماً كما تفعل العين البشرية. ومن خلال تدريب ذكائهم الاصطناعي على آلاف الإطارات المرئية المشروحة، أنشأوا مسار عمل يمكنه فحص ساعات من اللقطات في جزء ضئيل من الوقت الذي يستغرقه البشر، مما ينتج تعدادات موثوقة لوفرة الأسماك.

لم يكتفِ الباحثون ببناء جهاز كشف فحسب، بل بنوا نظاماً يفهم التحديات المحددة للعدّ تحت الماء. ففي إطار الفيديو المزدحم، غالباً ما تختبئ الأسماك خلف بعضها البعض، مما يجعل من الصعب تحديد العدد الموجود بدقة. وقد درب الفريق نموذجهم على إدراك أنه كلما زاد عدد الأسماك، زادت صعوبة عدّها بشكل مثالي. كما استحدثوا طريقة جديدة لقياس النجاح تأخذ هذا الواقع في الاعتبار، حيث تقبل بأن هامش خطأ صغيراً هو أمر طبيعي عندما تكون الأسماك متكدسة معاً. وعندما اختبروا نظامهم مقابل التعدادات التي أجراها الخبراء البشر، كانت النتائج مذهلة؛ فقد طابقت تقديرات الكمبيوتر تعدادات البشر بدقة عالية جداً، وحددت بشكل صحيح وجود والأعداد التقريبية للأسماك المفلطحة والأسماك الشبيهة بالقد في كل حالة تقريباً. كان النظام فعالاً لدرجة أنه استطاع استبدال جزء كبير من العمل اليدوي، مما قلص الوقت اللازم لمعالجة بيانات المسح من شهور إلى أسابيع.

جاء أحد الاكتشافات الأكثر إثارة للدهشة من الطريقة التي استخدم بها النظام زاويتي الكاميرا. ففي المسوحات التقليدية، يختار العلماء عادةً عرض كاميرا واحدة فقط للعدّ، ويعاملون الكاميرا الثانية كنسخة احتياطية أو لقياس طول السمكة. ووجد الباحثون أنه من خلال السماح للكمبيوتر بالنظر إلى كلتا الزاويتين والاكتفاء بأخذ العدد الأعلى من الاثنين، حصلوا على صورة أوضح لمجتمع الأسماك. هذا النهج، الذي أطلقوا عليه اسم "العد الأقصى"، قلل من الضجيج وعدم اليقين في البيانات. لقد جعل نتائج المسح أكثر حساسية للتغيرات الحقيقية في البيئة. فعلى سبيل المثال، عند تحليل كيفية تغير أعداد الأسماك مع المسافة من قواعد توربينات الرياح، كشفت طريقة الكاميرتين عن نمط واضح فاتته طريقة الكاميرا الواحدة. فالأسماك المفلطحة، التي تميل للبقاء منخفضة والاندماج مع قاع البحر، كانت صعبة الرصد بشكل خاص من زاوية واحدة فقط، لكن نهج العرض المزدوج التقطها بفعالية أكبر بكثير.

كما سلطت الدراسة الضوء على الفويد العملية لهذا الأتمتة للمراقبة طويلة الأمد. وبينما تطلب إعداد النظام استثماراً أولياً من الوقت لتسمية بيانات التدريب وضبط البرامج، إلا أن العائد كان فورياً في الميدان. فقد تمكن الفريق من معالجة بيانات مسح عام 2024 في 68 يوماً فقط، مقارنة بـ 134 يوماً لمسح العام السابق الذي اعتمد كلياً على العد اليدوي. هذه السرعة لا توفر الوقت فحسب، بل تسمح للعلماء بطرح أسئلة أكثر تعقيداً حول كيفية استجابة النظم البيئية البحرية للنشاط البشري. وأشار الباحثون إلى أنه بينما تم تصميم نظامهم حالياً ليتناسب مع أنواع محددة من الأسماك والظروف في بحر الشمال، فإن إطار العمل مفتوح ومتاح. وهو يثبت أنه مع الأدوات الصحيحة، يمكن تحويل الأحجام الهائلة من بيانات الفيديو التي يجمعها علماء البحار إلى معرفة قابلة للتطبيق دون أن تُدفن تحت وطأة العمل اليدوي.

يوحي نجاح هذا المشروع بمسار جديد للمستقبل في مجال الحفاظ على البيئة البحرية. فمن خلال أتمتة المهمة المملة للعدّ، يمكن للعلماء تركيز طاقتهم على تفسير البيانات بدلاً من مجرد جمعها. إن القدرة على اكتشاف التغيرات الطفيفة في وفرة الأسماك، مثل انخفاض الأعداد كلما ابتعدنا عن توربينات الرياح، توفر أدلة حاسمة لإدارة هذه المواقع الصناعية بمسؤولية. ويؤكد الباحثون أنه بينما يعد الكمبيوتر أداة قوية، فإنه يعمل بشكل أفضل عندما يكمل الخبرة البشرية بدلاً من استبدالها بالكامل. لقد صُمم النظام للتعامل مع الجزء الأكبر من عملية العد، مع تحديد المشاهد الأكثر تعقيداً للمراجعة البشرية إذا لزم الأمر. إن هذه الشراكة بين البصيرة البشرية وسرعة الآلة تقدم حلاً قابلاً للتوسع لمراقبة صحة محيطاتنا، مما يضمن أنه بينما نبني المزيد من البنية التحتية في قاع البحر، يمكننا أيضاً أن نبقي عيناً دقيقة ويقظة على الحياة التي تسكنه.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف 🧬 q-bio →