د دعاء بدوي تكتب: الذكاء الإصطناعي في التصنيع الغذائي «المفاهيم الأساسية والبيانات»

قسم تكنولوجيا الحاصلات البستانية – معهد بحوث تكنولوجيا الأغذية- مركز البحوث الزراعية- مصر

يعد هذا المقال بمثابة حجر الزاوية لفهم واحد من أكثر التحولات التكنولوجية إثارة وتأثيراً في عصرنا الحالي
ألا وهو الذكاء الاصطناعي  (Artificial Intelligence – AI)، ودوره التحويلي في قطاع التصنيع الغذائي. سيتناول هذا المقال المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي، أنواعه الرئيسية، وكيفية تعلم الآلات، مع التركيز بشكل خاص على الأهمية الحيوية للبيانات.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي هو مجال في علوم الكمبيوتر يهدف إلى تطوير آلات وبرامج قادرة على محاكاة القدرات المعرفية البشرية مثل التعلم، حل المشكلات، اتخاذ القرارات، وفهم اللغة والصور. يسعى لجعل الآلات “تُفكر” وتتصرف بذكاء.

مستويات الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI / Weak AI): هو الأكثر شيوعًا حاليًا. يُصمم لأداء مهام محددة جدًا بذكاء فائق (مثل أنظمة التوصية، التعرف على الوجه، وأنظمة فحص الجودة في المصانع الغذائية).
• الذكاء الاصطناعي العام (General AI / Strong AI): مفهوم مستقبلي يشير إلى أنظمة قادرة على فهم وتعلم أي مهمة فكرية بشرية والتعميم عبر مجالات متعددة. (لم نصل إلى هذا المستوى بعد)
• الذكاء الفائق (Superintelligence): مفهوم افتراضي لأنظمة تتفوق على الذكاء البشري في جميع الجوانب المعرفية، الإبداعية، والاجتماعية. (تأثيره سيكون غير مسبوق)

تعلم الآلة  (Machine Learning – ML)

هو فرع محوري من الذكاء الاصطناعي يُمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات والتحسن بمرور الوقت دون برمجة صريحة لكل مهمة. على عكس البرمجة التقليدية التي تتطلب تحديد كل قاعدة، تتعلم الآلة الأنماط والعلاقات من كميات كبيرة من البيانات لتتمكن من اتخاذ قرارات جديدة.

التعلم العميق   (Deep Learning – DL)

فرع من فروع تعلم الآلة مستوحى من بنية الدماغ البشري، ويعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية
(Artificial Neural Networks – ANNs)  ذات الطبقات المتعددة. هو المحرك الأساسي وراء التقدم الحديث في مجالات مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام، حيث يكتشف أنماطًا معقدة للغاية في البيانات الضخمة.

كيف يعمل التعلم العميق؟

تُحاكي الشبكات العصبية الاصطناعية الخلايا العصبية في الدماغ، حيث تتلقى كل عقدة مدخلات وتُجري عمليات حسابية وتمرر المخرجات. تتعلم الشبكة بتعديل “أوزان” الاتصالات بين العقد لتقليل الأخطاء في التنبؤات، مما يسمح لها بمعالجة البيانات في مستويات متزايدة من التجريد (مثل التعرف على الحواف، ثم الأشكال، ثم الكائنات).

أنواع تعلم الآلة

تُصنف خوارزميات تعلم الآلة بناءً على طبيعة البيانات وطريقة التعلم:

• التعلم الخاضع للإشراف (المراقب)  (Supervised Learning):
  • يتم تدريب النموذج على بيانات مُعنونة (Labeled Data)، أي بيانات تحتوي على “الإجابة الصحيحة” المسبقة. يتعلم النموذج العلاقة بين المدخلات (Features) والمخرجات (Labels) للتنبؤ ببيانات جديدة.
  • التصنيف (Classification): التنبؤ بفئة أو تصنيف محدد (مثل: منتج “صالح للبيع” أو “تالف” بناءً على الصور).
  • الانحدار (Regression): التنبؤ بقيمة عددية مستمرة (مثل: التنبؤ بمدة صلاحية منتج غذائي بناءً على عوامل معينة).
• التعلم غير الخاضع للإشراف (غير المراقب)  (Unsupervised Learning):
  • يتم تدريب النموذج على بيانات غير مُعنونة (Unlabeled Data) دون أي إجابات صحيحة مسبقة.
  • الهدف: اكتشاف الأنماط المخفية، الهياكل، أو العلاقات داخل البيانات بنفسه.
  • التجميع (Clustering): تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا في مجموعات (مثل: تجميع المستهلكين في شرائح سوقية بناءً على عادات الشراء).
  • تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction): تقليل عدد المتغيرات في البيانات مع الحفاظ على المعلومات الأساسية (مثل: تبسيط بيانات أجهزة استشعار متعددة لمؤشر واحد).
• التعلم المعزز (Reinforcement Learning – RL):
  • نوع مختلف تمامًا، يُمكن الأنظمة من التعلم من التفاعلات المباشرة مع البيئة.
  • يركز على كيفية اتخاذ “وكيل” (Agent) قرارات في “بيئة” (Environment) لتحقيق أقصى قدر من “المكافآت” (Rewards) على المدى الطويل، على غرار تدريب حيوان أليف بالمكافآت والعقوبات.
  • واعد في تحسين العمليات الآلية المعقدة (مثل تدريب الروبوتات على التعامل مع المنتجات الحساسة) وتحسين جداول الإنتاج ديناميكيًا.

نماذج شائعة في تعلم الآلة

هذه هي الأدوات التي تُستخدم لتنفيذ أنواع تعلم الآلة:

• أشجار القرار (Decision Trees): نماذج بسيطة تشبه المخططات الانسيابية للتصنيف والانحدار، سهلة التفسير.
• الآلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines – SVMs): تُستخدم بشكل أساسي للتصنيف، وتعمل على إيجاد أفضل “مستوى فاصل”(Hyperplane)  بين فئات البيانات.
• الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks – ANNs): الأساس للتعلم العميق، قوية في اكتشاف الأنماط المعقدة.
• الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks – CNNs): مثالية لمعالجة الصور والفيديو (مثل التعرف على عيوب الفاكهة).
• الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks – RNNs): مناسبة للبيانات المتسلسلة بمرور الوقت (مثل التنبؤ بالطلب المستقبلي).

البيانات: وقود الذكاء الاصطناعي

البيانات هي “وقود” نماذج الذكاء الاصطناعي؛ جودتها وكميتها حاسمتان. (البيانات السيئة تؤدي إلى نماذج سيئة)

أهمية البيانات

• التدريب:(Training) النماذج تتعلم من البيانات، وكلما كانت البيانات متنوعة ودقيقة وممثلة، كان أداء النموذج أفضل.
• التقييم: (Evaluation) تُستخدم بيانات منفصلة (لم يراها النموذج) لتقييم أداء النموذج وضمان قدرته على التعميم.
• التحيز (Bias): البيانات المتحيزة يمكن أن تؤدي إلى نماذج متحيزة تُقدم قرارات خاطئة أو غير عادلة.

معالجة البيانات

• تنظيف البيانات (Data Cleaning): عملية أساسية لضمان الجودة، وتشمل:
  • التعامل مع البيانات المفقودة (الملء أو الحذف).
  • إزالة القيم المتطرفة (التي تبتعد بشكل كبير عن بقية البيانات).
  • تصحيح الأخطاء (مثل الأخطاء الإملائية أو التنسيق).
  • إزالة البيانات المكررة.
• تحويل البيانات (Data Transformation): لجعلها مناسبة للخوارزميات وتحسين الأداء:
  • التحجيم (Scaling): جعل جميع الميزات في نفس النطاق.
  • التشفير (Encoding): تحويل البيانات الفئوية إلى تنسيقات عددية (مثل One-Hot Encoding).
  • الهندسة المعمارية للميزات (Feature Engineering): إنشاء ميزات جديدة من الموجودة لاستخلاص معلومات أكثر فائدة.

مصادر البيانات في التصنيع الغذائي

• أجهزة الاستشعار: على خطوط الإنتاج (حرارة، ضغط، pH، وزن، لون) وفي التخزين والمختبرات.
• قواعد البيانات الداخلية: سجلات الإنتاج، الجودة، الصيانة، سلسلة التوريد، والبحث والتطوير.
• بيانات المستهلك: بيانات المبيعات، مراجعات المنتجات عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي، استبيانات التفضيلات.
• بيانات خارجية: بيانات الطقس، أسعار السوق، والبيانات التنظيمية.

ختاماً.. إن فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي وأنواعه، وكيفية تعلم الآلات من البيانات، وأهمية جودة البيانات ومصادرها هو المفتاح لفتح الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في التصنيع الغذائي. هذه المعرفة هي نقطة الانطلاق لتطبيق هذه التقنيات بفعالية ومسؤولية لتحقيق الكفاءة والأمان والاستدامة في إنتاج الغذاء لمستقبلنا. في المقال القادم سنتعرف على رؤية الكمبيوتر (العين الرقمية) ومعالجة الصور في صناعة الأغذية لضمان جودة المنتج النهائي.