شارك الفريق البحثي المتضمن
المدرس المساعد اسراء رمضان سلمان كلية الصيدلة
المدرس المساعد علي عبد الرضا رشيد مدير مركز الحاسبة
المدرس سيف الدين حسن حسان التدريسي في كلية الادارة والاقتصاد
ببحثاً علميا بعنوان:
“Automated aquatic biodiversity monitoring using deep learning on the Tigris River: Species identification and ecosystem assessment”
المنشور في مجلة
International Journal of Aquatic Biology
والتي تقع ضمن الربع الثالث (Q3)، ولها سايت سكور (1.3) ضمن مستوعب سكوباس.
كشفت الدراسة عن إمكانية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا التعلم العميق، في مراقبة التنوع البيولوجي المائي بشكل آلي وفعّال في نهر دجلة، وأظهرت عدة نتائج مهمة، أبرزها:
1-وجود تراجع في التنوع البيولوجي في نهر دجلة، وخاصة في أنواع الأسماك المحلية، نتيجة التلوث، بناء السدود، والتغيرات المناخية.
2-هيمنة بعض الأنواع الدخيلة (مثل الكارب الشائع)، مقابل انخفاض واضح في أعداد بعض الأنواع الأصلية المهددة مثل سمك “الحمري والبُني”.
3-قلة البيانات الدقيقة حول اللافقاريات والنباتات المائية، مما يبرز الحاجة إلى أدوات مراقبة أكثر تطورًا.
وبالتالي أظهرت نتائج الدراسة
1-أن نموذج التعلم العميق Faster R-CNN حقق دقة بنسبة 88% في التعرف على الانواع و (Recall) بنسبة 91%
2-أن نموذج U-Net المستخدم لتقطيع الصور أظهر دقة 91% في تحديد الكائنات داخل الصور المائية.
أن هذه النماذج تفوقت على الطرق التقليدية مثل الصيد اليدوي أو الفحص البصري، خصوصًا في الظروف الصعبة كالعكورة العالية وقلة الإضاءة.
وبالتالي يوضح اهمية الذكاء الاصطناعي بتوفير وسيلة ذكية، دقيقة، وسريعة لمراقبة النظم البيئية المائية دون الحاجة لتدخل بشري مباشر ومكلف.
رابط البحث