د.
عندما نتحدث عن النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإن الأمر لا يتعلق بأفكار نظرية، بل بأدوات مستخدمة في قطاعات متعددة حول العالم. كيف يمكننا توظيف هذه النماذج المتاحة لتحسين قراراتنا اليومية، خاصة في بيئة محدودة الموارد؟
أبسط نماذج التنبؤ وأكثرها انتشارا هي نماذج السلاسل الزمنية، التي تعتمد على البيانات التاريخية لتوقع الاتجاهات المستقبلية. يمكن استخدامها لتقدير عدد الطلاب المتوقع تسجيلهم، أو حجم الطلب على خدمة صحية، أو تطور أسعار سلعة معينة خلال الأشهر القادمة.
من النماذج المستخدمة، نماذج التعلم الآلي مثل Random Forest و XGBoost، وهي فعالة عندما تتداخل عدة عوامل في التأثير على النتيجة، مثل التنبؤ باحتمال تعثر مشروع، أو تحديد المناطق الأكثر عرضة لضغط خدمي. هذه النماذج مستخدمة عالميا في التمويل والصحة وإدارة المخاطر.
وفي القطاع الزراعي، تتجلى أهمية الذكاء الاصطناعي بصورة أوضح. إذ يمكن استخدام نماذج تنبؤية لربط بيانات الأمطار، ودرجات الحرارة، ونوعية التربة، ومواعيد الزراعة، بإنتاجية المحاصيل. على سبيل المثال، يمكن بناء نموذج يتوقع إنتاجية محصول الذرة أو السمسم في موسم معين استنادا إلى بيانات من مواسم سابقة. هذا النوع من النماذج يساعد في تقدير حجم المعروض والمتوقع، واتخاذ قرارات مبكرة بشأن التخزين أو التصدير أو دعم المدخلات الزراعية.
كما يمكن استخدام نماذج تحليل الصور المعتمدة على التعلم العميق لرصد صحة المحاصيل عبر صور الأقمار الصناعية أو الطائرات المسيرة، واكتشاف مؤشرات مبكرة للإجهاد المائي أو الإصابة بالآفات. التدخل المبكر في هذه الحالات قد يوفر خسائر كبيرة، خاصة في ظل تقلبات المناخ.
في السياق السوداني، حيث يعتمد جزء كبير من الاقتصاد على الزراعة والثروة الحيوانية، يمكن أن يشكل هذا النوع من التنبؤ دعامة أساسية للأمن الغذائي. فبدلا من الانتظار حتى نهاية الموسم لمعرفة حجم الإنتاج، يمكن الحصول على تقديرات مبكرة تساعد في توجيه السياسات التمويلية والتسويقية.
من حيث الحصول على هذه الأدوات، فإن معظم النماذج المذكورة متاحة عبر مكتبات مفتوحة المصدر يمكن تشغيلها باستخدام أدوات تحليل البيانات الشائعة. كما توفر منصات سحابية خدمات جاهزة لبناء نماذج تنبؤية دون الحاجة إلى بنية تقنية معقدة، مع إمكانية البدء بنطاق تجريبي محدود.
أما من ناحية الأمان، فيجب الانتباه إلى ثلاثة جوانب: حماية البيانات من الوصول غير المصرح به، وإزالة أي معلومات شخصية غير ضرورية قبل التحليل، ومراجعة نتائج النماذج دوريا لتجنب التحيز أو سوء التفسير. الذكاء الاصطناعي أداة داعمة، لكنه يحتاج دائما إلى إشراف بشري واع.
إن إدخال النماذج التنبؤية في قطاعات مثل الزراعة لا يتطلب قفزة تقنية كبيرة، بل رؤية واضحة، وبيانات يمكن تنظيمها. وعند حسن الاستخدام، يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي شريكا في تقليل المخاطر، وتحسين الإنتاج، وتعزيز القدرة على التخطيط في بيئة تتسم بعدم اليقين.
في المقال القادم، نناقش كيف يمكن قياس جودة النموذج التنبؤي، ومتى نثق في نتائجه، ومتى نعيد النظر في افتراضاته.

٢٥ فبراير ٢٠٢٦م