- تعتمد نحو 95% من الأغذية التي نتناولها على التربة، كما تمثل التربة مخزناً رئيسياً للكربون. لكن مع تدهور نحو ثلث تربة العالم بالفعل، يصبح من الصعب حماية ما تبقى منها في ظل تغير المناخ.
- يمكن لتقنيات التعلم الآلي رسم خرائط للتربة واكتشاف الأنماط فيها، لكنها نادراً ما تفسر سلوك التربة أو كيفية استجابتها للظروف غير المألوفة.
- يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء أن تساعد العلماء على الوصول إلى أسئلة أفضل بصورة أسرع، شريطة أن تظل العملية البحثية بقيادة العلماء.
نحن نطلب من تربتنا اليوم أكثر مما طلبناه منها في معظم مراحل التاريخ الحديث.
يعتمد نحو 95% من الغذاء الذي نتناوله على التربة، ما يعني أنها مطالبة بمواصلة إنتاج الغذاء حتى مع تزايد صعوبة التنبؤ بالأحوال الجوية.
كما يتعين على التربة تخزين الكربون. فهي تختزن كمية من الكربون تفوق ما يوجد في الغلاف الجوي وفي جميع النباتات البرية مجتمعة. ويجب عليها القيام بكل ذلك في ظل ضغوط متزايدة، إذ إن ثلث تربة العالم قد تدهور بالفعل، فيما يمكن للتعرية وحدها أن تقلص إنتاج المحاصيل بنسبة تصل إلى عُشر الإنتاج بحلول عام 2050.
لكن التربة لا تتصرف كالآلات. فقد ينجح أحد الحلول في زيادة تخزين الكربون في حقل معين، لكنه قد يحقق نتائج أضعف في حقل آخر تختلف فيه المعادن والرطوبة والتاريخ البيئي. كما أن أرضاً تبدو مستقرة اليوم قد تتغير بعد سنوات من الإجهاد الناتج عن الحرارة ونقص المياه.
بالنسبة إلى العلماء ومديري الأراضي، تبدأ الصعوبة الحقيقية بعد إجراء القياسات. إذ يتعين عليهم فهم سبب تصرف التربة بالطريقة التي تتصرف بها، والتنبؤ بما قد تفعله لاحقاً. وغالباً ما يُقدَّم الذكاء الاصطناعي باعتباره وسيلة لتجاوز هذا التعقيد، لكن دوره الأكثر فائدة قد يكمن في مساعدة العلماء على التعامل مع هذا التعقيد وفهمه بصورة أفضل.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد أبحاث التربة؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في أبحاث التربة. إذ تساعد أدوات التعلم الآلي على رسم خرائط خصائص التربة، وتحليل البيانات المتدفقة من أجهزة الاستشعار، والتنبؤ بالظروف عبر مساحات جغرافية واسعة، بما يسمح بالكشف عن أنماط يصعب على الإنسان ملاحظتها بمفرده. لكن التعرف على الأنماط ليس سوى الخطوة الأولى في البحث العلمي.
قد يُظهر أحد النماذج أن إشارة معينة ترتبط بخاصية من خصائص التربة، من دون أن يفسر سبب وجود هذا الارتباط. وقد يتنبأ بتغير في كمية الكربون المخزنة في التربة من دون أن يكشف عن العملية التي تقف وراء ذلك التغير. كما قد يفشل النموذج تحديداً عندما تكون الحاجة إليه أكبر، أي عندما تدفع الفيضانات والجفاف وموجات الحر التربة إلى ظروف تتجاوز كل ما تعلّمه النموذج من بيانات التدريب.
وهذه هي الفجوة التي تستحق المعالجة.
تحتاج أبحاث التربة اليوم إلى وسائل أفضل لربط الأدلة ببعضها، وموازنة التفسيرات المتنافسة، وتحديد ما الذي ينبغي دراسته بعد ذلك.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل مثل فريق بحث متخصص في التربة؟
تمثل أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء خطوة في هذا الاتجاه. ففي حين يُصمم نموذج الذكاء الاصطناعي التقليدي لأداء مهمة واحدة، يوزع النظام متعدد الوكلاء الأدوار على عدد من وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويسمح لهم بمعالجة المشكلة على مراحل.
يمكن لأحد الوكلاء مراجعة الدراسات العلمية، بينما يحلل آخر البيانات، ويتولى ثالث اختبار مدى قوة تفسير مقترح، في حين يوازن رابع بين الفرضيات المتنافسة لتحديد أيها أكثر منطقية وفائدة وقابلية للاختبار.
يمثل هذا النوع من الأنظمة مساعداً قوياً، لكنه ليس عالماً قائماً بذاته. فوكلاء الذكاء الاصطناعي يتميزون بالسرعة والقدرة على التعامل مع كميات هائلة من المعلومات، لكنهم يظلون معتمدين على الباحثين البشر في صياغة السؤال وتقييم الإجابة.
وفي مجال يتأثر بالتاريخ المحلي والمناخ والبيولوجيا وأساليب إدارة الأراضي، يصبح الدور البشري حاسماً، لأن التربة لا يمكن فهمها اعتماداً على البيانات وحدها. ومع ذلك، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إدخال الأدلة المتفرقة ضمن إطار بحثي واحد.
وبدلاً من إنشاء خريطة ثابتة أخرى، يمكنهم المساعدة في بناء «توأم رقمي» للتربة يتم تحديثه باستمرار مع وصول ملاحظات جديدة. وبدلاً من الاكتفاء بإطلاق تنبيه حول اتجاه مقلق، يمكنهم مساعدة الباحثين على استكشاف أسباب المشكلة وتحويل الدراسات ومجموعات البيانات المتفرقة إلى أسئلة قابلة للاختبار.
اختبار الفكرة على كربون التربة
في دراسة حديثة، كلفتُ أنا وزملائي نظاماً من الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء بالعمل على إحدى أكثر القضايا إثارة للجدل في هذا المجال، وهي مقدار الكربون الذي تستطيع التربة تخزينه ومدى استقرار هذا الكربون.
يتمحور النقاش حول مفهوم تشبع التربة بالكربون، أي ما إذا كانت هناك حدود قصوى لكمية الكربون المرتبط بالمعادن التي تستطيع التربة تخزينها.
ويكتسب هذا المفهوم أهمية حقيقية في سياسات المناخ، حيث تُعتبر حتى الزيادات المحدودة في كربون التربة وسيلة مهمة للمساهمة في التخفيف من تغير المناخ، رغم استمرار الجدل حول الحدود الفعلية لهذه القدرة في الظروف الواقعية.
تكمن قيمة نظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء في العملية نفسها أكثر من أي إجابة منفردة يقدمها. فقد راجع الدراسات الحديثة، وأنشأ فرضيات متباينة، وحاكى بعض جوانب مراجعة الأقران، ورتب النتائج وفقاً لمدى جدتها ومنطقيتها وقابليتها للتنفيذ واتساع نطاق تطبيقها.
ساعد النظام على تنظيم نقاش معقد ضمن مسارات بحثية أكثر وضوحاً، من خلال الفصل بين القدرة النظرية للتربة على تخزين الكربون وبين الكمية التي تخزنها فعلياً في الظروف الواقعية، كما سلط الضوء على العوامل البيولوجية والكيميائية المؤثرة، واقترح أن التربة القريبة من مرحلة التشبع قد تستجيب للإجهاد المناخي بطريقة تختلف عن التربة التي ما زالت تمتلك قدرة إضافية على تخزين الكربون.
ولا تزال كل واحدة من هذه الأفكار بحاجة إلى تدقيق الخبراء لتحديد ما إذا كانت تستند إلى أدلة فعلية، وما إذا كانت مفيدة بالفعل وقابلة للاختبار في الحقل أو المختبر.
وعندما يُستخدم بالشكل الصحيح، فإن الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء لا يُخرج العلماء من دائرة البحث، بل يمنحهم نقطة بداية أكثر تنظيماً.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث التربة
عند استخدام الذكاء الاصطناعي، هناك خطر حقيقي يتمثل في اعتبار الإجابة المصاغة بطلاقة إجابة عميقة بالضرورة.
فالنظام الذي يتم تدريبه على بيانات غير متوازنة لن يكون قادراً على فهم أنواع التربة التي لم يسبق لأحد قياسها أو دراستها. وقد ينهار نموذج موثوق في الظروف المعتادة عندما يتعامل مع ظروف الجفاف أو الفيضانات التي تقع خارج نطاق خبرته السابقة.
وتُعد التربة مجالاً صعباً بشكل خاص. فالبيانات المتعلقة بها مجزأة ومحلية، كما أن الدراسات العلمية غير متوازنة بين المناطق المختلفة وأنواع التربة وأنظمة الزراعة المتنوعة.
وحتى النماذج الرائدة اليوم لا تجيب بصورة صحيحة إلا عن نحو 65% من أسئلة اختبارات علوم التربة المتقدمة، وهو ما يذكرنا بحجم الدور الذي لا يزال الحكم البشري مطالباً بأدائه عند استخدام الذكاء الاصطناعي.
وعند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من دون شفافية، يمكن أن تصبح نقاط الضعف والثغرات الموجودة أصلاً أكثر صعوبة في الاكتشاف. كما أن القدرة على الوصول إلى هذه التقنيات ليست متساوية، لأن القوة الحاسوبية والخبرات المطلوبة لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة لا تتوافر بالتساوي بين مختلف دول العالم.
لذلك، من المهم إخضاع هذه الأنظمة لمعايير مرتفعة. وينبغي أن تكون قادرة على توضيح مصادر المعلومات التي تعتمد عليها، والإفصاح عن مستويات عدم اليقين، وإتاحة المجال أمام الآخرين لمراجعة نتائجها وانتقادها.
ذكاء اصطناعي بقيادة العلماء، لا علماً يقوده الذكاء الاصطناعي
تُعد التربة واحدة من أكثر موارد كوكبنا أهمية، وفي الوقت نفسه واحدة من أكثر الموارد التي يتم تجاهلها. وستؤثر حالتها في الأمن الغذائي والقدرة على مواجهة تغير المناخ وإدارة الأراضي لعقود مقبلة.
يمكن للذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء أن يساعد العلماء على التعامل مع هذا التعقيد من خلال اكتشاف الروابط بصورة أسرع، وصياغة فرضيات أكثر دقة، وتبسيط المراحل الأولية الشاقة من البحث، بما يسمح للخبراء بتوجيه وقتهم نحو المجالات التي تكون فيها خبرتهم أكثر أهمية: المراقبة الميدانية والتفسير وإصدار الأحكام العلمية.
وستعتمد قيمة أنظمة الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات التي تقوم عليها، وشفافية طريقة استدلالها، وخبرة الأشخاص الذين يوجهون استخدامها.
وعند استخدامها بهذه الدرجة من الانضباط، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يصبحوا شركاء حقيقيين في عملية الاكتشاف، وأن يساعدوا علماء التربة على الانتقال من مجرد رصد الأنماط الموجودة تحت أقدامنا إلى فهم الأنظمة الحية التي تدعم حياتنا.
فالتربة التي تقوم عليها كل قراراتنا المتعلقة بالغذاء والمناخ تستحق منا هذا القدر من الاهتمام على الأقل.
