عندما نفكر في الأقمار الاصطناعية في مجال النقل، يتخيل معظمنا تطبيق الملاحة في الهاتف. أما مشروع SPATRA الأوروبي فيُظهر أن المدار قادر على تقديم أكثر من ذلك بكثير: فبيانات رصد الأرض المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد على مراقبة درجات حرارة القضبان وتخفيف الازدحام عند معبر حدودي في صربيا. الهدف بسيط — نقل بري أكثر أمانًا وكفاءة وصداقة للبيئة — وفي النهاية يمكنك أن تكتشف أي نوع من المسافرين أنت في عالم البيانات.
تواجه شبكة النقل البري في أوروبا مشكلات كثيرة في وقت واحد. فحركة المرور تزداد كثافة، والمنظومة بأكملها تزداد تعقيدًا، وتأثيرها في البيئة يتفاقم. وهذا تحدٍّ جدي لمديري الطرق والسكك الحديدية. ويقدّم مشروع SPATRA الممول من الاتحاد الأوروبي إجابة تأتي من المدار: بيانات الأقمار الاصطناعية المعزَّزة بالذكاء الاصطناعي.
كان هدف الفريق طموحًا لكنه محدد. فشبكات النقل البري ينبغي أن تصبح أكثر أمانًا وكفاءة وصداقة للبيئة، والأداة التي يُفترض أن تحقق ذلك هي بيانات تدور فعلًا فوق رؤوسنا.
توفر بيانات رصد الأرض منذ زمن طويل رؤى حاسمة لقطاعات مثل الزراعة وإدارة الكوارث. ومع ذلك لا تزال هناك مجالات كثيرة لم يُستغل فيها الإمكان الكامل لهذه التقنية. وحدد فريق SPATRA قطاعين من هذا النوع: النقل البري بالطرق والنقل بالسكك الحديدية. ومن وجهة نظره، يمكن للتطبيقات المعتمدة على الأقمار الاصطناعية أن تحقق هناك فوائد أكثر بكثير.
تشير منسقة المشروع دانييلا ريستيتش-دوراند (Danijela Ristic-Durrant) من شركة OHB Digital Services في ألمانيا إلى عادة معينة في التفكير. تقول الباحثة: «عندما نتحدث عن استخدام بيانات الأقمار الاصطناعية في النقل البري، نميل إلى التفكير في تطبيقات تستخدم أنظمة الملاحة الساتلية العالمية مثل EGNSS».
وفي الوقت نفسه يبقى مصدر آخر للمعلومات من الفضاء في الظل. وتوضح ريستيتش-دوراند: «بيانات رصد الأرض، مثل بيانات Copernicus Sentinel المتاحة للجميع، لا تُستخدم كثيرًا. وفي هذا المشروع أردنا أن نبيّن حالات يمكن أن تعود فيها هذه البيانات بالفائدة». وعبارة «المتاحة للجميع» مهمة هنا: فهذه موارد يمكن لأي شخص لديه فكرة لاستخدامها أن يلجأ إليها.
اقترح الفريق حالتي استخدام وطوّرهما، إحداهما للسكك الحديدية والأخرى للطرق. وكلتاهما تتبعان النمط نفسه: تدخل بيانات الأقمار الاصطناعية في نماذج معزَّزة بالذكاء الاصطناعي، وتقدم هذه النماذج معلومات تساعد الناس على اتخاذ قرارات أفضل.
ركزت حالة الاستخدام الأولى على كيفية تأثير درجة الحرارة في شبكات السكك الحديدية. فمديرو البنية التحتية يتصرفون اليوم أساسًا بناءً على التنبؤات. تقول ريستيتش-دوراند: «غالبًا ما يستخدم مديرو البنية التحتية توقعات الطقس للتنبؤ بما إذا كانت القضبان معرّضة للسخونة المفرطة».
وعندما يكون الخطر مرتفعًا، يتلقى سائقو القطارات ما يُسمى أوامر السرعة المنخفضة، أو تُوقف الحركة بالكامل. وكما تؤكد المنسقة، قد يؤدي ذلك إلى اضطرابات كبيرة في تشغيل السكك الحديدية.
طوّر فريق SPATRA نظامًا يجمع بين بيانات Copernicus الحرارية الساتلية والتعلم الآلي. وتُستخدم الخوارزميات لرفع دقة البيانات، بحيث يمكن رصد درجة حرارة القضبان وتقدير خطر انبعاجها، أي تشوه المسار.
واختُبر الحل ميدانيًا في صربيا. وأظهرت الاختبارات أن النظام يمكن أن يتيح لمديري البنية التحتية مراقبة تقلبات درجة حرارة القضبان باستمرار في الشبكة كلها. ونتيجة لذلك يمكن تحديد مخاطر تشوه المسار في وقت أبكر، وهذا يدعم خدمات سكك حديدية آمنة وفعالة.
أخذت حالة الاستخدام الثانية الفريق إلى الطرق، وتحديدًا إلى معبر باتروفتسي الحدودي في صربيا. وكان الهدف معالجة الازدحام وتحسين مرافق وقوف السيارات. تقول ريستيتش-دوراند: «كانت الفكرة أن يستخدم مديرو اللوجستيات بيانات الأقمار الاصطناعية لرصد مستويات الازدحام عند الحدود وتقدير نسبة إشغال مواقف السيارات أيضًا».
اجتمعت في هذا التطبيق عدة تقنيات. فقد استفاد المشروع من إمكانات النظام الأوروبي العالمي للملاحة بالأقمار الاصطناعية وأنظمة أقمار Copernicus معًا، مقترنة بالرؤية الحاسوبية المعتمدة على الطائرات المسيّرة والذكاء الاصطناعي. والنتيجة؟ تمكن مديرو اللوجستيات من تخطيط الرحلات بكفاءة أكبر وتقدير أوقات الوصول بدقة أعلى.
أظهر SPATRA كيف يمكن تطبيق بيانات رصد الأرض في نماذج معزَّزة بالذكاء الاصطناعي لضمان نقل سلس وآمن. ولتحسين إدارة حركة المرور على الطرق ودقة مراقبة البنية التحتية للسكك الحديدية جانب بيئي أيضًا: فشبكات النقل البري الأكثر كفاءة هي في الوقت نفسه أكثر صداقة للبيئة.
وتقيّم المنسقة النتائج بواقعية. تقول ريستيتش-دوراند: «نجحنا في رفع مستوى الجاهزية التقنية لهذه التطبيقات». وتضيف على الفور أن العمل لم ينته: «كما هو الحال مع أي نظام يستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي، علينا الآن جمع مزيد من البيانات لتدريب النماذج». والمقصود من مزيد من التحسينات والاختبارات الميدانية تقريب التقنية من الجاهزية للسوق وتشجيع مزيد من الاستثمار في حلول النقل البري القائمة على الأقمار الاصطناعية.
يذكّرنا مشروع SPATRA بأن الأقمار الاصطناعية لا تقتصر على الملاحة. فقد أتاحت بيانات Copernicus Sentinel المتاحة للجميع، حين اقترنت بالتعلم الآلي، متابعة درجات حرارة القضبان في الشبكة كلها واكتشاف خطر تشوه المسار في وقت أبكر، بينما ساعدت عند حدود باتروفتسي في تقدير الازدحام ونسبة إشغال المواقف. وبالنسبة إلى طلاب علوم الحاسوب أو المعلوماتية الجغرافية أو اللوجستيات، هذه إشارة واضحة: البيانات القادمة من المدار تنتظر الأفكار، والذكاء الاصطناعي يحتاج منها إلى المزيد ليعمل بصورة أفضل.
5 أسئلة · دقيقة واحدة
English
Čeština
Deutsch
Español
Français
Magyar
Italiano
Polski
Português
Русский
Slovenčina
Türkçe
Українська
العربية
中文