بيئة أبوظبي وسيلة إعلامية غير ربحية مسؤولية مجتمعية تملكها مجموعة نايا للتميز
اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
شبكة بيئة ابوظبي، الامارات العربية المتحدة، 28 فبراير 2022
نجحت هيئة أبوظبي للزراعة والسلامة الغذائية بالتعاون مع هيئة أبوظبي الرقمية، ومركز الإمارات للابتكار في الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات في تطوير نموذج للتنبؤ بالواردات الغذائية الزراعية والحيوانية والأعلاف، اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وذلك لبناء رؤية مستقبلية لاتجاه وقيمة الواردات الغذائية لدولة الإمارات العربية المتحدة، وتحليل المواد الغذائية الاستراتيجية الأكثر استيرادًا ومصادرها وكمياتها، من أجل تحديد فرص التنويع المحتملة لمصادر الاستيراد، والحد من الهدر.
تم بناء النموذج من خلال تطوير لوحة معلومات تصويرية تفاعلية عن طريق تحليل سلسلة من البيانات التاريخية لكميات وقيم الواردات وإعادة التصدير من المنتجات الغذائية الحيوانية والزراعية والأعلاف، وتوضح اللوحة معلومات تفاعلية عن الدول التي يتم استيراد الأغذية والأعلاف منها والكميات والقيم التي يتم استيرادها بهدف إنشاء نموذج تعلم الآلة (Machine Learning) للتنبؤ بكمية واردات الأغذية النباتية والحيوانية والأعلاف الحيوانية إلى دولة الإمارات العربية المتحدة، وتحديد حجم الاستيراد وكلفته والدول التي يتم الاستيراد منها، كما يقوم النموذج بتحليل عمليات الهدر من الغذاء في الدولة، وبالتالي تحديد الفرص المحتملة لإعادة التصدير.
وقالت عائشة النايلي الشامسي مدير إدارة الإحصاء والتحليل في هيئة أبوظبي للزراعة والسلامة الغذائية أن تطوير نموذج للتنبؤ بالواردات الغذائية وفهم اتجاهات وأنماط استيراد الأغذية والأعلاف يساعد على بلورة صورة واضحة لمستويات الواردات الغذائية في المستقبل، وتمكين وضع السياسات والأنظمة والخطط التي تضمن استمرارية إمدادات الغذاء للدولة، بالإضافة إلى المساعدة في وضع خطط استجابة دقيقة في أوقات الكوارث والأزمات، أو عند حدوث أية اضطرابات متعلقة بتوريد الغذاء، وذلك من خلال معرفة الكميات المستوردة حالياً في الدولة.
وأوضحت أن تطوير النموذج استند إلى معلومات الواردات الغذائية للدولة خلال الفترة من 2015 إلى 2020، حيث تم الاعتماد على بيانات الواردات الغذائية الحيوانية لمنتجات مثل البيض ولحوم الدجاج المجمدة ولحوم الدجاج الطازجة، وكذلك المنتجات الزراعية مثل الخيار الطماطم والبطيخ والأعلاف وذلك لفهم مستوى الاعتماد في تلبية احتياجات المستهلكين لكل منتج والدولة الوارد منها، وبالتالي تحديد طبيعة المخاطر المحتملة فيما يخص العرض والأسعار وفرص إيجاد بدائل وقت الأزمات والطوارئ أو في حال قلة المعروض أو ارتفاع الأسعار، مشيرة إلى أن النموذج يوفر معلومات تفصيلية عن معدلات الهدر لكل منتج ضمن سلسلة التوريد مما يساعد على تعزيز آليات المحاسبة على الهدر في الأغذية، وخلق فرص لإعادة التصدير .
ولفتت الشامسي إلى أن النموذج يتيح إمكانية إضافة تحديثات جديدة لمواكبة المتطلبات المستقبلية، مشيرة إلى أن التحديثات المستقبلية والإضافات المخطط لها على النماذج التي تم تطويرها تشمل إضافة منتجات غذائية جديدة لتحليل بياناتها بنفس آلية تحليل بيانات المنتجات المتوفرة حاليا، بالإضافة إلى وضع معايير إضافية لتطوير أداء نموذج التنبؤ بالواردات، كالتغيرات الموسمية لبيانات المنتجات، كما سيتم تطوير نموذج للتنبؤ بالإنتاج المحلي، لتحديد كمية وقيمة الإنتاج المتوقع من المنتجات الغذائية المحلية، اعتماداً على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
