وفي هذا السياق، أوضحت سحر قطرة ساماني تفاصيل هذا المشروع الذي يحمل عنوان «التنبؤ بالسلوك الترايبولوجي لأجزاء الآلات الزراعية باستخدام الذكاء الاصطناعي»، مشيرة إلى أن التنبؤ بالسلوك الترايبولوجي للمعدات الزراعية يؤدي دوراً مهماً في القطاع الصناعي من أجل تحقيق مستويات أعلى من الكفاءة وجودة أفضل للمنتجات. وأضافت: أن تآكل واحتكاك أجزاء الآلات الزراعية يُعدّان غالباً من أهم المؤشرات على العمر التشغيلي للأدوات، نظراً لدورهما في تحديد استقرار النظام ودرجة موثوقيته.
وتابعت قطرة ساماني قائلة: إن التركيز الرئيس في هذا البحث ينصبّ على استخدام ثلاثة نماذج مختلفة، تشمل النماذج الرياضية والنماذج التجريبية والنماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بهدف التنبؤ بدقة بالسلوك الترايبولوجي لهذه الأجزاء. وأضافت: أنه في هذا الإطار استُخدمت القيم المقاسة تجريبياً لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بسلوك هذه الأجزاء. وفي هذا البحث اعتُبر السلوك الترايبولوجي أثناء التلامس، بما في ذلك تآكل الأدوات، متغير الاستجابة أو مخرج النموذج. وفي المقابل، حُددت المعلمات التشغيلية مثل السرعة والحمل، إضافة إلى معلمات التلامس المطلوبة مثل الزاوية وعمق التلامس وعمق القطع، بوصفها معلمات إدخال للنموذج.
وتابعت الباحثة موضحةً أنه لإجراء التجارب تم اعتماد تقنية تصميم التجارب (DOE) لثلاثة عوامل في ثلاثة مستويات، شملت التفاعل مع التربة والمحصول والعمليات التشغيلية. وفي نهاية المطاف، ستتم مقارنة القيم المتوقعة من النماذج الرياضية ونماذج الذكاء الاصطناعي مع القيم الفعلية الناتجة عن التجارب، ومن المتوقع أن يحقق نموذج الذكاء الاصطناعي دقة وكفاءة أعلى في التنبؤ بالسلوك الترايبولوجي لهذه الأجزاء.
وفي شرحها للأهداف العامة للمشروع، قالت قطرة ساماني: إن الهدف الرئيس يتمثل في دراسة تأثير الظروف المختلفة على تآكل الأدوات الزراعية المتفاعلة مع التربة والمحاصيل، وكذلك مكونات الآلات الزراعية مثل المحرك وعلبة التروس والنظام الهيدروليكي، وذلك بهدف تقديم نموذج قادر على التنبؤ بمستويات الاحتكاك والتآكل.
وفي ختام حديثها، أشارت إلى أن هذا الإنجاز يمكن أن يسهم في رفع كفاءة المعدات الزراعية، وخفض تكاليف الصيانة واستبدال القطع، وإطالة العمر التشغيلي للأدوات، بما يؤدي في النهاية إلى تحسين كفاءة استهلاك الطاقة والمواد.
