تمكَّن فريق بحثي من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ومؤسسات أخرى، للمرة الأولى، من تطوير نموذج متعدد الوسائط يدعم القدرة على معالجة صور الاستشعار عن بُعد وتصنيفها دلالياً، إضافة للربط بين كل بكسل في الصورة بفئات أو مجموعات من الأشياء المحددة مثل المباني والسيارات والتوصيفات الدلالية وتمكن هذه القدرة المستخدمين من تحليل الصور بدقة عالية.

ويفتح نموذج GeoPixel آفاقاً جديدة لفهم وتحليل صور الاستشعار عن بُعد بدقة غير مسبوقة وتتعدد وتتنوع المهام التي يستعين فيها المستخدمون بالنماذج متعددة الوسائط المصممة لفهم النصوص وتحليل الصور بما في ذلك تصنيف الصور وتقسيمها وفهم العناصر التي تتألف منها وغالباً ما تكون هذه النماذج أو النظم المصممة لتحليل الصور التي يمكن لأي أحد منَّا التقاطها قادرة ليس فقط على تحليل أي نوع من الصور، بل أيضاً يمكنها فهم وتفسير الصور التي يتم التقاطها حتى من الأجواء المتوسطة الارتفاع والعالية.

وأشارت الدراسة التي نُشرت في مجلة «رؤية» التي تصدر عن وزارة التعليم العالي والبحث العلمي، إلى أن أفضل النماذج متعددة الوسائط المتوفرة حالياً تواجه صعوبة في التعامل مع صور الاستشعار عن بعد، حيث إن التغيرات الكبيرة في زاوية الرؤية وحجم الأشياء تجعل من الصعب على هذه الأنظمة أو النماذج تحليل وتفسير الصور بدقة.

وسيقدم فريق البحث الذي يضم أكاشا شبير ومحمد زرمي، محمد بناقون، فهد خان وسلمان خان نتائج الدراسة خلال فعاليات المؤتمر الدولي لتعلم الآلة الذي سيقام في مدينة فانكوفر.