خالد جعفر يستعرض دور الذكاء الاصطناعي فى تعزيز الأمن الغذائي وسلامة الغذاء في الاقتصادات النامية

تحت رعاية جامعة الدول العربية انطلقت اليوم فعاليات المؤتمر الدولي الرابع عشر للاتحاد العربي للتنمية المستدامة والبيئة بمقر جامعة الدول العربية و التى تستمر على مدار يومي 4 – 5 ديسمبر 2024 ، تحت عنوان ( الذكاء الاصطناعي بالوطن العربي بين التأصيل النظري والتطبيقات العملية) “أهداف التنمية المستدامة أنموذجاً”، برئاسة الدكتور أشرف عبد العزيز الأمين العام للاتحاد بالاشتراك مع جامعة ليبيا المفتوحة ويورك بريس الدولية للتعليم الرقمي والاتحاد العربي للتعليم التقني والعديد من الجامعات والهيئات الرسمية والمجتمعية من مصر وبمشاركة إحدى عشرة دولة عربية تضمنت (مصر ،السعودية ،ليبيا ،تونس ،الجزائر المغرب ،الامارات،قطر ،سلطنة عمان ).
افتتح المؤتمر الوزير مفوض د. رائد الجبوري – مدير إدارة المنظمات والاتحادات العربية – جامعة الدول العربية. بكلمة ممثل عن الأمانة العامة للجامعة نقل خلالها تحيات أحمد أبو الغيط، الأمين العام للجامعة، والسفير الدكتور علي بن إبراهيم المالكي، الأمين العام المساعد، رئيس قطاع الشؤون الإقتصادية وتمنياتهم للمؤتمر بالخروج بتوصيات تدعم وتُعزّز العمل العربي المشترك.

و فى مستهل كلمته قال ، د.خالد محمود جعفر نائب رئيس جامعة مدينة السادات ، أن الأمن الغذائي وسلامة الغذاء وصناعة الغذاء وحماية المستهلك أولوية واستراتيجية وطنية فى العالم كله ويشكل الأمن الغذائي وسلامة الغذاء قضايا بالغة الأهمية على مستوى العالم، ولكنها تشكل تحديًا خاصًا في البلدان النامية حيث تكون الموارد اللازمة لمراقبة سلامة الغذاء محدودة بالإضافة الى العديد من التحديات العالمية والمرتبطة بسلاسل الإمداد.

و تابع :”لقد برز الذكاء الاصطناعي كحل محتمل لمعالجة هذه التحديات حيث تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية مع الإستشعار عن بعد والروبوتات، بالقدرة على دعم سبل الأمن الغذائي وتحول افضل لطرق إدارة سلامة الأغذية في البلدان النامية ،ونقدم هنا نظرة عامة على الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي في تعزيز الأمن الغذائي ومجال سلامة الأغذية، مع تسليط الضوء على تطبيقاته المحتملة وتحدياته واتجاهاته المستقبلية”.

و أضاف أن ، الذكاء الاصطناعي يشير إلى محاكاة الذكاء البشري من خلال الآلات التي يتم برمجتها للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم من أبسط المهام إلى المهام الأكثر تعقيدًا. وتتضمن أهداف الذكاء الاصطناعي كالتعلم والاستدلال والإدراك. ويمكن أيضًا تطبيق المصطلح على أي آلات تظهر سمات مرتبطة بالعقل البشري مثل التعلم وحل المشكلات والقدرة على التفكير المنطقي واتخاذ الإجراءات التي لديها أفضل فرصة لتحقيق هدف معين.

و أشار إلى أن استخدام الذكاء الإصطناعى اكتسب في سياق الإنتاج الزراعي والغذائي أهمية كبيرة في بداية عام 2015 في مراحله الأولى ويتسارع تطوره يوم بعد يوم. وقد تم تبني تقنيات الذكاء الإصطناعى بشكل نشط في أمريكا الشمالية وأوروبا وتتكثف الجهود في أفريقيا وآسيا، وخاصة في اليابان والهند والصين حيث بلغت قيمة سوق الذكاء الإصطناعى في الزراعة العالمية حوالي ٥٤٥ مليون دولار أمريكي في عام ٢٠١٧، و اصبحت اكثر من ٢٠٧٥  دولار أمريكي بحلول عام 2024، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) وينمو متسارعا حيث يزيد قليلاً عن 21٪ بين عامي 2018 و 2024.

و استطرد قائلا :”نجد تطور كبير فى السوق العالمية للذكاء الاصطناعي في الزراعة بين عام 2020-2024 وسوف يتسارع نمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب حيث يتم تحويل البيانات إلى قرارات قابلة للتنفيذ من خلال مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي مثل:
1. التنبؤ بالأمراض المنقولة عن طريق الغذاء حيث يمكن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية للتنبؤ باحتمالية تفشي الأمراض المنقولة بالغذاء بناءً على عوامل مختلفة، بما في ذلك الظروف البيئية وممارسات التعامل مع الأغذية وجودة المياه. ويمكن أن يساعد هذا في تحديد المناطق عالية الخطورة وإعطاء الأولوية للتدخلات مما يساعد الدول والمؤسسات على اتخاذ القرار بشأن الاستيراد او الشراء او طرق التعامل مع هذه الأغذية ايا كانت نباتيه او حيوانية المنشأ حيث من الممكن ان يوفر ذالك الوقت والتكلفه فى عمليات الفحص بالطرق التقليدية او الطريقة القائمة على الثقافة والفحص المجهري او التحليل القائم على الأحماض النووية PCR‏ او الطريقة المناعية وذلك بربط الذكاء الأصطناعى بأجهزة الاستشعار الحيوية مما يحقق الشفافية من المزرعة إلى المائدة بإستخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع الأغذيه.

2. إمكانية التتبع والشفافية: حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز أنظمة التتبع من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل سجلات الإنتاج، ومعاملات سلسلة التوريد، ونتائج اختبار الأغذية. ويمكن أن يساعد هذا في تحديد مصدر الأغذية الملوثة بسرعة، مما يقلل الوقت اللازم للكشف عن حوادث سلامة الأغذية ومعالجتها.

3. تقييم المخاطر: حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تقييمات معقدة للمخاطر من خلال تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل نتائج أخذ عينات الأغذية، وبيانات مراقبة البيئة، وعمليات إنتاج الأغذية. ويمكن أن يساعد هذا في تحديد المخاطر المحتملة التي تهدد سلامة الأغذية وتحديد أولويات التدخلات.

4. مراقبة سلامة الغذاء:
 حيث يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة عمليات إنتاج الأغذية في الوقت الفعلي، واكتشاف مخاطر سلامة الأغذية المحتملة في وقت مبكر وتمكين اتخاذ الإجراءات التصحيحية في الوقت المناسب.

5. تصنيف الأغذية وتحليل التغذية: حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل ملصقات الأطعمة وبيانات المحتوى الغذائي لتوفير معلومات مهمة للمستهلكين، بما في ذلك المحتوى الغذائي والمواد المسببة للحساسية وتواريخ انتهاء الصلاحية.

6- المراجعه الداخليه والخارجيه لإعتماد المؤسسات الغذائية والصحيه: حيث يمكن عمل جولات رقابيه مبدئيه ونهاءيه لمرتجعة نقاط التحكم الحرجه فى نظام سلامة الغذاء وكذالك الوضع الصحى البيئى للمواقع والغرف والادوات فى المنشأت الصحيه بإستخدام الروبوتات المدربه.

و حول أهم التحديات والقيود التى تواجه الذكاء الإصطناعى أكد انها تتمثل فيما يلى :
1. جودة البيانات وتوافرها: حيث تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بيانات عالية الجودة وذات صلة لإنتاج نتائج دقيقة. ومع ذلك، في البلدان النامية، قد تكون البيانات محدودة أو غير متوفرة، مما يجعل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها أمرًا صعبًا.

2. البنية الأساسية والموارد: قد تفتقر البلدان النامية إلى البنية الأساسية والموارد اللازمة لتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها، بما في ذلك تخزين البيانات، وقوة المعالجة، والموظفين المهرة.

3. الأطر التنظيمية: قد تكون الأطر التنظيمية في البلدان النامية محدودة لتنظيم استخدام الذكاء الإصطناعى في فى العديد من المجالات وخاصة الصحيه منها و سلامة الأغذية، مما يجعل من الصعب ضمان الامتثال للمعايير الصحيه ومعايير سلامة الأغذية.

4. ثقة الجمهور وقبوله: قد يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في سلامة الأغذية مخاوف بشأن الخصوصية، وأمن البيانات، وإمكانية التحيز في صنع القرار، مما قد يؤثر على ثقة الجمهور.

 و حول الاتجاهات المستقبلية لتعزيز استخدام الذكاء الإصطناعى لدعم الأمن الغذائي وسلامة الغذاء اوضح انها تتمثل فى ما يلى:

1. تطوير أنظمة دعم القرار القائمة على الذكاء الإصطناعى: حيث يمكن لهذه الأنظمة أن توفر لمنظمي وادارة المنشات الصحيه والغذائيه فى مجال سلامة  الأغذية ومحترفي الصناعة توصيات تستند إلى الأدلة في الوقت الفعلي لعمليات تفتيش سلامة الأغذية وأخذ العينات والاختبار

2. دمج الذكاء الاصطناعي مع التقنيات الأخرى: حيث يمكن دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات أخرى، مثل blockchain وإنترنت الأشياء (IoT)، لتعزيز النظام الصحى و سلامة الغذاء وإمكانية تتبعه

3. التدريب وبناء القدرات: تحتاج البلدان النامية إلى برامج بناء القدرات لتدريب الموظفين على تكنولوجيا الذكاء الإصطناعى وتطبيقاتها في مجال سلامة الأغذية.

و فى ختام كلمته، أكد د.خالد أن مستخلص حديثه يشير إلى ان الذكاء الاصطناعي يتمتع بالقدرة على تحويل سلامة الغذاء في البلدان النامية الى الأفضل بما يدعم الأمن الغذائي، ولكن هناك تحديات وقيود يجب معالجتها. ويتطلب معالجة هذه التحديات نهجًا متعدد الأوجه يتضمن التعاون بين الحكومات والهيئات التنظيمية والمتخصصين في الصناعة والجمهور. ويعتمد مستقبل سلامة الأغذية في البلدان النامية على التكامل الناجح لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها في سلامة الأغذية وإمكانية التتبع والشفافية.