تطبيق كشف جودة بذور الذرة (الصفراء) باستخدام الذكاء الاصطناعي
هدف هذا المشروع إلى تقديم حل تقني مبتكر ومستدام لفحص جودة وحيوية بذور الذرة الصفراء في الجمهورية اليمنية، وذلك من خلال تطوير تطبيق هاتف محمول ذكي يعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning). يأتي هذا النظام استجابةً للتحديات التي يواجها القطاع الزراعي اليمني المتمثلة في تدني جودة المدخلات الزراعية وصعوبة الفحص المخبري التقليدي للمزارعين في المناطق النائية.
اعتمد النظام في جانبه التقني على معمارية MobileNetV3 لبناء نماذج تصنيف ذكية أُعدت خصيصاً للعمل بكفاءة على الأجهزة ذات الموارد المحدودة. تم تطوير مسارين للاختبار: الأول يعتمد على الإضاءة الطبيعية وحقق دقة بلغت 89.6%، والثاني يعتمد على تقنية الإضاءة الخلفية (Backlight) التي أثبتت كفاءة أعلى في كشف العيوب البنيوية للبذور بدقة وصلت إلى 95.5%؛ مما يوفر للمزارع خيارات متعددة تتناسب مع ظروفه الميدانية.
تم تنفيذ التطبيق باستخدام إطار عمل Flutter مدمجاً بتقنيةTensorFlow Lite لضمان تنفيذ الاستدلال (Inference) محلياً على الهاتف دون الحاجة لاتصال بالإنترنت، وبزمن استجابة فوري يقل عن 200 ملي ثانية. كما يشتمل التطبيق على نظام متكامل لإدارة المستخدمين، وتوثيق سجلات الفحص باستخدام قاعدة بيانات SQLite، مع واجهات برمجية باللغة العربية صُممت لتلائم احتياجات المستخدم الميداني.
تُوج المشروع بتقديم أداة عملية تسهم في رفع كفاءة الإنتاج الزراعي المحلي وتقليل الهدر، ويمثل خطوة رائدة نحو توطين تقنيات الذكاء الاصطناعي لخدمة الأمن الغذائي في اليمن.