NAIAD: מערכת AI סוכנית לניטור מים פנימיים

במציאות שבה זיהום מים פנימיים מאיים על בריאות הציבור ואקוסיסטמות, נדרשים כלים מתקדמים לניטור בזמן אמת. NAIAD, מערכת AI סוכנית חדשנית, מציגה פתרון הוליסטי לניטור מים פנימיים באמצעות נתוני תצפיות כדור הארץ (EO). המערכת, המיועדת למומחים ולא-מומחים כאחד, מאפשרת ממשק פשוט של שאלה אחת בשפה טבעית, שמתורגמת לתובנות פעולה מיידיות. לפי המחקר, NAIAD משלבת מודלי שפה גדולים (LLMs) עם כלים אנליטיים חיצוניים להפקת דוחות מותאמים אישית. NAIAD פועלת דרך שילוב מתקדם של טכנולוגיות: Retrieval-Augmented Generation (RAG) לשליפת ידע ממקורות מרוכזים, חשיבה של LLM, תזמון כלים חיצוניים, ביצוע גרף חישובי והרהור סוכני. המערכת משלבת נתוני מזג אוויר, תמונות מלוויין Sentinel-2, חישוב מדדי תצפית מרחוק כמו NDCI, הערכת כלורופיל-a וממשקים עם פלטפורמות מבוססות כמו CyFi. כך היא מטפלת במגוון בעיות איכות מים באופן משולב, בניגוד לשיטות קודמות שמתמקדות בכל בעיה בנפרד. בבדיקות ביצועים על ספסל ניסויים ייעודי, NAIAD השיגה יותר מ-77% דיוק ויותר מ-85% רלוונטיות, בכל רמות המומחיות של המשתמשים. תוצאות ראשוניות מדגימות התאמה גבוהה וחוסן מול סוגי שאילתות שונים. מחקר השוואתי (ablation) על בסיסי LLM שונים בולט Gemma 3 (27B) ו-Qwen 2.5 (14B) כמציעים את האיזון הטוב ביותר בין יעילות חישובית לביצועי חשיבה. המערכת מציעה חשיבות רבה לעסקים בתחומי הסביבה, חקלאות ובריאות הציבור, שכן היא מאפשרת ניטור מהיר ללא צורך בידע טכני עמוק. בהשוואה לפתרונות חלקיים קיימים, NAIAD מספקת תמונה כוללת, מה שמקל על קבלת החלטות מבוססות נתונים. בישראל, שבה מים פנימיים כמו הכנרת חיוניים, טכנולוגיה כזו יכולה לסייע במניעת סיכונים סביבתיים ביעילות גבוהה יותר. עבור מנהלי עסקים, NAIAD מדגישה את הפוטנציאל של AI סוכני בשילוב נתוני לוויין ליישומים סביבתיים. כיצד תשלבו כלים כאלה באסטרטגיית הניטור שלכם? המערכת זמינה כעת לבדיקה, ומבטיחה עתיד של ניטור מים חכם ויעיל.