ماذا لو استطاعت النباتات أن تصرخ عند شعورها بالعطش؟ رغم أن الزراعة تعتمد على تفاعل بين المحاصيل والتربة والمناخ، إلا أن الجفاف، أشد الضغوط التهديدًا، يظل صامتًا حتى تظهر أعراضه بوضوح، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة. لمعالجة هذه المشكلة، طوّر فريق بحثي دولي من المعهد الهندي للبحوث الزراعية (ICAR)، ومؤسسة رامكريسنا ميشن فيفكاناندا للتعليم والبحث (RKMVERI) في الهند، وجامعة كوينزلاند الأسترالية، منصة ذكية جديدة تُدعى "نظام الدعم القرار الذكي للإجهاد الجاف" (IDSDS). المنصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والاستشعار عن بُعد، وعلم الفسيولوجيا النباتية، لتحويل صور عادية للنباتات (RGB) إلى أدوات دقيقة للكشف المبكر عن الجفاف. بدلاً من الاعتماد على أدوات مكلفة أو عمليات تدميرية مثل قياس رطوبة الأوراق أو تحليل الكلوروفيل، يستخدم IDSDS نماذج تعلم عميق (CNN) مُدرّبة على أكثر من 4800 صورة RGB و400 حزمة بيانات طيفية دقيقة (هيبيرسبيكترا)، لاستعادة تفاصيل طيفية مفقودة من الصور الثلاثية الألوان. النتائج مذهلة: النموذج الأفضل حقق دقة عالية في إعادة بناء الطيف، مع قيمة "زاوية المُسَمّى" (SAM) تصل إلى 0.12، ما يدل على تطابق قوي مع القياسات الحقيقية. لجعل النتائج قابلة للفهم من قبل المزارعين، طوّر الفريق مؤشرًا جديدًا يُسمى "معامل الخضرة" (GC)، يحول التغيرات الدقيقة في لون النبات من فضاء الألوان HSV إلى مقياس رقمي من 0 إلى 500، يُظهر التغيرات غير المرئية بالعين المجردة ويوفر خريطة رقمية للإجهاد داخل النبات. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم النظام بيانات الطيف المُعاد بناؤها لحساب مؤشرات طيفية متعددة مثل NDVI وPSRI وARI، مما يوفر صورة شاملة عن حالة النبات. كما يُصنف النبات إلى سبعة مستويات من الإجهاد الجاف باستخدام خوارزمية "الغابة العشوائية" (Random Forest)، التي حققت دقة تصل إلى 99% وقيمة AUC تساوي 1.0، مع إنتاج "مخطط الإجهاد الرقمي" (DSC) الذي يوضح توزيع الإجهاد في أجزاء مختلفة من النبات، مما يعزز الشفافية ويساعد المزارعين على اتخاذ قرارات مدروسة. الهدف الأساسي من IDSDS ليس مجرد تطوير خوارزمية، بل إعادة تصور كيفية اكتشاف الجفاف: باستخدام أجهزة ذكية متوفرة بالفعل، يمكن تحويل أي صورة نباتية إلى معلومات علمية قابلة للتطبيق. في المستقبل، قد يُمكن للمزارع التقاط صورة بسيطة بجهازه الذكي، وتحليلها فورًا عبر النظام، ليحصل على تقييم دقيق للإجهاد وتحديد الأجزاء المتأثرة. في ظل تزايد تأثير التغير المناخي، أصبح الكشف المبكر عن الجفاف أمرًا حاسمًا. IDSDS يُقدّم حلًا ميسّرًا، دقيقًا، وقابلًا للتوسع، يُمكّن المزارعين من التصرف بسرعة، ويُعزز مرونة الزراعة. كما قال الدكتور سومانتا داس، القائد البحثي: "نريد تحويل كل كاميرا إلى أداة علمية، وكل مزارع إلى قائد قرار مدعوم بالبيانات". ربما لا تتكلم النباتات بالكلمات، لكنها تتحدث من خلال التغيرات الدقيقة في لونها. والآن، مع IDSDS، أصبح بإمكاننا أن نفهمها.