آسفي.. تطبيق كندي يعيد رسم ملامح الصيد البحري بذكاء المعطيات والخوارزميات

لم يعد خروج المراكب للصيد رهين الحدس أو “ذاكرة البحر” فقط. فمع تطور العلم والطفرة التي تعرفها التكنولوجيا الحديثة بدأ يتشكل تحول هادئ لكن عميق، من صيدٍ يعتمد على الخبرة المتوارثة، إلى صيدٍ موجّه بالمعطيات والخوارزميات. التجربة، فعلاقة بالموضوع احتضنت غرفة ارباب مراكب الصيد بالجر ميناء اسفي يوم الأحد 12 ابريل 2026، لقاء تواصليا تمحور حول تقديم تطبيق كندي “MAR.IA ” امام انظار عدد من ارباب وربابنة مراكب الصيد الساحلي صنف السردين باسفي.

في قلب ميناء آسفي، حيث يلتقي التاريخ البحري العريق بالتجريب التكنولوجي، تبدو الصورة وكأنها اختبار لتوازن دقيق، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم الإنسان دون أن يُقصي خبرته؟ وكيف يمكن للبيانات أن تُحسن الإستغلال دون أن تُسرّع الاستنزاف؟ وهي كلها اسئلة ترددت بشكل عميق ضمن أشغال اللقاء . وفق ما أكده الهاشمي الميموني، رئيس غرفة أرباب مراكب الصيد بالجر، الذي أبرز أن تنظيم اللقاء كان بالأساس هو التواصل والتعريف بخصوصية هذا التطبيق ، وسط سؤال أعمق ، كيف يمكن للربابنة والمهنيين الإستفادة مما تتيحه التكنولوجيا المعاصرة دون التخلي عن المكتسبات الغنية الناجمة عن تعاقب الأجيال وتلاقح المعارف المتراكمة.

وقد لاقى اللقاء وفق ذات المصدر،  تفاعلاً إيجابيًا من الشركة الكندية، التي بادرت بتفعيل حسابات مؤقتة  ومجانية على التطبيق لعدد من المراكب في ميناء آسفي لمدة عشرة أيام، بهدف اختبار فاعلية التطبيق على أرض الواقع. كما كانت هذه الفرصة سانحة للحديث عن التكلفة المالية للاشتراك في التطبيق وفتح نقاش حول إمكانية التفاوض بشأنها، خاصة بعدما أبدى العديد من الربابنة استعدادهم لاستخدامه لما يوفره من خدمات قيمة.

وتقدم منصة “MAR.IA” في جوهرها خدمة تبدو بسيطة في ظاهرها: اقتراح مواقع الصيد الأكثر وعداً. لكن خلف هذه الواجهة، تشتغل منظومة معقدة تجمع بين بيانات الأقمار الصناعية (حرارة سطح البحر، تركيز الكلوروفيل، التيارات)، ومعطيات بيئية ومحيطية، ثم تعالجها عبر نماذج تحليلية وذكاء اصطناعي لاستخلاص “خرائط احتمالية” لتواجد الأسماك. النتيجة ستكون هي تقليص مساحات البحث، وتوجيه الجهد نحو نقاط أكثر إنتاجية.

وتندرج هذه المقاربة ضمن ما يُعرف عالمياً بـ “الصيد المعتمد على البيانات” (Data-Driven Fisheries)، حيث يتم الانتقال من منطق الإستكشاف العشوائي إلى منطق التوقع العلمي. فمثلاً، ارتفاع تركيز الكلوروفيل يدل على وفرة العوالق النباتية، وهي بدورها مؤشر على وجود السلسلة الغذائية التي تجذب الأسماك. وعندما تُدمج هذه المؤشرات مع دينامية التيارات وحرارة المياه، يصبح بالإمكان “توقّع” مناطق الصيد بدل البحث عنها.

ولا تقف المنصة عند هذا الحد. فهي توفر واجهة خرائطية تفاعلية تمكّن البحارة من تتبع الأعماق والتضاريس البحرية (Bathymetry) ومراقبة حركة الملاحة لتفادي مناطق الاكتظاظ أو الخطر وكذا استخدام نماذج ثلاثية الأبعاد لفهم البنية البحرية، ناهيك عن  تحليل نتائج الرحلات السابقة لتحسين الأداء المستقبلي . وبهذا المعنى، تتحول الرحلة البحرية إلى عملية مدعومة بالبيانات من البداية إلى النهاية، حيث يتم التخطيط، والتنفيذ، ثم التقييم في حلقة متكاملة.

غير أن الأثر الأبرز لهذه التكنولوجيا يكد القائمون على التطبيق، قد لا يكون تقنياً فقط، بل اقتصادياً وبيئياً أيضاً. فاختصار زمن البحث يعني استهلاكاً أقل للوقود، وبالتالي خفض التكاليف والانبعاثات. كما أن توجيه الصيد نحو مناطق محددة قد يساهم في تخفيف الضغط على بعض المصايد المستنزفة، إذا ما استُخدمت المعطيات بشكل مسؤول. لكن هذا التحول يطرح أيضاً تحديات حقيقية. فنجاح المنصة رهين بمدى تقبّل البحارة لهذه الأدوات الرقمية، وقدرتهم على دمجها مع خبرتهم الميدانية. كما أن دقة التوقعات تظل مرتبطة بجودة البيانات المُدخلة وتحيينها المستمر، خاصة في بيئة بحرية تتسم بالتغير السريع.