نجحت هيئة أبوظبي للزراعة والسلامة الغذائية بالتعاون مع هيئة أبوظبي الرقمية، ومركز الإمارات للابتكار في الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات في تطوير نموذج للتنبؤ بالواردات الغذائية الزراعية والحيوانية والأعلاف، اعتمادا على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وذلك لبناء رؤية مستقبلية لاتجاه وقيمة الواردات الغذائية للدولة ، وتحليل المواد الغذائية الاستراتيجية الأكثر استيرادا ومصادرها وكمياتها، من أجل تحديد فرص التنويع المحتملة لمصادر الاستيراد، والحد من الهدر.
وتم بناء النموذج من خلال تطوير لوحة معلومات تصويرية تفاعلية عن طريق تحليل سلسلة من البيانات التاريخية لكميات وقيم الواردات وإعادة التصدير من المنتجات الغذائية الحيوانية والزراعية والأعلاف.

وتوضح اللوحة معلومات تفاعلية عن الدول التي يتم استيراد الأغذية والأعلاف منها والكميات والقيم التي يتم استيرادها بهدف إنشاء نموذج تعلم الآلة «Machine Learning» للتنبؤ بكمية واردات الأغذية النباتية والحيوانية والأعلاف الحيوانية إلى الدولة، وتحديد حجم الاستيراد وكلفته والدول التي يتم الاستيراد منها، كما يقوم النموذج بتحليل عمليات الهدر من الغذاء في الدولة، وبالتالي تحديد الفرص المحتملة لإعادة التصدير. وقالت عائشة النايلي الشامسي مدير إدارة الإحصاء والتحليل في هيئة أبوظبي للزراعة والسلامة الغذائية إن تطوير نموذج للتنبؤ بالواردات الغذائية وفهم اتجاهات وأنماط استيراد الأغذية والأعلاف يساعد على بلورة صورة واضحة لمستويات الواردات الغذائية في المستقبل، وتمكين وضع السياسات والأنظمة والخطط التي تضمن استمرارية إمدادات الغذاء للدولة، بالإضافة إلى المساعدة في وضع خطط استجابة دقيقة في أوقات الكوارث والأزمات، أو عند حدوث أية اضطرابات متعلقة بتوريد الغذاء، وذلك من خلال معرفة الكميات المستوردة حاليا في الدولة.

وأوضحت أن تطوير النموذج استند إلى معلومات الواردات الغذائية للدولة خلال الفترة من 2015 إلى 2020، حيث تم الاعتماد على بيانات الواردات الغذائية الحيوانية لمنتجات مثل البيض ولحوم الدجاج المجمدة ولحوم الدجاج الطازجة، وكذلك المنتجات الزراعية مثل الخيار الطماطم والبطيخ والأعلاف وذلك لفهم مستوى الاعتماد في تلبية احتياجات المستهلكين لكل منتج والدولة الوارد منها، وبالتالي تحديد طبيعة المخاطر المحتملة فيما يخص العرض والأسعار وفرص إيجاد بدائل وقت الأزمات والطوارئ أو في حال قلة المعروض أو ارتفاع الأسعار. وأشارت إلى أن النموذج يوفر معلومات تفصيلية عن معدلات الهدر لكل منتج ضمن سلسلة التوريد مما يساعد على تعزيز آليات المحاسبة على الهدر في الأغذية، وخلق فرص لإعادة التصدير .