מנגנון למידה למערכת תומכת החלטה מרחבית לריסוס הדרים
1 המכון להנדסה
חקלאית, מנהל המחקר החקלאי
2 המסלול להנדסה
חקלאית, הפקולטה להנדסה אזרחית וסביבתית, הטכניון, חיפה
3 מועצת הצמחים,
המועצה לייצור צמחים ולשיווקם, ענף ההדרים
*
זבוב הפירות הים תיכוני (זפי"ת) הוא מזיק מפתח בהדרים. ההדברה בהדרים בארץ מתבצעת
באורח מרכזי וההחלטות הנוגעות לריסוס מתבצעות ע"י רכז אזורי. במקרים רבים
החלטות הריסוס מחמירות יותר מן הראוי, דבר הגורם לעלויות ריסוס גבוהות ולנזקים
אקולוגיים שניתן להימנע מהם.
על מנת לשפר את תהליך קבלת ההחלטות
מפותחת מערכת תומכת החלטה מרחבית (מתה"מ) לשליטה בזפי"ת בישראל. המתה"מ
משתמשת ב Stanford
certainty factor algebra לצבירת עדויות
הסתברותיות ולקביעת ציון והמלצת ריסוס לכל חלקה.
תקציר זה מתאר רכיב אחד במתה"מ: מנגנון למידה שתפקידו לכוונן ולשפר את התהליך המרכזי
של תמיכת ההחלטה. למנגנון הלמידה שלשה חלקים: מודל השוואה (מ"ה), בסיס נתוני
החלטות (בנה"ח), ומודל הערכת החלטות (מהה"ח). עם קליטת הנתונים הנחוצים למתה"מ,
המערכת מפיקה מפת חלקות מסווגת לארבע קטגוריות: יש לרסס, מומלץ לרסס, מומלץ לא
לרסס, אין לרסס. מפה זו מהווה בסיס להחלטות ריסוס סופיות. החלטות אלה מאוחסנות בבנ"ה. מן הסתם החלטות הריסוס הסופיות והמלצות המערכת
אינן תמיד זהות וזה המקום בו מנגנון הלמידה בא לידי ביטוי.
לאחר שהרכז קיבל החלטות ריסוס סופיות
מופעל מודל ההשוואה (מ"ה) לשם בדיקת ההבדלים שבין המלצות המערכת להחלטות
הרכז. אם נמצאות חלקות בהן יש הבדל בין החלטת הרכז להמלצת המערכת (מכונה חלשונה) הן נשלחות לממה"ח.
תפקידו של הממה"ח הוא לסנן את ה-חלשונות ולהותיר רק את אלה שראוי ללמוד מהן. תהליך זה
מתבצע ע"י בחינת העקביות של החלטות הרכז. חלשונות
שאינן עקביות מסוננות החוצה מתהליך הלמידה. שאר ה-חלשונות
ממשיכות לבחינה נוספת. כל חלשונה שיש להּ מספיק
מקרים דומים בבנ"ה מושווה לסיווג של המתה"מ. כאשר יש מקרה בו המערכת סיווגה "אין
לרסס" והרכז החליט "יש לרסס", אנו מניחים כי החלטת הרכז מוטה, אין
ללמוד ממנה והיא נפלטת החוצה ממנגנון הלמידה. כל שאר ה-חלשונות
מתאימות ללימוד. מנגנון הלמידה מחפש שיקלול אלטרנטיבי
לפרמטרים השונים עליהם מבוססת החלשונה. לאחר מכן
מופעלת המערכת עם הפרמטרים החדשים וכן מנגנון הלמידה. תהליך זה מבוצע מספר פעמים
על לקבלת מינימום סתירות בין המלצת המערכת להחלטת הרכז.