الذكاء الاصطناعي وتغير المناخ.. ما هي أهم التطبيقات؟

في عالم يواجه تحديات بيئية متزايدة، يثير تغير المناخ تساؤلات كثيرة حول مستقبل كوكب الأرض. وفي ظل هذا السياق المعقد، يظهر الذكاء الاصطناعي كحل واعد يمكن أن يسهم بشكل كبير في مكافحة هذا التحدي الضخم.

ويقول المستشار الأكاديمي في جامعة سان خوسيه الحكومية في كاليفورنيا، الدكتور أحمد بانافع، لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن تغير المناخ يمثل أحد التحديات الأكثر إلحاحا في عصرنا، ويتطلب حلولا مبتكرة تتجاوز الأساليب التقليدية. بينما في السنوات الأخيرة، برز الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة قوية في مكافحة تغير المناخ.. ويُعدد مظاهر الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في هذا السياق على النحو التالي:

النمذجة المناخية والتنبؤ بها: تقوم خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة بتحليل مجموعات بيانات واسعة، تتضمن متغيرات مثل درجة الحرارة وهطول الأمطار وتكوين الغلاف الجوي. وهذا يتيح تنبؤات مناخية أكثر دقة، بما يساعد العلماء وصانعي السياسات على توقع التغيرات في أنماط الطقس والأحداث المتطرفة والاستعداد لها.

تحسين الطاقة المتجددة: يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تحسين كفاءة وموثوقية أنظمة الطاقة المتجددة.
الشبكات الذكية لإدارة الطاقة: تستفيد هذه الأنظمة الذكية من البيانات في الوقت الفعلي وخوارزميات التعلم الآلي لتحقيق التوازن بين العرض والطلب على الطاقة بكفاءة.
الزراعة الدقيقة لإنتاج غذائي مستدام: تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الزراعة الدقيقة، حلولاً لتحسين الممارسات الزراعية.

استراتيجيات التكيف مع تغير المناخ: يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًا في تطوير استراتيجيات التكيف لمعالجة آثار تغير المناخ. تساعد النمذجة والتحليلات التنبؤية على تحديد المناطق والسكان المعرضين للخطر، مما يسمح بصياغة خطط التكيف المستهدفة.

مراقبة ومكافحة إزالة الغابات: تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحليل صور الأقمار الصناعية وخوارزميات التعلم الآلي، مراقبة أنشطة إزالة الغابات في الوقت الفعلي. يمكن لهذه الأدوات اكتشاف قطع الأشجار غير القانوني، وتحديد المناطق المعرضة للخطر، ودعم جهود الحفظ.

احتجاز الكربون وعزله: تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات من مرافق احتجاز الكربون لتحسين معدلات الالتقاط وتقليل استهلاك الطاقة وتحسين الأداء العام. وتعتبر هذه التطورات حاسمة في التحول إلى اقتصاد منخفض الكربون.

حلول النقل المستدامة: تعمل أنظمة إدارة حركة المرور الذكية، المدعومة بالتعلم الآلي، على تحسين تدفق حركة المرور وتقليل الازدحام واستهلاك الوقود. كذلك توفر المركبات ذاتية القيادة، التي تسترشد بخوارزميات الذكاء الاصطناعي، إمكانية تعزيز كفاءة استهلاك الوقود وتقليل الانبعاثات. بالإضافة إلى ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي تطوير المركبات الكهربائية والهجينة من خلال تحسين أداء البطارية والبنية التحتية للشحن.

إدارة النفايات وإعادة التدوير: تساهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات فرز النفايات من خلال أنظمة روبوتية مجهزة برؤية حاسوبية.
التعاون العالمي وأبحاث المناخ: يسهل الذكاء الاصطناعي التعاون العالمي وتبادل المعلومات بين العلماء والباحثين وصانعي السياسات العاملين في القضايا المتعلقة بالمناخ.

كما أشار المستشار إلى مجموعة من "التحديات والاعتبارات الأخلاقية"، ففي حين يحمل الذكاء الاصطناعي وعدا كبيرا في مكافحة تغير المناخ، فمن الضروري معالجة التحديات والاعتبارات الأخلاقية. وتشمل هذه القضايا المتعلقة بخصوصية البيانات، والتحيز الخوارزمي، والأثر البيئي المحتمل للبنية التحتية واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي. يعد تحقيق التوازن بين التقدم التكنولوجي والاعتبارات الأخلاقية أمرًا بالغ الأهمية لضمان مساهمة الذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي في التنمية المستدامة.

المصدر : اقتصاد سكاي نيوز