إليكم أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تساهم في مستقبل تغير المناخ

يثير تغير المناخ تساؤلات كثيرة حول مستقبل كوكب الأرض، في ظل التحديات التي يواجهها العالم، وفي ظل هذا السياق المعقد، يظهر الذكاء الاصطناعي كحل واعد يمكن أن يسهم بشكل كبير في مكافحة هذا التحدي الضخم.
وفي سياق هذا التحدي، يتحد العلماء والمهندسون معًا لتصميم نماذج تنبؤية قوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، تتيح تحليل السيناريوهات المستقبلية لتغير المناخ. ويعتبر هذا التقدم خطوة ضرورية نحو فهم أفضل لتأثيرات هذا التغير وتحديد كيف يمكن للبشر التكيف وتقديم حلول فعالة، من خلال توظيف تقنيات التعلم الآلي، يمكن تحسين فهمنا للتأثيرات البيئية المعقدة، مما يسهم في توجيه السياسات واتخاذ القرارات الحكومية بشكل أفضل.
من جانبه، يقول المستشار الأكاديمي في جامعة سان خوسيه الحكومية في كاليفورنيا، الدكتور أحمد بانافع، لموقع "اقتصاد سكاي نيوز عربية"، إن تغير المناخ يمثل أحد التحديات الأكثر إلحاحاً في عصرنا، ويتطلب حلولا مبتكرة تتجاوز الأساليب التقليدية. بينما في السنوات الأخيرة، برز الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة قوية في مكافحة تغير المناخ

ويساهم الذكاء الاصطناعي في مكافحة تغير المناخ بقدرته على تعزيز النمذجة المناخية والتنبؤ بها. إذ 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.
في المقابل، تمثل الشبكات الذكية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيراً في إدارة الطاقة. تستفيد هذه الأنظمة الذكية من البيانات في الوقت الفعلي وخوارزميات التعلم الآلي لتحقيق التوازن بين العرض والطلب على الطاقة بكفاءة. ويمكن للشبكات الذكية تحديد أوجه القصور ومعالجتها، وتقليل خسائر الطاقة أثناء النقل، ودمج نسبة أعلى من مصادر الطاقة المتجددة في الشبكة. ومن خلال تعزيز توزيع الطاقة واستهلاكها، تساهم الشبكات الذكية في إنشاء بنية تحتية للطاقة أكثر استدامة ومرونة.

أما قطاع الزراعة فهو مساهم في تغير المناخ وضحية له في نفس الوقت. تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الزراعة الدقيقة، حلولاً لتحسين الممارسات الزراعية. تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات الواردة من أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار لتزويد المزارعين بمعلومات ثاقبة حول صحة التربة وظروف المحاصيل وإدارة الآفات. وهذا يسمح بممارسات زراعية أكثر دقة واستدامة، وتقليل التأثير البيئي، وتحسين إنتاجية المحاصيل الإجمالية.

ويلعب 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. تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات المناخية التاريخية للتنبؤ بالمناطق الأكثر عرضة لارتفاع منسوب سطح البحر، أو الأحداث الجوية المتطرفة، أو التغيرات في أنماط هطول الأمطار، إذ تساعد هذه المعلومات في تطوير بنية تحتية مرنة واستراتيجيات مجتمعية للتخفيف من تأثير تغير المناخ.