الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من أجل بيئة أفضل وأكثر ذكاءً واستدامة

في العقد الماضي، لم يكتمل أي نقاش حول اتجاهات التكنولوجيا الناشئة دون ذكر الذكاء الاصطناعي (AI). لقد أصبحت الآن تقنية سائدة، تمس جميع جوانب حياتنا - العمل، والتنقل، والترفيه، والتسوق، والسفر، وغير ذلك الكثير. غالبًا ما يتم عرض التكنولوجيا والبيئة على طرفي نقيض من النقاش حول الاستدامة. نقدم في هذه المقالة وجهة نظر مختلفة ونستكشف كيفية استخدام البيانات الضخمة في العلوم البيئية.

هل يستطيع علم البيانات إنقاذ البيئة؟

تغير المناخ موجود هنا والآن. تنفد المياه من المدن، وتذوب الأنهار الجليدية، وتنقرض الأنواع، وتستنزف مصادر الطاقة غير المتجددة لدينا. ربما نكون أول جيل من البشر يشعر بآثاره الضارة، والجيل الأخير الذي لديه الوقت لفعل شيء حيال ذلك. إن مليارات الأجهزة الذكية، وأسرع السيارات، والبعثات الفضائية المتطورة، والروبوتات المصغرة لتنظيف عروقنا، والقيمة السوقية الفلكية لعمالقة التكنولوجيا لن تكون ذات فائدة كبيرة إذا لم يكن هناك بشر لجني فوائدها. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن يساعدنا بها الذكاء الاصطناعي في بناء غد أفضل ومستدام.

مشاريع المدن الذكية

يمكن القول إن هذه هي حالة الاستخدام الأكبر والشاملة لتسخير علم البيانات لمساعدة البيئة. إذا عززنا التعلم الآلي بشكل فعال من أجل الاستدامة، فيمكننا أن نحصل على مدن ذات مباني خضراء، تستخدم المياه المعاد تدويرها للاستخدام الخارجي، والحد الأدنى من البصمة الكربونية، وإدارة الطاقة المستدامة من خلال التنبؤ بالطلب، والتركيز على مصادر الطاقة المتجددة، وغير ذلك الكثير. فهو سيخفف العبء عن البنية التحتية القائمة وينهي سباق البناء غير المستدام الذي لا ينتهي كما نشهده في جميع أنحاء العالم.

إدارة المخلفات

قد يبدو علم البيانات والبيئة مفهومين غير مرتبطين في البداية. ومع ذلك، فإن نظرة فاحصة على كل منها تفتح إمكانيات غير محدودة في الاستدامة وإدارة النفايات. تشير تقديرات البنك الدولي إلى أننا ننتج 2.01 مليار طن من النفايات الصلبة البلدية سنويًا، منها ما لا يقل عن 33% يضر بالبيئة. يعد فصل النفايات بمثابة عنق الزجاجة الرئيسي لإعادة التدوير ويتم جزء كبير منه يدويًا. يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات للتنبؤ بفئات النفايات من خلال قراءة الصور وبيانات الوزن. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين عمليات فصل النفايات لدينا، سواء من حيث السرعة أو الدقة. نظرًا لأن أنظمة التعلم الذاتي تستهلك المزيد من البيانات، فإنها تصبح أكثر ذكاءً ودقة في تقدير الاتجاهات المستقبلية.

إدارة المرور

تعد حركة الركاب والحركة التجارية مساهمًا رئيسيًا في التلوث البيئي، وذلك بشكل أساسي من خلال الانبعاثات والضوضاء. يمكن لأنظمة إدارة حركة المرور الذكية القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تساعد في التحكم في إشارات المرور من خلال تحليل البيانات السابقة وضبط مؤقتات الإشارة وفقًا لذلك. يمكن لنماذج التعلم الآلي قراءة صور الكاميرا واكتشاف المخالفات المرورية، وانتهاكات حدود السرعة، والقيادة بدون خوذة، ومنع المنعطفات اليسرى الحرة، والقيادة في الجانب الخطأ، ومخالفات المسار، وما إلى ذلك. هذه بعض حالات الاستخدام العديدة في الاستفادة من التعلم الآلي من أجل الاستدامة.

إدارة الموارد الغذائية

مع التزايد المستمر لسكان العالم وتزايد متوسط العمر المتوقع، يتعرض قطاع الزراعة في جميع أنحاء العالم لضغوط هائلة لزيادة الإنتاج. تشير دراسات الأمم المتحدة إلى أن ما يقرب من نصف إجمالي الفواكه والخضروات المنتجة عالميًا يتم إهدارها كل عام. في البلدان المتقدمة مثل الولايات المتحدة وحدها، يتم التخلص من 30% من جميع الأغذية المنتجة (بقيمة 48.3 مليار دولار أمريكي). ويتفاقم الضرر عندما نأخذ في الاعتبار الهدر المقابل للموارد المستخدمة لإنتاجه - المياه، والتربة، والعمالة، والكهرباء، والنقل، والطاقة، وما إلى ذلك. ويعد الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات أدوات قوية لتقليل هذا الهدر، بمجرد أن نتعلم كيف تكون البيانات الضخمة

التحديات

تحتاج التنمية المستدامة إلى نهج سليم يشارك فيه جميع المشاركين وأصحاب المصلحة. هناك تحديات تنظيمية وتكنولوجية وتشغيلية أمام تنفيذه على أرض الواقع، وبعضها:

بيانات غير متجانسة

لدينا الكثير من البيانات المتناثرة وغير المنسقة وغير المتجانسة. في عالم مثالي، تتطلب أنظمتنا تنظيف بياناتها من المصدر وإدخالها في تنسيق عالمي يسهل معالجته وتحليله وتقديمه وتوصيله وتكامله. إذا أردنا أن يساعد علم البيانات البيئة، فنحن بحاجة إلى إعادة تنظيم استراتيجية البيانات لدينا لتطوير نظام بيئي متجانس حيث يتجه جميع المشاركين نحو الهدف المشترك.

استثمار

تحتاج الوكالات الحكومية والجهات الفاعلة الخاصة إلى التعاون من أجل تحقيق حلم الاستدامة. فهو يتطلب الخبرة والموارد والالتزام والتنسيق في جميع أنحاء سلسلة القيمة. ونظراً لحجم مدننا، فإن هذا يشكل تحدياً كبيراً يمكن حله من خلال الإشراف على التعليم والقيادة.

التماسك التنظيمي

تعمل الشركات الناشئة التي تركز على البيئة والجهات الفاعلة الخاصة في جميع أنحاء العالم على تطوير حلول لتمكيننا من اتخاذ خطوات أولية نحو مستقبل أخضر ونظيف ومستدام. إنهم بحاجة إلى التأييد والتوجيه من الجهات التنظيمية. إن صانعي السياسات الرشيقين بدعم من الحكومة هم حاجة الساعة، حيث أن الساعة البيئية تدق كل يوم. هذه القائمة ليست شاملة بأي حال من الأحوال، وتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين بيئتنا يقتصر فقط على خيالنا. في مقال يركز على كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي للبيئة، تعتقد مجلة Nature أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحقيق 79% من أهداف التنمية المستدامة (SDGs).