ثورة الذكاء الاصطناعي في مواجهة تغير المناخ: مراجعة شاملة للحلول والتطبيقات
مقدمة: التحدي المناخي وولادة الحلول الذكية
يقف العالم اليوم أمام تحدٍ وجودي يتمثل في تغير المناخ، وهي أزمة لا تهدد فقط النظم البيئية الطبيعية والحضرية بأضرار جسيمة، بل تتسبب أيضًا في خسائر اقتصادية عالمية تقدر بأكثر من 500 مليار دولار سنويًا [1]. إن ارتفاع منسوب مياه البحار، وزيادة تواتر الكوارث الطبيعية، وانخفاض إنتاجية المحاصيل، وفقدان التنوع البيولوجي، كلها أعراض مقلقة لمرض كوكبي متفاقم [147, 148]. ويعود السبب الرئيسي في جزء كبير منه إلى الانبعاثات الهائلة لغاز ثاني أكسيد الكربون الناتجة عن الأنشطة الصناعية والاعتماد المفرط على الوقود الأحفوري في عمليات التصنيع وتوليد الطاقة [1].
في مواجهة هذا الواقع الملح، برزت الحاجة إلى تحولات جذرية في كيفية إنتاج واستهلاك الطاقة وإدارة الموارد. يُعد تحسين كفاءة استخدام الطاقة، وتطوير مصادر الطاقة الخضراء والمتجددة، والحفاظ على الطاقة، ركائز أساسية لمعالجة جذور المشكلة [1, 19]. إن التحول من مجتمع يعتمد على الوقود الأحفوري إلى مجتمع يعتمد بشكل أكبر على الكهرباء النظيفة يمكن أن يكون له تأثير إيجابي كبير على حماية البيئة [2].
وفي خضم البحث عن حلول مبتكرة وفعالة، يبرز الذكاء الاصطناعي (AI) كقوة تكنولوجية واعدة تمتلك القدرة على إحداث تغيير جذري [1]. فالذكاء الاصطناعي، بقدرته على دمج وتحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة، وتقديم تنبؤات دقيقة، واقتراح حلول محسّنة، يفتح آفاقًا جديدة لمواجهة تغير المناخ [1]. يمكن للذكاء الاصطناعي، كما سنستعرض في هذه المقالة، تحقيق عمليات اكتشاف وتوزيع ونقل مؤتمتة للطاقة من خلال الشبكات العصبية العميقة، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة والانبعاثات المرتبطة به [2].
تستعرض هذه المقالة، المستندة إلى مراجعة علمية حديثة [1]، أحدث الأبحاث والتطبيقات للذكاء الاصطناعي في التخفيف من الآثار الضارة لتغير المناخ. سنغوص في كيفية استخدام هذه التقنية الثورية في مجالات متنوعة وحيوية، بدءًا من تعزيز كفاءة الطاقة [22, 23, 24] وتطوير تقنيات احتجاز الكربون وتخزينه [36, 37]، مرورًا بتحسين دقة التنبؤات الجوية [8, 58] والطاقة المتجددة [3, 56] وإدارة شبكات الكهرباء [83, 84]، وصولًا إلى تصميم المباني المستدامة [92, 95]، وتحسين أنظمة النقل [107, 108]، وتطبيق الزراعة الدقيقة [115, 117]، وتحسين العمليات الصناعية [138, 145]، والحد من إزالة الغابات [149, 150]، وبناء مدن مرنة وقادرة على الصمود [15, 167]. تهدف المقالة إلى تقديم صورة شاملة للإمكانيات الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي، مع الاعتراف بالتحديات القائمة، ورسم ملامح المستقبل في سعينا نحو مستقبل أكثر استدامة [1].
القسم الأول: تعزيز كفاءة الطاقة واحتجاز الكربون - الدور المحوري للذكاء الاصطناعي
تعتبر قضايا الطاقة من أبرز التحديات العالمية في العصر الحديث. مع التوسع المستمر للاقتصاد العالمي والنمو السكاني المطرد، شهد الطلب على الطاقة زيادة أسية هائلة [16, 17, 18]. وفي الوقت نفسه، أصبح الاستخدام الرشيد للطاقة وتحقيق التنمية المستدامة يمثلان تحديًا متزايد الأهمية [19]. لمواجهة هذا الطلب المتزايد وكبح التأثيرات البيئية الضارة، لا بد من تنفيذ تدابير فعالة لتعزيز كفاءة الطاقة وتقليل هدرها [20, 21]. وهنا، تظهر تقنية الذكاء الاصطناعي كأداة تكنولوجية جديدة وواعدة في قطاع الطاقة، تقدم آفاقًا وتحديات جديدة لتحسين كفاءة الطاقة وتحقيق التنمية المستدامة [2, 22].
كفاءة الطاقة: الذكاء الاصطناعي كأداة تحسين رئيسية
يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة أن يزيد من كفاءة استخدامها من خلال التنبؤ الدقيق بالطلب على الطاقة، وتحسين عمليات إنتاجها واستهلاكها، وتحقيق التحكم الذكي [23, 24]. يؤدي ذلك إلى تقليل تكاليف الطاقة، وتخفيف التلوث البيئي، وتعزيز التنمية المستدامة [1]. ونتيجة لذلك، أصبحت العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وكفاءة الطاقة موضوعًا يحظى باهتمام كبير في الأوساط البحثية والشركات على حد سواء [25, 26].
توضح المراجعة العلمية (وخاصة الجدول 1 فيها) [1] أن الذكاء الاصطناعي قد تم استخدامه بكفاءة في مجالات متنوعة ضمن كفاءة الطاقة، تشمل:
* كشف الأعطال وتشخيصها (Fault Detection and Diagnosis) [1].
* التنبؤ بالراحة الحرارية والتحكم بها (Thermal Comfort Prediction and Control) [9].
* الاستجابة للطلب (Demand Response) [1].
* تحسين تخزين الطاقة (Energy Storage Optimization) [1].
أظهرت الأبحاث في دول مثل إيطاليا واليابان، كما ورد في المراجعة [1]، أن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة الطاقة كان واسع الانتشار وأدى إلى نتائج إيجابية. وفي المملكة المتحدة، أظهر استخدام الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية فعالية جيدة رغم كونه في مراحله الأولى [1]. ومع ذلك، تشير المراجعة أيضًا إلى أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في جوانب أخرى من كفاءة الطاقة (مثل كشف الأعطال في الصين وتكامل الطاقة المتجددة في الهند) لا تزال في مراحلها الناشئة وتحتاج فعاليتها إلى مزيد من البحث والتحقق [1].
لكن الطريق نحو تبني واسع النطاق للذكاء الاصطناعي في مجال كفاءة الطاقة لا يخلو من التحديات. يرى بعض الباحثين أن التكلفة الباهظة لتطوير وتنفيذ هذه التقنيات تمثل عقبة رئيسية [30, 31, 32]، خاصة للمؤسسات ذات القدرات المالية المحدودة. بالإضافة إلى ذلك، فإن ندرة البيانات الدقيقة والخبراء المؤهلين في مجال الذكاء الاصطناعي تشكل تحديًا كبيرًا لتنفيذها على نطاق واسع [33, 34]. فعالية خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على دقة بيانات الإدخال والاختيار الصحيح للخوارزمية نفسها [28, 29].
على الرغم من هذه العقبات، من المتوقع أن يزداد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال كفاءة الطاقة، مدفوعًا بالحاجة الملحة لتقليل استهلاك الطاقة، وتخفيف الأثر البيئي، وتحقيق التنمية المستدامة [1]. المستقبل يحمل وعودًا كبيرة لزيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في هذا المجال الحيوي.
احتجاز الكربون وتخزينه (CCS): الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة والفعالية
تُعد تقنيات احتجاز الكربون وتخزينه (CCS) عناصر محورية في استراتيجيات التخفيف من تغير المناخ [17, 18, 35]. يهدف هذا النهج إلى التقاط انبعاثات ثاني أكسيد الكربون من المصادر الصناعية الكبيرة وتخزينها بشكل آمن في تكوينات جيولوجية عميقة تحت الأرض. يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال أن يعزز بشكل كبير كفاءة وفعالية هذه العمليات [36, 37].
يوضح الشكل 2 في ورقة المراجعة [1] كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا في كل مرحلة من مراحل عملية احتجاز الكربون وتخزينه:
1. تحديد التكوينات الجيولوجية المناسبة: تحليل البيانات الجيولوجية والهندسية لتحديد المواقع المناسبة للتخزين الآمن [42].
2. التنبؤ بسلوك ثاني أكسيد الكربون: محاكاة تدفق وتشتت وتفاعل ثاني أكسيد الكربون تحت السطح [43].
3. تحسين عملية الحقن: تحديد المعدل والضغط والموقع الأمثل للحقن لزيادة السعة والسلامة [44].
4. مراقبة مواقع التخزين: تحليل بيانات المراقبة للكشف عن التسرب وتعديل المعايير حسب الضرورة [45].
5. تطوير طرق مبتكرة للاحتجاز: تسريع البحث والتطوير في طرق جديدة مثل التمعدن الكربوني [40] أو تطوير مواد جديدة [46].
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي في قدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات المعقدة بسرعة وكفاءة [49]. كما يمكنه التنبؤ بسلوكيات معقدة ومراقبة الأنظمة بشكل مستمر [50]. ومع ذلك، يواجه دمج الذكاء الاصطناعي في احتجاز الكربون وتخزينه تحديات مماثلة لتلك الموجودة في كفاءة الطاقة، بما في ذلك التكاليف المالية [52]، والحاجة إلى خبرات [53]، والمخاوف الأخلاقية والتنظيمية [54]. يجب إيلاء اهتمام دقيق لضمان عدم تسبب التكنولوجيا في أي آثار بيئية ضارة غير مقصودة [55]، وضمان تنفيذها بشكل أخلاقي ومسؤول [56] لتحقيق أهداف الاستدامة والحياد الكربوني [47, 48].
في الختام لهذا القسم، يتضح أن دمج الذكاء الاصطناعي في كل من كفاءة الطاقة واحتجاز الكربون وتخزينه يمكن أن يعزز بشكل كبير فعالية وقوة هذه العمليات، ويسهل تحقيق الأهداف المناخية، ويعزز النمو المستدام [1].
القسم الثاني: دقة متناهية في التنبؤ - الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالطقس ومستقبل الطاقة المتجددة
التنبؤ بالطقس: تقليل عدم اليقين باستخدام الذكاء الاصطناعي
تتسبب الظواهر الجوية المتطرفة في أضرار كبيرة، ولا يزال التنبؤ الدقيق بالنتائج يمثل تحديًا بسبب الطبيعة المعقدة لنماذج نظام الأرض وعدم اليقين المتأصل المحيط بتغير المناخ [57]. وهنا يتدخل الذكاء الاصطناعي بقدراته الفائقة على معالجة البيانات وجمعها ليسد الفجوة بشكل كبير بين تنبؤات النماذج الرقمية والوضع الحقيقي [8]. لقد جعلت الكمية الهائلة من البيانات التي توفرها أقمار المراقبة وتعقيد نماذج المناخ الذكاء الاصطناعي أداة حاسمة بشكل متزايد في التنبؤ بالطقس [58]. يُستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للبحث عن جميع المعلومات المتاحة واكتشاف نماذج مناخية جديدة، مما يقلل من تحيز التنبؤ ويحسن الدقة [60].
يولي المحترفون اهتمامًا متزايدًا بإمكانيات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطقس. يمكن إنشاء نماذج أرصاد جوية أكثر دقة من خلال تحليل كميات كبيرة من بيانات الطقس التاريخية والحالية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة [1]. يمكن لهذه النماذج أن تساعد في التنبؤ بالعديد من الخصائص المناخية مثل درجة الحرارة وهطول الأمطار وسرعة الرياح [61].
توضح ورقة المراجعة (خاصة الجدول 2 فيها) [1] تطبيقات محددة:
* استخدمت الشبكات العصبية العميقة للتنبؤ بدرجات الحرارة العالمية [1].
* تم تطوير نماذج تعلم عميق للتنبؤ بظاهرة النينيو - التذبذب الجنوبي [1].
* استخدم التعلم العميق للتنبؤ بالتغيرات في درجة حرارة سطح البحر [1].
* تم بناء نماذج لتوقع هطول الأمطار [1, 64].
* تم استخدام نماذج مختلفة لتقدير مؤشرات الجفاف والتبخر النتحي [62].
* تم بناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بحدوث البرق [65].
* تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع مسارات الأعاصير والتنبؤ بها [1].
* تم تطوير نماذج للكشف عن البَرَد [67].
يساهم استخدام الذكاء الاصطناعي في تقليل عدم اليقين في التنبؤ وتسريع عملية التنفيذ [1]. يمكنه اكتشاف المتغيرات الجغرافية المعقدة وإنشاء نماذج مناخية أكثر دقة [1]. كما يمكن استخدام بيانات الأقمار الصناعية وتحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة تخطيط استخدام الأراضي [68, 72]. باختصار، كلما زادت كمية البيانات التي يتم تحليلها، زادت دقة الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطقس، مما يساعد في وضع إجراءات التكيف والتخفيف لتقليل الأضرار الناتجة عن الظواهر المتطرفة [1].
الطاقة المتجددة وإدارة الشبكات: الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستقرار والكفاءة
أدى التوسع السكاني والاقتصادي العالمي إلى زيادة حادة في استخدام الطاقة [1]. برزت الطاقة الخضراء المستدامة، مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، كبديل واعد لمصادر الطاقة التقليدية لتقليل انبعاثات الكربون [1]. ونتيجة لذلك، ارتفعت حصة الطاقة المتجددة في توليد الطاقة العالمي بشكل ملحوظ [1, 73].
ومع ذلك، تواجه عملية إنتاج الطاقة المتجددة تحديات كبيرة، أبرزها التقطع (Intermittency)؛ حيث لا يمكن التحكم في توقيت ومدى التوليد بنفس طريقة المصادر التقليدية [74]. يأتي الذكاء الاصطناعي كأداة قوية للمساعدة في التغلب على هذه التحديات [75]. يمكن استخدامه في مشاريع طاقة الرياح والطاقة الشمسية وغيرها لزيادة الكفاءة من خلال أتمتة أكبر [56]. نظرًا للطبيعة العشوائية والمتقطعة، فإن استخدام التكنولوجيا الذكية لجدولة وإدارة وتحسين الطاقة المتجددة يمكن أن يثبت استقرار طاقة الشبكة ويضمن أمن إمداداتها، كما هو موضح في الشكل 3 بالمراجعة [1].
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في مراحل مختلفة:
* التخطيط واختيار المواقع: استخدام نظم المعلومات الجغرافية (GIS) وتحليل البيانات لتحديد أنسب المواقع وتقييم المخاطر [76].
* التنبؤ بالإنتاج والطلب: التنبؤ بإنتاج المصادر المتجددة وتوقع الطلب على الطاقة بدقة محسنة [7, 80].
* إدارة الشبكة الذكية: تنسيق الشبكات، موازنة العرض والطلب، تحسين تدفق الطاقة، والمساهمة في استقرار التردد [83, 84].
* الصيانة التنبؤية: تحديد الأعطال المحتملة مبكرًا لتقليل التكاليف ووقت التوقف [52, 77, 78].
على الرغم من الإمكانات الهائلة، لا يزال تطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال يواجه تحديات، مثل الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات التاريخية [85, 86]. ومع ذلك، فإن مبادرة استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة مشغلي شبكات الكهرباء قد تم الاعتراف بها في العديد من المناطق [1].
في الختام، أثبت الذكاء الاصطناعي إمكاناته في قطاع الطاقة المتجددة، حيث يساعد في تحديد مواقع المصادر، ومنع فشل المرافق، وإدارة تقطع الإنتاج، وتنسيق الشبكات لتقليل الهدر وتحسين الكفاءة [1].
القسم الثالث: المباني الذكية وأنظمة النقل المستدامة - الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل البنية التحتية
تصميم المباني الموفرة للطاقة وتجديدها: نحو بيئة مبنية مستدامة
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في تصميم المباني الموفرة للطاقة وتجديدها مجالًا سريع التطور يحمل وعودًا هائلة لتقليل استهلاك الطاقة وانبعاثات الكربون في البيئة المبنية [87, 88]. من خلال الاستفادة من قوة الخوارزميات المتقدمة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات [89].
يوضح الشكل 4 في المراجعة [1] كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات وتحسين جوانب مختلفة من المباني:
* تحسين أنظمة المباني: ضبط أنظمة التدفئة والتهوية والتكييف (HVAC) والإضاءة لتقليل هدر الطاقة [90, 91, 97].
* التصميم الأمثل: تصميم مبانٍ جديدة أكثر كفاءة باستخدام أدوات النمذجة والمحاكاة المتقدمة وتحسين عناصر التصميم [92, 93, 98].
* تجديد المباني القائمة (Retrofitting): تحديد مجالات التحسين في المباني القائمة مثل العزل والإضاءة وأنظمة HVAC [94, 95].
* دمج الطاقة المتجددة: المساعدة في دمج مصادر الطاقة المتجددة في المباني [3].
* النمذجة الدقيقة: إنشاء نماذج طاقة أكثر دقة لاتخاذ قرارات مستنيرة [102].
* الصيانة التنبؤية: اكتشاف الأعطال المحتملة قبل حدوثها لتقليل وقت التوقف وهدر الطاقة [99, 104].
* المراقبة والتكيف في الوقت الفعلي: مراقبة وتعديل أنظمة المباني باستمرار لتحسين الأداء [103].
على الرغم من التحديات المتعلقة بالبيانات والتكلفة، فإن الفوائد واضحة [100, 101]، مما يجعل هذا مجالًا واعدًا للبحث والتطوير المستقبلي [96].
تحسين أنظمة النقل: تقليل الانبعاثات وتعزيز الكفاءة
يساهم قطاع النقل بشكل كبير في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري [105]، وأصبح خفض هذه الانبعاثات أولوية قصوى [106]. يمثل استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز أنظمة النقل وتقليل البصمة الكربونية حلاً واعدًا [107].
يعرض الشكل 5 في ورقة المراجعة [1] الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أنظمة النقل:
* تحسين المسارات (Route Optimization): تقليل أوقات السفر واستهلاك الوقود والانبعاثات بناءً على حركة المرور وظروف الطريق والطقس [109].
* إدارة الأساطيل (Fleet Management): تحسين جداول الصيانة والتزويد بالوقود لتقليل وقت التوقف واستهلاك الوقود [110].
* المركبات ذاتية القيادة (Autonomous Vehicles): إمكانية تقليل الانبعاثات من خلال تحسين كفاءة الوقود وتقليل الازدحام [111].
* تحسين النقل العام (Public Transit Optimization): تحسين الجدولة والمسارات لتقليل الحافلات الفارغة وتحسين الكفاءة [112].
* تنظيم الطلب (Demand Management): تحفيز المستخدمين على التحول إلى وسائل نقل منخفضة الانبعاثات [113].
على الرغم من الفوائد المحتملة، لا تزال هناك تحديات مرتبطة بخصوصية البيانات [108]، والتكلفة [108]، والحاجة إلى حوكمة واضحة [1]، ومعالجة قضايا مثل المسؤولية والتحيز وإزاحة الوظائف [1]، وضمان قبول المستخدم وثقته [114].
القسم الرابع: الزراعة الدقيقة والصناعة المستدامة - الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف الإنتاج
الزراعة الدقيقة: تقليل المدخلات الكيميائية وتعظيم الإنتاجية
تُستخدم المعالجات الكيميائية على نطاق واسع لزيادة إنتاج الغذاء، مما يؤثر سلبًا على البيئة [1]. تستخدم الزراعة الدقيقة (Precision Agriculture) أحدث التقنيات لزيادة الغلة وتحسين عملية صنع القرار [115]. تهدف الزراعة الدقيقة إلى زيادة الإنتاج الزراعي وتقليل الآثار البيئية [116]، مما يجعل الزراعة الحديثة أكثر ربحية واستدامة من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي [117, 118].
يستفيد هذا المجال بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي، الذي يمكنه تحديد الآفات، والكشف عن الأمراض، والتنبؤ بالمحاصيل، وتخطيط استخدام الأسمدة والمبيدات [119, 120]. توضح ورقة المراجعة (خاصة الجدول 3 فيها) [1] كيف تساهم التقنيات في:
* الروبوتات والذكاء الاصطناعي: تطوير قدرات معرفية لزيادة الإنتاجية وتقليل استخدام الكيماويات [121, 125].
* الرش الدقيق: تقليل كمية مبيدات الأعشاب والمبيدات الحشرية عن طريق تطبيقها بدقة عند الحاجة [123, 132, 133].
* التسميد الدقيق: تقليل استخدام الأسمدة وزيادة غلة المحاصيل وتحسين صحة التربة [126, 128].
* تحليل الجينوم: إنتاج محاصيل أكثر ملاءمة وكفاءة [127].
* شبكات الاستشعار اللاسلكية: جمع البيانات وتحليلها لاتخاذ قرارات مستنيرة [134, 135].
* نماذج المغذيات: محاكاة توافر وفقدان المغذيات لتحسين التوازن [129].
* تحسين استخدام المياه والأسمدة: تطوير أنظمة تحكم ذكية [130].
يوفر الذكاء الاصطناعي أنظمة دقيقة وموثوقة للزراعة الدقيقة، مما يساهم في زيادة إنتاجية الغذاء واستدامة الزراعة [1].
تحسين العمليات الصناعية: نحو الكفاءة وتقليل الانبعاثات
تواجه المؤسسات الصناعية تحديات في التحول نحو الطاقة النظيفة [1]. يمكن أن يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لهذا التحول [136]. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استخدام الطاقة وتقليل الانبعاثات عن طريق تحليل البيانات وآليات التغذية الراجعة [1].
القسم الخامس: نحو الطبيعة والمدن المستدامة - الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد وبناء المرونة
إدارة الموارد الطبيعية: تقليل إزالة الغابات والانبعاثات بذكاء
أصبحت إدارة الموارد الطبيعية (خاصة الأراضي والمياه والغابات) قضية ملحة [1]. يُعتقد أن نماذج الذكاء الاصطناعي تقلل من مخاطر فقدان الموارد الطبيعية [147, 148].
يستخدم الذكاء الاصطناعي في هذا المجال بطرق متعددة:
* التنبؤ بإزالة الغابات ومراقبتها: استخدام نماذج التعلم العميق لتحليل البيانات المكانية والزمانية [149, 150, 151].
* إدارة حرائق الغابات: تطوير نماذج تنبؤ وخرائط حساسية [152, 153].
* استعادة النظم البيئية: استخدام أطر تخطيط ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي [154].
* إدارة تلوث الأراضي: استخدام الذكاء الاصطناعي للتحكم والإدارة [156].
* إدارة موارد المياه: تطبيق تخطيط ديناميكي ذكي، وتحسين نماذج تقييم جودة المياه، وحساب احتياجات المحاصيل المائية بدقة، وتقييم تسرب المرشحات [157, 158, 159, 160, 161].
* تخطيط استخدام الأراضي: استخدام التعلم العميق لتصنيف الغطاء الأرضي وتحليل الصور الجوية، ودعم قرارات التخطيط [162, 163, 164].
باختصار، كما هو موضح في الشكل 6 بالمراجعة [1]، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في الإدارة الرشيدة للموارد الطبيعية.
تطوير مدن مستدامة ومرنة: بناء القدرة على الصمود في مواجهة التحديات
تعد المدن مركزًا رئيسيًا لانبعاثات غازات الاحتباس الحراري والاستراتيجية الأساسية للتخفيف من تغير المناخ [165]. تمثل المدن المرنة مفهومًا جديدًا للحوكمة الحضرية لتحسين قدرة المدن على تحمل الكوارث والتعافي [166, 167].
يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على جوانب مختلفة لبناء هذه المرونة:
* إدارة النفايات: تحسين الفرز، واللوجستيات، وتحويل النفايات إلى طاقة، وتقليل الإلقاء غير القانوني [14].
* إدارة موارد المياه الحضرية المرنة: تطبيق تخطيط عقلاني ومستدام [158, 169, 170].
* بناء بيئة حضرية مرنة: تقييم المخاطر (مثل الفيضانات) وتقييم صحة النظام البيئي الحضري [154, 171, 172, 173].
* النقل الحضري المرن: دمج إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والإدارة [174, 175, 176].
* جودة الهواء: اختبار وإدارة جودة الهواء باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار [177, 178, 179, 180].
توضح الأمثلة في الجدول 5 بالمراجعة [1] تطبيقات محددة في بناء المدن المرنة. في الختام، تعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي حاسمة في تعزيز المرونة الحضرية والتنمية المستدامة [1].
القسم السادس: نظرة مستقبلية - تحديات وفرص الذكاء الاصطناعي في عصر المناخ
بينما تدمج العديد من الصناعات بسرعة التقنيات التخريبية مثل الذكاء الاصطناعي [181]، فإن التوسع الهائل في الطلب على الحوسبة والطاقة المرتبط بهذه التقنيات يمكن أن يؤدي بحد ذاته إلى انبعاثات كربونية كبيرة [182]. يعد تطوير وتحديد طريقة واضحة وقوية وعامة لحساب استهلاك الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لتقليل هذه البصمة [183].
يعتمد تقييم استهلاك الطاقة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البنية التحتية الداعمة [1]. لتعزيز نشر الذكاء الاصطناعي بشكل مستدام، هناك حاجة إلى:
أتمتة التحكم في النظام وتعزيز ذكاء الشبكة [184, 185].
بنية تحتية ذكية جديدة وسياسات داعمة [1].
إدارة بيانات الشبكة وتمكين الشبكات الذكية [186].
معالجة قضايا الخصوصية والأمن السيبراني [1].
تحقيق "جاهزية البيانات" لدى المرافق والصناعات [1].
دمج التقنيات (IoT, Digital Twins, AI) في النقل والزراعة والبناء [187, 188, 189, 190].
تطوير سياسات ولوائح مناسبة لضمان الاستخدام الأخلاقي والعادل [191].
في الختام، يحسن الحساب الخوارزمي للذكاء الاصطناعي مكاسب الكفاءة ويتخذ قرارات منطقية ومحسّنة. يسهل اعتماد إنترنت الأشياء وتقنيات الاتصالات تقدم الأنظمة الاجتماعية والزراعية، ويتوافق مع عملية التحضر المستدام [1].
خاتمة: الذكاء الاصطناعي كشريك استراتيجي لمستقبل مستدام
لقد أثبتت الأنماط التقليدية لإنتاج الطاقة أنها ضارة بالبيئة، مما أدى إلى تفاقم أزمة المناخ [1]. تظهر تقنية الذكاء الاصطناعي كأداة قوية في قطاع الطاقة وغيرها، تقدم اتجاهًا واعدًا لمكافحة تغير المناخ [1].
كما استعرضت هذه المقالة، يساهم الذكاء الاصطناعي في:
تعزيز كفاءة الطاقة [1].
تحسين التنبؤ بالطقس والإنذار المبكر [1, 8].
تحسين تخطيط وإدارة الطاقة المتجددة والشبكات [1].
تحسين تصميم المباني السكنية والتجارية [1].
جعل أنظمة النقل أكثر كفاءة واستدامة [1].
تمكين الزراعة الدقيقة وتقليل الأثر البيئي للزراعة [1].
تحسين العمليات الصناعية والحفاظ على الطاقة [1].
تعزيز فهمنا للطبيعة وإدارة الموارد الطبيعية [1].
بناء مدن مستدامة ومرنة [1].
بشكل عام، يخفف الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تغير المناخ عن طريق زيادة كفاءة الطاقة وتزويد صناع القرار ببيانات دقة. إنه ليس حلاً سحريًا، ولكنه أداة قوية تمتلك القدرة على إحداث فرق حقيقي عند استخدامها بمسؤولية وحكمة، مع ضرورة مواصلة البحث والتطوير لمواجهة التحديات القائمة وتسخير إمكاناته الكاملة من أجل مستقبل كوكبنا [1].
المراجع
Chen, L., Chen, Z., Zhang, Y., Liu, Y., Osman, A. I., Farghali, M., Hua, J., Al-Fatesh, A., Ihara, I., Rooney, D. W., & Yap, P.-S. (2023). Artificial intelligence-based solutions for climate change: a review. Environmental Chemistry Letters, 21(5), 2525–2557. https://doi.org/10.1007/s10311-023-01617-y
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق