الذكاء الاصطناعي والبيئة .. هل يمكن للآلة حل مشكلات البيئة التى صنعها الانسان؟
التغير المناخي هو قضية ملحة تؤثر على جميع أنحاء كوكبنا. ومع تفاقم تأثيرات الاحتباس الحراري، أصبحت إيجاد حلول مبتكرة لتخفيف آثاره أمراً حيوياً. واحدة من أكثر الأدوات الواعدة في هذا النضال هي الذكاء الاصطناعي (AI). ولكن يأتي استخدام AI بتكلفة خاصة به.
هل تفوق فوائد AI تكلفته فيما يتعلق بالقضايا البيئية؟
البشر هم المسؤولون عن التغير المناخي، والآن يضعون آمالهم وأموالهم في الذكاء الاصطناعي للمساعدة في معالجته. يمكن لـ AI أن يلعب دوراً حاسماً في تحليل كميات ضخمة ومعقدة من بيانات الطقس المجمعة من جميع أنحاء العالم، مراقبة وتقليل الانبعاثات، وتحسين شبكات النقل والعمليات الزراعية.
استثمرت Microsoft مبلغ 50 مليون دولار في مبادرة AI for Earth لضمان تفعيل الذكاء الاصطناعي فى حل مشكلات البيئة ، والتي تتيح للشركات الوصول إلى AI لدعم المشاريع التي تحلل بيانات المناخ أو الطاقة. بالنسبة لشركة Microsoft، تشمل الفوائد اختبار تقنياتها عملياً وتقريبها من الشركات الناشئة التي قد ترغب في شرائها أو الاستثمار فيها. تقوم Google باستخدام تقنيات Deep Mind AI لتحسين استهلاك الطاقة الكبير في مراكز بياناتها، بينما تستفيد IBM من التعلم الآلي لتحسين مسارات الرحلات الجوية وتقليل استهلاك الوقود في صناعة الطيران.
كما أن عدداً متزايداً من الشركات الناشئة تستغل AI لمساعدة الأعمال والبلديات في التخطيط والتأهب لتأثيرات الطقس القاسي، وأتمتة النقل مثل شحن البضائع، مما يقلل من التلوث العالمي عن طريق تحسين المسارات واستهلاك الوقود. تكمن قوة AI في قدرته على تسليط الضوء على مواطن القصور، مما يمهد الطريق لتحسينات تدريجية ولكن حيوية عبر مختلف الصناعات.
في الزراعة، يمكن لـ AI تحسين استخدام الأسمدة من خلال تحليل البيانات المتعلقة بالعوامل مثل الظروف الجوية ومستويات النيتروجين في التربة. وبما أن الطقس يؤثر بشكل أساسي على توليد الطاقة المتغيرة والطلب على الكهرباء، يمكن للنماذج المناخية المتقدمة باستخدام AI تحسين الكفاءة في شبكة الكهرباء. على سبيل المثال، استثمرت الحكومة الأمريكية 4.5 مليار دولار في شبكة طاقة ذكية تستخدم AI لقياس احتياجات الطاقة ومتى تكون مطلوبة.
تتوقع الأمم المتحدة أن يكون AI أساسياً أيضاً في دفع الخيارات المستدامة للمستهلكين، من خلال حساب البصمة البيئية للمنتجات وتمكين الشركات مثل Amazon أو Alibaba من توجيه عملائها عبر الإنترنت نحو خيارات أكثر صداقة للبيئة. ولكن استخدام AI يأتي بتحديات أيضاً. هناك مخاوف أخلاقية تتعلق بتعلم الآلة وكميات البيانات والمراقبة العامة التي قد يتطلبها، كما أن تحليلاته ليست دائماً موثوقة.
لكن التحدي الأكبر الذي يواجه AI ودوره كـ “محارب مناخي” هو بصمته الكربونية المتزايدة. تخزين ومعالجة البيانات اللازمة لتدريب خوارزمية كبيرة قد يستهلك ما يصل إلى 284,000 كيلوجرام من ثاني أكسيد الكربون، وهو ما يعادل تقريباً خمسة أضعاف الانبعاثات الحياتية لسيارة أمريكية. يشير الباحثون إلى أن الشفافية فى استخدام ادوات الذكاء الاصطناعي والبيئة، مثل الإبلاغ المفتوح عن البصمة الكربونية لنماذج AI، والتخلص من الأنظمة غير الفعالة، هما المفتاح لضمان أن يكون AI أداة مساعدة بدلاً من عائق في معركة التغير المناخي.
دور الذكاء الاصطناعي والبيئة (AI) في مواجهة التغير المناخي
يُعد التغير المناخي من أبرز التحديات العالمية التي تهدد البيئة والاقتصاد والمجتمعات البشرية. في ظل الحاجة الملحة لحلول مبتكرة وفعّالة، ظهر الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة واعدة يمكن أن تسهم بشكل كبير في تقليل آثار التغير المناخي وتحقيق أهداف الاستدامة . يتميز AI بقدرته على معالجة كميات ضخمة من البيانات وتحليلها بسرعة ودقة، مما يفتح المجال لتحسين العمليات في مختلف القطاعات.
1. تحليل البيانات المناخية المعقدة
- يوفر AI تقنيات متقدمة لتحليل البيانات الضخمة والمجمعة من أنظمة مراقبة الطقس العالمية، مثل الأقمار الصناعية ومحطات الرصد الأرضية.
- يساعد في تحسين توقعات الطقس وتقدير تأثير الظواهر المناخية المستقبلية، مثل الأعاصير والفيضانات.
- تسهم هذه التحليلات في وضع خطط استباقية للتخفيف من آثار الكوارث الطبيعية وتقليل الخسائر البشرية والمادية.
2. مراقبة وتقليل الانبعاثات الكربونية
- يمكن لـ AI تتبع الانبعاثات الصادرة عن المصانع والمركبات ومصادر الطاقة باستخدام أجهزة استشعار متصلة بالذكاء الاصطناعي.
- يساعد على تطوير استراتيجيات فعالة لتقليل الانبعاثات مثل تحسين العمليات الصناعية أو التحول إلى مصادر طاقة نظيفة.
- يمكن أيضًا استخدام AI في تقييم أثر السياسات البيئية واتخاذ قرارات مستنيرة بشأنها.
3. تحسين كفاءة الطاقة
- يُستخدم AI (الذكاء الاصطناعي والبيئة) في أنظمة إدارة الطاقة الذكية لتحليل استهلاك الكهرباء وتحديد أوقات الذروة
- يساعد على توزيع الطاقة بشكل أكثر كفاءة وتقليل الهدر، مما يعزز استخدام مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية والرياح.
- على سبيل المثال، طورت الولايات المتحدة شبكة طاقة ذكية تعتمد على AI لتحديد احتياجات الكهرباء بدقة وتحسين كفاءة التوزيع.
4. تحسين شبكات النقل
- تعتمد شبكات النقل الذكية على AI لتقليل انبعاثات الكربون الناتجة عن وسائل النقل.
- يمكن AI تحسين مسارات النقل وتقليل استهلاك الوقود، مما يقلل من الأثر البيئي.
- كما يستخدم في أتمتة وسائل النقل، مثل الشحن البحري والجوي، لإعادة تصميم طرق النقل وتقليل الانبعاثات.
5. دعم الزراعة المستدامة
- يساهم AI في تحسين العمليات الزراعية من خلال تحليل عوامل مثل جودة التربة، ومستويات النيتروجين، والظروف الجوية.
- يمكنه تحديد الكميات المثلى من الأسمدة والمياه المطلوبة لكل منطقة، مما يقلل الهدر ويحسن الإنتاجية الزراعية.
- يؤدي ذلك إلى تقليل التأثير البيئي للزراعة وضمان استدامة الموارد.
6. تعزيز الاستهلاك المستدام
- يساعد AI المستهلكين على اتخاذ قرارات صديقة للبيئة من خلال تحليل البصمة البيئية للمنتجات.
- تعمل شركات مثل Amazon وAlibaba على استخدام تقنيات AI لتوجيه العملاء نحو خيارات مستدامة، مثل المنتجات القابلة لإعادة التدوير أو تلك المصنوعة بطرق تقلل من التلوث.
7. تحسين استجابة الشركات والحكومات
- يمكن استخدام AI لتقييم المخاطر المناخية وتحديد المناطق الأكثر عرضة للتأثيرات السلبية.
- يساعد الشركات على تصميم خطط تأقلم وتخفيف لضمان استمرارية الأعمال وتقليل التكاليف.
- يمكن للحكومات استخدام التحليلات القائمة على AI لتطوير سياسات بيئية فعّالة.
8. دعم الابتكار في الصناعات المختلفة
- تعتمد الشركات الكبرى على AI لتحسين الكفاءة وتقليل التلوث.
- Microsoft: استثمرت في مبادرة AI for Earth لدعم مشاريع تهدف إلى تحليل بيانات المناخ والطاقة.
- Google: استخدمت Deep Mind AI لتقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات.
- IBM: طورت حلولاً لـ الذكاء الاصطناعي والبيئة لتحسين مسارات الطيران وتقليل استهلاك الوقود.
أمثلة على مبادرات الشركات الكبرى في إطار الذكاء الاصطناعي والبيئة
في السنوات الأخيرة، بدأت العديد من الشركات الكبرى في تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة التحديات البيئية والمساهمة في تحقيق الاستدامة. تستثمر هذه الشركات في مبادرات مبتكرة تستخدم قدرات AI لتحسين الكفاءة، تقليل الانبعاثات، وإيجاد حلول عملية للتغير المناخي. فيما يلي أمثلة بارزة على هذه المبادرات:
1. Microsoft – مبادرة AI for Earth
- الهدف: تمكين الشركات والمؤسسات من استخدام تقنيات AI لحل التحديات البيئية.
- الاستثمارات: خصصت Microsoft مبلغ 50 مليون دولار لهذه المبادرة.
- أبرز الإنجازات:
- تقديم منح تكنولوجية للشركات الناشئة والمؤسسات غير الربحية لتطوير حلول تستند إلى AI لتحليل بيانات المناخ والطاقة وضمان فاعلية الذكاء الاصطناعي والبيئة
- دعم المشاريع التي تهدف إلى مراقبة الانبعاثات الكربونية وإيجاد حلول لتحسين كفاءة استخدام الموارد الطبيعية.
- الفوائد للشركة:
- اختبار تقنيات الذكاء الاصطناعي عملياً في بيئات حقيقية.
- تعزيز العلاقات مع الشركات الناشئة التي قد ترغب Microsoft في الاستثمار فيها أو الاستحواذ عليها مستقبلاً.
2. Google – DeepMind AI لتحسين استهلاك الطاقة
- الهدف: تقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات العملاقة التي تدير خدمات Google.
- التكنولوجيا المستخدمة:
- استخدمت Google تقنيات DeepMind AI لتحليل بيانات استهلاك الطاقة في الوقت الفعلي وضبط أنظمة التبريد بشكل ذكي.
- النتائج:
- تقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات بنسبة تصل إلى 40%.
- خفض التكلفة التشغيلية وتقليل البصمة الكربونية لمراكز البيانات.
- أثر المبادرة: تمثل مراكز البيانات واحدة من أكبر مصادر استهلاك الطاقة عالميًا، مما يجعل هذه المبادرة خطوة كبيرة نحو تحقيق الاستدامة.
3. IBM – تحسين مسارات الطيران باستخدام التعلم الآلي
- الهدف: تقليل استهلاك الوقود في صناعة الطيران، والتي تعد أحد أكبر مصادر انبعاثات الكربون.
- الحلول المقدمة:
- استخدام تقنيات Machine Learning لتحليل البيانات الجوية ومسارات الطيران.
- اقتراح طرق طيران أكثر كفاءة لتقليل استهلاك الوقود والانبعاثات الناتجة عنه.
- الفوائد:
- توفير الوقود لشركات الطيران وتقليل التكاليف.
- خفض انبعاثات الكربون الناتجة عن الطيران.
4. Amazon – تشجيع الخيارات المستدامة للمستهلكين
- الهدف: توجيه العملاء نحو خيارات تسوق صديقة للبيئة من خلال ادوات الذكاء الاصطناعي والبيئة
- الابتكارات:
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البصمة الكربونية للمنتجات التي يشتريها العملاء.
- تقديم اقتراحات لمنتجات مستدامة أو ذات تأثير بيئي أقل.
- الفائدة:
- تعزيز وعي المستهلكين بالخيارات البيئية.
- المساهمة في خفض الأثر البيئي للأنشطة التجارية.
5. Alibaba – تعزيز التسوق المستدام عبر منصاتها
- الهدف: تقليل التأثير البيئي للتجارة الإلكترونية.
- الإجراءات:
- تحليل بيانات المنتجات باستخدام تقنيات AI لتقييم الأثر البيئي لكل منتج.
- تشجيع العملاء على اختيار خيارات مستدامة من خلال تقديم تخفيضات أو مكافآت على المنتجات الصديقة للبيئة.
- الأثر:
- دعم ممارسات الاستدامة بين المستهلكين والشركات الصغيرة التي تعتمد على منصات Alibaba.
6. Tesla – تحسين كفاءة المركبات الكهربائية
- الهدف: تقليل انبعاثات النقل عن طريق تطوير مركبات كهربائية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
- التقنيات:
- استخدام AI لتحسين نظام القيادة الذاتية وتحليل أنماط القيادة لتحقيق كفاءة أعلى في استهلاك البطاريات.
- تطوير خوارزميات لتحسين أداء البطاريات وإطالة عمرها.
- النتائج:
- توفير مركبات كهربائية ذات كفاءة عالية تُقلل من الاعتماد على الوقود الأحفوري.
- تعزيز النقل المستدام على مستوى عالمي.
7. شركات ناشئة – تحسين الاستجابة للطقس القاسي
- الهدف: تمكين المجتمعات من التكيف مع الظروف الجوية المتطرفة.
- الأمثلة:
- تستخدم العديد من الشركات الناشئة تقنيات AI لتحليل بيانات الطقس وتحسين خطط الطوارئ.
- تطوير أنظمة لتحليل تأثير الأعاصير والفيضانات واقتراح استراتيجيات للحد من تأثيرها على البنية التحتية.
- الفوائد:
- تحسين استجابة المجتمعات للكوارث الطبيعية.
- تقليل الخسائر المادية والبشرية.
8. الحكومة الأمريكية – شبكة طاقة ذكية تعتمد على AI
- الهدف: تحسين كفاءة شبكة الكهرباء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
- الاستثمارات:
- استثمار 4.5 مليار دولار في تطوير شبكة طاقة ذكية.
- المزايا:
- قياس احتياجات الطاقة بدقة لتقليل الهدر.
- استخدام تقنيات AI لتحليل البيانات وضبط التوزيع بناءً على الطلب.
التحديات المرتبطة بدور الذكاء الاصطناعي (AI)
على الرغم من الإمكانات الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، بما في ذلك مواجهة التغير المناخي، إلا أن هناك العديد من التحديات التي تقف في طريق تحقيق أقصى استفادة منه. تتنوع هذه التحديات بين التقنية، الأخلاقية، والبيئية:
1. البصمة الكربونية العالية لتقنيات الذكاء الاصطناعي
- الوصف:
- تتطلب عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كميات هائلة من الطاقة.
- على سبيل المثال، تدريب خوارزمية كبيرة يمكن أن ينتج ما يصل إلى 284,000 كيلوجرام من ثاني أكسيد الكربون، وهو ما يعادل تقريبًا خمسة أضعاف الانبعاثات الكلية لسيارة أمريكية طوال عمرها.
- التأثير:
- يساهم هذا في زيادة انبعاثات الكربون، مما يعارض الهدف البيئي الأساسي لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
2. قضايا الخصوصية والمراقبة
- الوصف:
- يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على جمع وتحليل البيانات، مما قد يؤدي إلى مخاطر تتعلق بانتهاك الخصوصية.
- بعض التطبيقات البيئية تتطلب جمع بيانات حساسة مثل المراقبة العامة أو استخدام مستشعرات متقدمة.
- التأثير:
- قد يؤدي ذلك إلى فقدان الثقة بين المستخدمين وصناع القرار.
3. عدم موثوقية التحليلات
- الوصف:
- التحليلات التي تقدمها نماذج الذكاء الاصطناعي ليست دائمًا دقيقة، خاصة عند استخدام بيانات غير كافية أو مغلوطة.
- في القضايا البيئية، مثل توقعات الطقس أو تحليل الانبعاثات، يمكن أن تكون الأخطاء مكلفة للغاية.
- التأثير:
- يؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات غير مستنيرة قد تضر أكثر مما تنفع.
4. التكلفة المالية المرتفعة
- الوصف:
- تطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي يتطلب استثمارات كبيرة في البنية التحتية والأجهزة والخبرات التقنية.
- التأثير:
- يصعب على الدول النامية والشركات الصغيرة استخدام هذه التقنيات بسبب التكلفة العالية.
5. نقص الشفافية
- الوصف:
- غالبًا ما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي “صندوقًا أسودًا”، حيث يصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات.
- يؤدي ذلك إلى صعوبة تقييم كفاءة هذه النماذج أو تحسينها.
- التأثير:
- يقلل من موثوقية الذكاء الاصطناعي ويزيد من مخاطر الاستخدام الخاطئ.
6. التحديات الأخلاقية
- الوصف:
- هناك مخاوف بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز التمييز أو التلاعب بالمستهلكين.
- التأثير:
- قد يؤدي ذلك إلى ردود فعل سلبية تجاه تبني التكنولوجيا على نطاق واسع.
الحلول المقترحة لتعزيز دور الذكاء الاصطناعي (AI)
لتعظيم الفوائد التي يقدمها الذكاء الاصطناعي والتغلب على التحديات المرتبطة به، يمكن اتخاذ خطوات استراتيجية وتقنية لضمان استخدامه بطريقة مستدامة وفعّالة:
1. تحسين كفاءة الطاقة في الذكاء الاصطناعي
- الخطوات:
- تطوير نماذج ذكاء اصطناعي أقل استهلاكًا للطاقة.
- استخدام مراكز بيانات تعتمد على مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية والرياح.
- الأثر:
- تقليل البصمة الكربونية الناتجة عن تشغيل وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
2. تعزيز الشفافية
- الخطوات:
- تقديم تقارير علنية حول البصمة الكربونية للنماذج الذكية و الذكاء الاصطناعي والبيئة
- اعتماد ممارسات شفافة توضح كيفية تدريب النماذج واستخدام البيانات.
- الأثر:
- بناء الثقة مع المستخدمين وزيادة تبني التكنولوجيا بشكل مسؤول.
3. تحسين جودة البيانات
- الخطوات:
- جمع بيانات دقيقة وشاملة تعكس الواقع بشكل أفضل.
- تقليل التحيز في البيانات لضمان موثوقية التحليلات.
- الأثر:
- تعزيز دقة النماذج الذكية وتحسين اتخاذ القرار.
4. تطوير قوانين وسياسات تنظيمية
- الخطوات:
- وضع قوانين صارمة لحماية البيانات والخصوصية.
- إنشاء أطر تنظيمية تضمن الاستخدام الأخلاقي والمسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي والبيئة
- الأثر:
- تقليل المخاطر الأخلاقية وحماية حقوق المستخدمين.
5. الاستثمار في الابتكار والتكنولوجيا الخضراء
- الخطوات:
- تمويل الأبحاث لتطوير تقنيات AI مستدامة.
- تشجيع الشركات الناشئة على ابتكار حلول ذكاء اصطناعي صديقة للبيئة.
- الأثر:
- دعم الابتكار في المجالات البيئية وتحقيق أهداف الاستدامة.
6. تعزيز التعاون بين القطاعين العام والخاص
- الخطوات:
- إقامة شراكات بين الحكومات والشركات الكبرى لتوسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي البيئية.
- توفير تمويل مشترك لدعم المشروعات التي تهدف إلى تحقيق الاستدامة من خلال ادوات الذكاء الاصطناعي والبيئة.
- الأثر:
- تحقيق نتائج أكبر من خلال الجمع بين الموارد والخبرات.
7. التركيز على التعليم والتوعية
- الخطوات:
- تدريب الأفراد على استخدام وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة.
- رفع مستوى الوعي حول الفوائد والتحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
- الأثر:
- بناء جيل جديد من المتخصصين القادرين على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
8. التخلص من الأنظمة غير الفعالة
- الخطوات:
- تحديد وتفكيك الأنظمة الذكية ذات الكفاءة المنخفضة.
- استبدالها بتقنيات حديثة أكثر كفاءة وموثوقية.
- الأثر:
- تحسين الأداء العام لأنظمة الذكاء الاصطناعي وتقليل استهلاك الطاقة.
الخلاصة
التغلب على التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي يتطلب تضافر الجهود بين الشركات والحكومات والمؤسسات البحثية. من خلال تحسين كفاءة الطاقة، تعزيز الشفافية، تطوير الأطر القانونية، وتشجيع الابتكار، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح أداة رئيسية ليس فقط في مواجهة التغير المناخي، ولكن أيضًا في تحقيق التنمية المستدامة بشكل عام.