التأثير الهائل الذي يحدثه الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على البيئه

 الأمر ليس مجرد خيال علمي، فإليك ستة قطاعات يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم لتقليل انبعاثات الكربون البشرية، سواء على المستوى الفردي أو على نطاق واسع.

مزرعة للطاقة الشمسية

تمثل معالجة تغير المناخ تحديًا ملحًا، حيث يجمع الخبراء من مختلف المجالات لتنفيذ حلول للتخفيف من أسوأ التأثيرات.

من المحتمل أن يساهم الاعتماد السريع للذكاء الاصطناعي  (AI) في انبعاثات الغازات الدفيئة بسبب إمدادات الكهرباء اللازمة لتشغيل سعة مراكز البيانات الضخمة . لكن الذكاء الاصطناعي يقدم أيضًا حلولًا ممكنة ربما كانت نظرية في السابق.

وجدت دراسة استقصائية أجرتها مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) أن 87% من قادة المناخ والذكاء الاصطناعي في القطاعين العام والخاص على مستوى العالم ينظرون إلى التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي كأدوات مفيدة في مكافحة تغير المناخ. بالإضافة إلى ذلك، ذكر 67% من العاملين في القطاع الخاص أنه يتعين على الحكومات بذل المزيد من الجهد لدعم استخدام الذكاء الاصطناعي في مكافحة تغير المناخ.

ما هي بعض الطرق التي يمكن أن تساعد بها خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي في تقليل انبعاثات الكربون؟

مراقبة وتوقع اتجاهات الطقس

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على بيانات الطقس، مثل صور بيانات الأقمار الصناعية ونماذج المناخ وأنماط الطقس التاريخية، التنبؤ بالظروف القاسية والتأثير طويل المدى لتغير الظروف المناخية على مناطق مختلفة بدقة متزايدة. ويمكنهم بعد ذلك توفير أدوات صنع القرار لتحديد الإعداد والاستجابة الفعالين. ويمكن لهذه النماذج أيضًا أن تساعد في تحديد عوامل الخطر وتطوير طرق للتخفيف منها.

يمكن أن تساعد التنبؤات الدقيقة في توفير إنذارات مبكرة بالأعاصير أو حالات الجفاف أو الفيضانات، مما يمكن الحكومات والمجتمعات من الحد من تأثيرها بشكل استباقي.

على سبيل المثال، قام مشروع FloodNet ، وهو عبارة عن تعاون بين مدينة نيويورك وكلية تاندون للهندسة بجامعة نيويورك (NYU) وجامعة مدينة نيويورك (CUNY) وشركاء المجتمع، بنشر أجهزة استشعار مفتوحة المصدر في الفيضانات - المناطق المعرضة للخطر في جميع أنحاء مدينة نيويورك. يستخدم المشروع خوارزميات التعلم العميق لتحليل بيانات الاستشعار وصور الأقمار الصناعية للأنهار للتنبؤ بالفيضانات في الوقت الحقيقي.

في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، حيث من المتوقع أن يؤدي تغير المناخ إلى تفاقم الجفاف والظروف القاسية الأخرى، تتعاون وكالات الأمم المتحدة في مشروع IKI القائم على الذكاء الاصطناعي والذي يتمركز في بوروندي وتشاد والسودان، والذي يضع توقعات بناءً على التغير البيئي السابق حول النزوح النقاط الساخنة لمساعدة المجتمعات على التكيف مع تغير المناخ وإعداد المساعدات الإنسانية.

وفي كينيا، يساعد تطبيق الهاتف المحمول MyAnga الرعاة الكينيين على إدارة مواشيهم والاستعداد للجفاف بناءً على بيانات من محطات الأرصاد الجوية العالمية والأقمار الصناعية.

ويمكن لصناع السياسات استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد وتنفيذ الاستراتيجيات الأكثر فعالية للحد من الانبعاثات، وتعزيز مرونة الأنظمة المحلية، ومساعدة المواطنين على التكيف مع الظروف المتغيرة. ويمكنهم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع مدى فعالية تلك السياسات في التنفيذ.

إدارة الشبكة الذكية

يمكن للأنظمة المتصلة بالسحابة والمدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعزز الشبكات الذكية لإدارة الطلب على الكهرباء والتوليد اللازم للوفاء به، مما يقلل من الانبعاثات الزائدة.

تعمل أجهزة التعلم الآلي وتحليلات البيانات وإنترنت الأشياء (IoT) على تمكين الشبكات الذكية من إدارة توليد الطاقة المعقدة ونقلها وتوزيعها.

يمكن لنمذجة الذكاء الاصطناعي أن تساعد الشبكات الذكية على إدارة توليد الطاقة المتجددة المتقطعة والمتغيرة باستخدام أجهزة الاستشعار والبرمجيات وشبكات الاتصالات للتنبؤ بأحمال الطاقة. يمكنه أيضًا تحسين استخدام أنظمة تخزين البطارية لتخزين وإطلاق الطاقة الزائدة حسب الحاجة. إن زيادة حصة طاقة الرياح والطاقة الشمسية والطاقة الكهرومائية في الشبكة تقلل من الطلب على توليد الوقود الأحفوري للحد من انبعاثات الكربون.

يمكن للبنية التحتية المتقدمة للقياس وتنظيم الجهد والتردد واكتشاف الأخطاء والعزل جنبًا إلى جنب مع تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي زيادة كفاءة الطاقة عن طريق تقليل فقد الطاقة أثناء النقل والحاجة إلى تشغيل محطات الذروة الملوثة خلال فترات الطلب المرتفع.

يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي والعدادات الذكية في المنازل والمكاتب إلى تحسين إدارة جانب الطلب من خلال مراقبة استهلاك الطاقة وتحليل كميات كبيرة من البيانات من أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) للمساعدة في التخطيط والجدولة. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحسين استخدام الطاقة وإمداداتها عبر المباني، مما يزيد من كفاءة الطاقة. يمكن أن تساعد النمذجة المعمارية أيضًا في تصميم هياكل وتخطيطات ومواد بناء أكثر كفاءة في استخدام الطاقة.

وجدت لجنة تنظيم الطاقة الفيدرالية الأمريكية (FERC) أن استجابة الطلب يمكن أن يكون لها تأثير كبير على الاستهلاك (PDF)، مع تقليل الحمل الأقصى بما يصل إلى 150 جيجاوات (GW). وقد قدر معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) أن هذه الشبكات الذكية يمكن أن تقلل من ذروة الطلب على الطاقة في الصيف بمقدار 175 جيجاوات بحلول عام 2030.

على سبيل المثال، تستخدم شركة Equans، التي تزود الشركات بالخدمات التقنية وخدمات الطاقة، نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتحديد أوجه القصور في الطاقة ومصادر الانبعاثات في مجموعات البيانات المعقدة لتحسين العمليات الصناعية وأداء الطاقة.

اقرا ايضا:الذكاء الاصطناعي التوليدي في DevOps من هنا

الصيانة الوقائية

تستخدم الصيانة التنبؤية البيانات في الوقت الفعلي لتحديد أفضل وقت لإجراء صيانة المعدات والتحذير من الأعطال قبل حدوثها لمنع التوقف غير المتوقع.

يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات الاستشعار التاريخية وبناء النماذج للتعرف على العمليات العادية، ثم تحديد الظروف غير الطبيعية من البيانات في الوقت الفعلي لإرسال تنبيهات بشأن المخاطر أو حالات الفشل الوشيكة.

ومن خلال تحديد المشاكل المحتملة في المعدات قبل حدوثها، يمكن للمؤسسات تقليل وقت التوقف عن العمل وتحسين جداول الصيانة الخاصة بها وتحسين كفاءة استخدام الطاقة.

وفي مجال التصنيع، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل أعطال المعدات، مما يمنع إطلاق الملوثات، بينما في صناعة النفط والغاز، فإن التنبؤ بمعدلات الفشل لإجراء الصيانة عند الحاجة بدلاً من استبدال الأصول على فترات زمنية محددة يمكن أن يقلل من إحراق الغاز المفرط.

تشير التقديرات إلى أن حرق الغاز الطبيعي، الذي يحرق الغاز الطبيعي عمدًا لمنع إتلاف البنية التحتية أثناء الصيانة وانقطاع التيار، يساهم بنسبة 5 إلى 10٪ من انبعاثات غازات الدفيئة العالمية السنوية. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشاف تسربات غاز الميثان في البنية التحتية للغاز الطبيعي بحيث يمكن تصحيحها للحد من كمية الغاز المنبعثة في الغلاف الجوي.

على سبيل المثال، يقوم برنامج SparkPredict التابع لشركة SparkCognition ومقره الولايات المتحدة، وهو مزود حلول الذكاء الاصطناعي ، بتجميع البيانات التاريخية وإنشاء نماذج تتعلم بمرور الوقت أثناء معالجة المزيد من البيانات. قام أحد كبار منتجي النفط والغاز بنشر تطبيق SparkPredict على الشاطئ في مركز التحكم عن بعد الخاص به لتوفير التنبيه والتشخيص لمدة 10 دقائق وزيادة الرؤية التشغيلية.

حدد أحد التنبيهات جهاز استشعار درجة الحرارة الذي يقدم قيمًا خاطئة، والتي يمكن معالجتها بسرعة لمنع الصيانة التي قد تستغرق ما يصل إلى يومين.

في قطاع الطاقة المتجددة، يمكن للصيانة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تحد من أعطال المعدات وتحسين إنتاج الطاقة، مما يقلل الحاجة إلى توليد الوقود الأحفوري لتلبية الطلب.

إدارة النفايات وإعادة التدوير

يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحسين إدارة النفايات وإعادة تدويرها من خلال تحليل البيانات التاريخية وفي الوقت الحقيقي حول إنتاج النفايات وجمعها والتخلص منها.

يمكن للنمذجة التنبؤ بظروف حركة المرور ومستوى ملء الصناديق. يمكن أن يساعد ذلك الشركات والبلديات على تحسين أنظمة إدارة النفايات الخاصة بها لتقليل النفايات، وزيادة معدلات إعادة التدوير، وتوفير التكاليف، وتقليل انبعاثات الكربون من مركبات التجميع.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات لتحديد فرص إعادة التدوير والتسميد، مما يقلل من نفايات مدافن النفايات من خلال تحسين فصل المواد القابلة لإعادة التدوير. وفي مرافق إعادة التدوير، يمكن للروبوتات المتقدمة وأنظمة الرؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فرز المواد بشكل أكثر فعالية من العمل اليدوي، مما يزيد من حجم وجودة المواد القابلة لإعادة التدوير. وهذا يقلل من الانبعاثات الناتجة عن إدارة نفايات مدافن النفايات مع زيادة القدرة على إعادة التدوير للحد من الحاجة إلى إنتاج جديد كثيف الكربون.

على سبيل المثال، تقوم شركة Waste Robotics ومقرها كندا بدمج الرؤية الحاسوبية وخوارزميات التعلم العميق والتقنيات الروبوتية في عمليات معالجة النفايات. تتيح تقنية الكاميرا فائقة الطيف تحليل المواد التفصيلية وتحديدها من أجل الفرز والفصل الدقيق. وفي الوقت نفسه، يمكن لنموذجه متعدد المستشعرات التعرف بدقة على تركيبة المواد وخصائصها لتحقيق أقصى قدر من استرداد الموارد.

زيادة كفاءة النقل

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين إدارة حركة المرور وطرق النقل العام لزيادة كفاءة استهلاك الوقود وتقليل انبعاثات الكربون.

يمكن لأنظمة إدارة حركة المرور المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار وأجهزة تحديد المواقع والكاميرات وغيرها من المصادر لتقليل الازدحام واستهلاك الوقود من المركبات المتوقفة عن العمل. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل طلب الركاب لتحسين مسارات الحافلات والقطارات والترام والجداول الزمنية وتخصيص السعة، مما يزيد من كفاءة استهلاك الوقود.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين تخطيط الطريق لسلسلة التوريد والعمليات اللوجستية، مما يؤدي إلى تخصيص أكثر كفاءة للموارد وعمليات تسليم أسرع.

يهدف مشروع Google Green Light إلى المساعدة في تحسين النقل من خلال السماح لمهندسي المرور في المدينة باستخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحسين إشارات المرور عند التقاطعات من خلال إجراء تحديثات فعالة للبنية التحتية من حيث التكلفة لتقليل عدد توقف السيارات عند الأضواء الحمراء. تشير البيانات المبكرة من المشروع إلى إمكانية تقليل التوقف بنسبة تصل إلى 30% وخفض الانبعاثات عند التقاطعات بنسبة تصل إلى 10%.

تتبع جودة الهواء

يساهم تلوث الهواء في المدن حول العالم في تفاقم الظروف الصحية القاسية، بما في ذلك أمراض القلب والجهاز التنفسي، ومضاعفات ما قبل الولادة، والسرطان، مما يزيد من معدلات العلاج في المستشفيات.

يمكن لمراقبة جودة الهواء بمساعدة الذكاء الاصطناعي أن تعزز إدارة المدن الذكية من خلال أنظمة تنبؤية يمكن أن تساعد السلطات على توقع الزيادات في تلوث الهواء واتخاذ قرارات للحد من انبعاثات الكربون وتحسين الصحة العامة.

يتطلب تفسير وتوقع تلوث الهواء نماذج عددية معقدة تحاكي الطقس والكيمياء. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع هذا الأمر بسهولة وتحليل البيانات الناتجة عن أجهزة الاستشعار والقياسات من محطات المراقبة لتوفير معلومات مفصلة.

يعد النظام العالمي لرصد البيئة للهواء (GEMS/Air)، الذي شارك في تأسيسه برنامج الأمم المتحدة للبيئة (UNEP) وIQAir، أكبر شبكة عالمية لمعلومات جودة الهواء في العالم. تقوم IQAir بتجميع البيانات من أكثر من 25000 محطة مراقبة في أكثر من 140 دولة وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى حول تأثير جودة الهواء في الوقت الفعلي لتوجيه تدابير حماية الصحة.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أتمتة تحليل صور الأقمار الصناعية لمحطات الطاقة لتوليد تحديثات منتظمة حول انبعاثات الكربون. ويمكنهم أيضًا قياس البنية التحتية المحلية واستخدام الكهرباء لقياس تأثير محطات الطاقة، بما في ذلك المحطات التي تعمل بالغاز، والتي لها انبعاثات أقل وضوحًا من المحطات التي تعمل بالفحم. على سبيل المثال، يستخدم مركز أبحاث Carbon Tracker غير الربحي صور الأقمار الصناعية وأجهزة الاستشعار وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لرصد الانبعاثات الصادرة عن محطات الفحم والغاز، وتتبع مصدر تلوث الهواء، وإتاحة هذه المعلومات للجمهور.

الخاتمه

هناك العديد من الطرق التي يمكن أن يساعد بها الذكاء الاصطناعي في التخفيف من أسوأ آثار تغير المناخ، بدءًا من توقع الاتجاهات وتوفير أنظمة التحذير إلى تحسين توليد الطاقة وأنظمة النقل وإدارة النفايات لتقليل انبعاثات الكربون.

سيساعد التبني السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على زيادة نشر هذه الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من قبل الشركات والحكومات في جميع أنحاء العالم. وسيوفر هذا المزيد من تحليلات البيانات والرؤى مقارنة بأنظمة البيانات التقليدية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أداة قيمة في تحقيق أهداف خفض الانبعاثات.

تعديل المقال