شركات العلوم البيانية تستخدم الذكاء الاصطناعي لحماية البيئة ومكافحة تغير المناخ

كما تحاول دول الأرض اختراع وتطبيق حلول للتهديد المتزايد لتغير المناخ، تقريبا كل خيار على الطاولة. الاستثمار في مصادر الطاقة المتجددة وتقليل الانبعاثات حول العالم هي الاستراتيجيات السائدة، ولكن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تقليل الضرر الناجم عن تغير المناخ. كما ذكر موقع Live Mint، يمكن للخوارزميات الذكية مساعدة المحافظين على الحد من إزالة الغابات، وحماية الأنواع الحساسة من الحيوانات من تغير المناخ، ومكافحة الصيد الجائر، ومراقبة تلوث الهواء.

لقد استخدمت شركة العلوم البيانية Gramener التعلم الآلي لمساعدة الحصول على تقديرات لعدد مستعمرات البطريق عبر أنتاركتيكا من خلال تحليل الصور التي التقطها الكاميرات الخفية. وقد انخفض حجم مستعمرات البطريق في أنتاركتيكا بشكل كبير خلال العقد الماضي، وتأثر بتغير المناخ. من أجل مساعدة مجموعات الحفاظ على البيئة وال科学اء في تحليل بيانات الصور للبطريق القطبي، استخدمت Gramener شبكات عصبية متوالية لتنظيف البيانات، وبمجرد تنظيف البيانات تم نشرها من خلال آلة افتراضية للعلوم البيانية من مايكروسوفت. النموذج الذي طوّره Gramener يستخدم كثافة البطريق في الصور التي التقطها الكاميرا لتحقيق تقديرات لعدد البطريق بشكل أسرع وأكثر موثوقية. كما استخدمت Gramener تقنيات مماثلة لتقدير عدد السلمون في الأنهار المختلفة.

كما ذكر موقع LiveMint، هناك مشاريع أخرى للحفاظ على الحيوانات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، مثل مشروع الاستماع إلى الفيلة الذي صممه Conservation Metrics. وقد تأثرت популяت الفيلة في جميع أنحاء أفريقيا بسبب الصيد الجائر. يستخدم المشروع خوارزميات التعلم الآلي لتحديد أصوات الفيلة، وتمييزها عن الأصوات التي يصدرها حيوانات أخرى. من خلال تدريب نماذج التعلم الآلي على التعرف على أنماط الصوت الفريدة، ثم استخدام البيانات من المستشعرات الموزعة في موطن الفيلة، يمكن للباحثين تطوير نظام يُحذرهم من الصيد الجائر أو إزالة الغابات المحتملة. يمكنهم تطوير نظام يستمع إلى أشياء مثل المركبات أو الأصوات أو البنادق، وإذا تم الكشف عن هذه الأصوات، يمكن إرسال تنبيهات إلى السلطات.

يمكن أيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالضرر الذي يمكن أن يحدثه الأحداث الجوية الشديدة مثل العواصف الرعدية والأعاصير الاستوائية. على سبيل المثال، أنتجت شركة IBM نموذجًا جديدًا للتنبؤ الجوي عالي الدقة لتعقب الأحداث الجوية المحتملة التي قد تسبب ضررا.

أوضح جاسبريت بيندرا، مؤلف The Tech Whisperer وخبير في التحولات الرقمية لموقع LiveMint أن التعلم الآلي ضروري لمواكبة التغيرات التي تسببها تغير المناخ. أوضح بيندرا:

“لقد غير الاحترار العالمي طريقة نمذجة المناخ. استخدام الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي أمر مهم جدا لأنه سوف يجعل الأمور تحدث بشكل أسرع. كل هذا سيتطلب كمية كبيرة من طاقة الحوسبة، وفي المستقبل، قد تلعب الحواسيب الكمومية دورًا هامًا.”

تعتبر Blue Sky Analytics، التي تتخذ من غورغاون، الهند، مقراً لها، مثالًا آخر على استخدام خوارزميات التعلم الآلي لحماية البيئة. تم تطوير تطبيق بواسطة Blue Sky Analytics لمراقبة الانبعاثات الصناعية وجودة الهواء بشكل عام. يتم جمع البيانات وتحليلها من خلال البيانات المشبعة بالأقمار الصناعية والمستشعرات على مستوى الأرض.

يتطلب الأمر كمية كبيرة من طاقة الحوسبة لتحليل وفهم الآثار البيئية لقضايا مثل تغير المناخ والصيد الجائر وتلوث الهواء. تحاول جامعة كاليفورنيا، بيركلي، تسريع البحث عن طريق الاستفادة من الحوسبة الجماعية لبيانات البيئة باستخدام الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر. يُطلق على مشروع الاستفادة من الحوسبة الجماعية اسم BOINC (بеркلي مفتوح البنية لشبكة الحوسبة). يمكن لأولئك الذين يريدون المساعدة في تحليل البيانات الجماعية تثبيت برنامج BOINC على جهازهم المختار، وعندما لا يتم استخدام الجهاز، سيتم استخدام موارد المعالجة المركزية والرسومات المتاحة لتنفيذ الحسابات.