ملاحظة البرمجة: استمع إلى نسخة من هذه القصة على بودكاست CNN One Thing مع ديفيد ريند.
ويشعر مزارعو الطماطم في وسط الهند بالقلق بشكل متزايد بشأن التقلبات التي جلبتها الأحداث المناخية القاسية إلى المنطقة. بالنسبة لجزء كبير من المنطقة، تخلل العقد الماضي حالات جفاف شديدة أدت إلى خسارة كبيرة في المحاصيل، مما أثر على سبل عيش المزارعين المحليين.
على الجانب الآخر من العالم، تعمل شركة ClimateAi الناشئة في وادي السيليكون على تطوير منصة ذكاء اصطناعي لتقييم مدى تعرض المحاصيل لدرجات الحرارة المرتفعة خلال العقدين المقبلين. تستخدم الأداة بيانات عن المناخ والمياه والتربة في موقع معين لقياس مدى قابلية المناظر الطبيعية للنمو في السنوات القادمة.
كانت ولاية ماهاراشترا في الهند واحدة من دراسات الحالة الأولى التي أجراها في عام 2021. ويمكن للمزارعين الدخول إلى تطبيق ClimateAi وإدخال البذور التي كانوا يزرعونها والمكان الذي يريدون زرعها فيه.
باستخدام هذه البيانات، أجرت شركة ClimateAi عمليات محاكاة ووجدت أن الحرارة الشديدة والجفاف سيؤديان إلى انخفاض بنسبة 30% تقريبًا في إنتاج الطماطم في المنطقة خلال العقدين المقبلين. وحذرت المزارعين من ضرورة تغيير استراتيجيتهم.
وقد أثبتت النتائج أهميتها المحورية، حيث قام منتجو الطماطم بتعديل خطط أعمالهم من خلال التحول إلى أصناف بذور أكثر قدرة على الصمود في مواجهة المناخ وتغيير أوقات زراعة بذور الطماطم. عادة ما يستغرق العثور على مواقع زراعة جديدة بعض الوقت بالنسبة للمزارعين المتأثرين بتغير المناخ، ولكن “الآن يمكن أن يحدث ذلك في غضون دقائق، كما أنه يوفر عليهم الكثير من التكلفة”، وفقًا لهيمانشو جوبتا، الذي نشأ في الهند ويعمل حاليًا. أحد مؤسسي شركة ClimateAi.
وقال غوبتا لشبكة CNN: “الطريقة التي نفكر بها في الذكاء الاصطناعي هي أنه مضاعف للوقت والفعالية للحلول المتعلقة بتغير المناخ”.
إن التقييم الأفضل للمخاطر المستقبلية للزراعة هو مجرد إحدى الطرق التي يتم بها استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة أزمة المناخ.
دخل الذكاء الاصطناعي لأول مرة إلى الوعي العام هذا العام بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة والموجهة للمستهلك مثل ChatGPT، ويقول الخبراء إن هذه التكنولوجيا من شأنها أن تُحدث ثورة في عدد لا يحصى من الصناعات. لكن الباحثين في مجال المناخ ظلوا لسنوات يفكرون في كيف يمكن للذكاء الاصطناعي – برامج الكمبيوتر التي يمكنها تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وإكمال المهام المعقدة بطرق مشابهة للطريقة التي يمكن بها للبشر – أن يساعدهم على فهم المناخ المتغير ومعالجته بشكل أفضل.
الآن، يقول الخبراء إن الذكاء الاصطناعي مستعد لتسريع كل شيء، بدءًا من الحد من التلوث وحتى تحسين نماذج الطقس.
قال فينغكي يو، أستاذ كرسي في كلية الهندسة بجامعة كورنيل: “الكفاءة هي أحد الأشياء التي يجيدها الذكاء الاصطناعي، وهي تحسين القرارات، وتحسين الموارد”. “إنه نظام يتمتع بقدرات تنبؤية قوية جدًا يمكن أن تكون مفيدة للغاية في العديد من المجالات، بدءًا من (فهم) الجزيئات الصغيرة الحجم … إلى أنظمة المناخ الأوسع لمساعدتنا في مكافحة تغير المناخ.”
ومع الوتيرة السريعة التي ترتفع بها حرارة كوكب الأرض، فإن تسريع السرعة التي ينشر بها العالم الحلول وينفذها أمر بالغ الأهمية. ولكن على الرغم من كل ما يعد به الذكاء الاصطناعي، فإن البنية التحتية التي تدعم التكنولوجيا – مراكز البيانات المملوءة بصفوف من أجهزة الكمبيوتر القوية التي تستهلك الطاقة – يمكن أن تشكل في حد ذاتها ضغطًا على البيئة. ويقول الخبراء إن مهندسي البرمجيات يجب أن يعملوا بشكل وثيق مع علماء المناخ لإيجاد التوازن.
وقالت كارا لامب، عالمة الأبحاث المشاركة في قسم هندسة الأرض والبيئة بجامعة كولومبيا: “إنه بالتأكيد شيء يجب اعتباره بمثابة مقايضة”. ومع ذلك، فإن “الإيجابيات تفوق السلبيات من حيث تطبيقها على هذه الأنواع من الأساليب”.
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع يشير إلى أدوات رقمية مختلفة تم تدريبها لأداء مجموعة واسعة من المهام المعقدة التي ربما كانت تتطلب في السابق مدخلات من شخص فعلي. بشكل عام، ما تشترك فيه هذه التقنيات هو قدرتها على المعالجة السريعة وإيجاد الروابط بين كميات هائلة من البيانات المتباينة.
وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي جيدًا بشكل خاص في أشياء مثل التنبؤ وإجراء عمليات المحاكاة. وعلى عكس برامج الكمبيوتر التقليدية، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي عادةً مواصلة التعلم بمرور الوقت مع توفر بيانات جديدة أو عندما تتلقى الأنظمة تعليقات جديدة حول جودة مخرجاتها.
وفي حين كان الاكتشاف العلمي يعتمد على قدرة البشر على جمع الأدلة ومراقبتها وتحليلها، فإن أجهزة الكمبيوتر يمكنها الآن معالجة مجموعات كبيرة من البيانات، وتحديد الأنماط، وإجراء تجارب رقمية في جزء صغير من الوقت الذي يحتاجه الباحثون البشريون.
“بالنسبة للنماذج المناخية، فإننا نحاول بشكل أساسي حل هذه المعادلات… كيف تتفاعل نماذج الغلاف الجوي هذه، ويستغرق حلها وقتًا طويلاً”. وبالمثل، فإن البحث عن مواد جديدة لتوصيل الطاقة، مثل تلك المستخدمة في الألواح الشمسية، قد يتطلب ساعات لا حصر لها من الاختبارات التي يمكن الآن تسريعها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
وقال يو: “في الماضي، كان الناس بحاجة إلى التجربة والخطأ، وكنا بحاجة إلى باحثين يعملون كل يوم وليلة”. “الآن، بسبب الذكاء الاصطناعي، الذي لا يحتاج إلى النوم، فهو يحتاج فقط إلى الطاقة الكهربائية، ويمكنه الاستمرار في العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ويمكن أن يصبح مفيدًا جدًا في تسريع الاكتشاف.”
ربما لن يحل الذكاء الاصطناعي محل الحاجة إلى البشر في مكافحة تغير المناخ. ولكن يمكن أن يجعل عملهم أسرع وأكثر فعالية.
قال دان كيلر، كبير مسؤولي الاتصالات في شركة الاستثمار المؤثر Newday، التي تشارك في الجهود الخيرية لدعم ترميم السواحل، إن الباحثين الذين يسعون إلى استعادة السواحل عن طريق إعادة زراعة الأعشاب البحرية، على سبيل المثال، يستخدمون الذكاء الاصطناعي لوضع نموذج لأفضل المواقع لاستهداف جهود إعادة الزرع. .
يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي المدربة على معالجة المشكلة أن تأخذ في الاعتبار كل شيء بدءًا من السموم الموجودة في الماء أو المواد المسببة للتخريب طرق الشحن لكيفية تأثير جهود إعادة الزرع على الحياة البحرية القريبة أو حتى السياحة الساحلية.
وقال كيلر: “من الصعب جدًا جمع كل هذه العناصر معًا في نموذج واحد باستخدام الطرق التقليدية، لكن الذكاء الاصطناعي يجعل ذلك ممكنًا في الواقع”.
اكتشف العلماء أن درجة حرارة القطب الشمالي ترتفع بمعدل أربع مرات أسرع من بقية الكوكب. يؤدي ارتفاع درجات الحرارة إلى ذوبان الجليد البحري، وذوبان التربة الصقيعية، وإشعال حرائق الغابات في ما ينبغي أن يكون أحد أبرد المناطق على وجه الأرض.
قال خبراء المناخ إن ما يحدث في القطب الشمالي يمثل مؤشرا لبقية العالم. لكن النماذج المناخية – التي يستخدمها العلماء للتنبؤ بالتغير طويل المدى – لا ترصد مدى سرعة ارتفاع درجة الحرارة.
وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، تستطيع آنا ليلجدال، العالمة في مركز وودويل لأبحاث المناخ، إجراء تنبؤات بالتربة الصقيعية على نطاق زمني موسمي، بدلاً من الجدول الزمني النموذجي الذي يبلغ 100 عام، مما يمنحها والباحثين الآخرين صورة أفضل عن مدى سرعة القطب الشمالي. يذوب.
وقال ليلجدال لشبكة CNN: “إن الذكاء الاصطناعي يقوم بالأعمال القذرة”. “لكن الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا، لذلك نراه كأداة أولى، وبعد ذلك يأتي الإنسان بعد ذلك ويتحقق ويتأكد من أن الأشياء منطقية ويستكشف الأشياء التي يقترحها الذكاء الاصطناعي”.
يمكن أيضًا استخدام التكنولوجيا للحلول. قام مشروع Google DeepMind لعام 2019 بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على التنبؤات الجوية وبيانات توربينات الرياح التاريخية للتنبؤ بتوافر طاقة الرياح، مما يساعد على زيادة قيمة مصدر الطاقة المتجددة لمزارعي الرياح. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في التنبؤ متى وأين سيكون الطلب على الطاقة في أعلى مستوياته، مما يسمح لمشغلي الشبكات “بالتأكد من أن لديهم الطاقة عبر الإنترنت، وعلى استعداد لتوفير الطلب، وأيضًا أنهم لا يملكون الطاقة التي يتم إنتاجها للتو وسوف يتم إنتاجها”. وقال كيلر: “يمكن استهلاكها، لأنه من الواضح أن هذا هدر هائل”.
وقال جوبتا من شركة ClimateAi إن المشكلة تكمن في معرفة كيفية دمج القدرة المتجددة في الشبكة الحالية التي يهيمن عليها الوقود الأحفوري. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدد في الوقت الفعلي مصادر الطاقة المتجددة المتاحة في المناطق التي يريدها المستهلكون – مما يؤدي إلى تحسين الطلب والعرض الاستهلاكي لمصادر الطاقة المتجددة.
وفي أماكن أخرى، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا للبحث عن المواد التي يمكنها استعادة الكربون بشكل فعال من الغلاف الجوي ولوضع نماذج للفيضانات الكبرى والتنبؤ بها لمساعدة الوكالات الحكومية المحلية على الاستعداد بشكل أفضل لحالات الطوارئ المحتملة والاستجابة لها.
من المقرر أن تطلق شركة The Cool Down، وهي شركة إعلامية تهدف إلى مساعدة المستهلكين على فهم أزمة المناخ والحلول المحتملة بشكل أفضل، أداة للذكاء الاصطناعي في أوائل العام المقبل من شأنها الإجابة على المستخدم أسئلة حول كيفية عيش نمط حياة أكثر استدامة، وفقًا لآنا روبرتسون، المؤسس المشارك ورئيس قسم المحتوى والشراكات. ستستخدم الأداة بيانات من موقعها حول أنواع المعلومات المناخية التي تثير اهتمام مستهلكي المعلومات المناخية أكثر من غيرها لتوجيه المستخدمين إلى المعلومات، بما في ذلك الإجابة على أسئلة مثل “ماذا يمكنني أن أفعل بجينزتي القديمة؟” أو “أريد تبديل منظف الغسيل الخاص بي، أين يجب أن أبدأ؟”
وقال روبرتسون لشبكة CNN: “جزء من المشكلة هو أن القضية نفسها أصبحت طاغية للغاية ويهيمن عليها في الغالب العذاب والكآبة وليس الحلول التي لدينا في متناول أيدينا”. “نريد أن نسهل على الناس اتخاذ خيارات أفضل.”
هناك جانب سلبي لكل هذه القوة الحسابية: تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي يستهلك الكثير من الطاقة، ويتم تشغيل العديد من مراكز البيانات في المناطق التي لا تزال تعتمد بشكل كبير على الوقود الأحفوري، كما قال يو من جامعة كورنيل. تتطلب مراكز البيانات أيضًا عادةً الماء للتبريد، وهو أمر يتضاءل الموارد في بعض الأماكن التي تتم فيها هذه الحوسبة، بما في ذلك الغرب الأمريكي.
في الوقت الحالي، تعتبر كمية الطاقة المستخدمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي صغيرة نسبيًا مقارنة بما تستهلكه وسائل النقل أو المباني. وأضاف: “لكن هذا سوف ينمو بسرعة كبيرة، وعلينا أن نكون حذرين للغاية في هذه اللحظة قبل أن ينمو بشكل كبير”.
قدرت دراسة أجراها الباحث الهولندي أليكس دي فريس في أكتوبر أن “السيناريو الأسوأ” يشير إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بجوجل يمكن أن تستهلك في النهاية نفس القدر من الكهرباء الذي تستهلكه دولة أيرلندا كل عام، على افتراض اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في أجهزتها وبرامجها الحالية. . ينبغي نصح المطورين “ليس فقط بالتركيز على تحسين الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا بالتفكير النقدي في ضرورة استخدام الذكاء الاصطناعي في المقام الأول، لأنه من غير المرجح أن تستفيد جميع التطبيقات من الذكاء الاصطناعي أو أن الفوائد ستفوق التكاليف دائمًا”. تنتهي الدراسة.
وقد بدأ بعض مشغلي مراكز البيانات بالفعل في معالجة هذه المخاوف.
تعهدت شركة أمازون ويب سيرفيسز، ذراع الحوسبة السحابية لعملاق التسوق عبر الإنترنت، بأن تكون “إيجابية فيما يتعلق بالمياه” بحلول عام 2030، مما يعني أن الشركة “ستعيد المزيد من المياه إلى المجتمعات التي لدينا فيها البنية التحتية لمراكز البيانات الخاصة بنا أكثر مما نأخذه”، الرئيس التنفيذي آدم سيليبسكي. قال لشبكة CNN في مقابلة في أكتوبر.
في ولاية أوريغون، على سبيل المثال، حيث شدد الجفاف قبضته في السنوات الأخيرة، توفر AWS المياه المستهلكة المستخدمة في تبريد مراكز البيانات الخاصة بها للمزارعين المحليين للري مجانًا.
وقال يو إن الشركات التي تقوم ببناء وتشغيل مراكز البيانات لتنفيذ أعباء عمل الذكاء الاصطناعي يمكنها أيضًا التفكير في وضعها بشكل استراتيجي في المناطق التي قد تتطلب فيها موارد طبيعية أقل للعمل. فإذا تم بناء مراكز البيانات في مناطق أكثر برودة من العالم، على سبيل المثال، فستكون هناك حاجة إلى كميات أقل من المياه للتبريد؛ برزت الدول الاسكندنافية كموقع شائع لمراكز البيانات، مدعومة أيضًا بتوفرها القوي نسبيًا لمصادر الطاقة المتجددة.
وأضاف يو أن المشرعين في الولايات المتحدة وخارجها – الذين حولوا اهتمامهم بشكل متزايد في الأشهر الأخيرة إلى تطوير حواجز الحماية للذكاء الاصطناعي – يجب أن يأخذوا في الاعتبار الفوائد المحتملة للتكنولوجيا في مكافحة تغير المناخ وتأثيرها البيئي عند وضع اللوائح التنظيمية.
وقالت: “يحتاج المنظمون وصناع القرار وصانعو السياسات حقًا إلى التفكير في هذا الأمر عندما ينظرون إلى نمو صناعة (الذكاء الاصطناعي).” “إن نمو الصناعة لا يتعلق فقط بالبرمجيات والأدوات وما إلى ذلك، ولكن أيضًا بكيفية تشغيل مراكز البيانات هذه.”
يحذر خبراء التكنولوجيا أيضًا من أنه يجب جعل الذكاء الاصطناعي ميسور التكلفة ومتاحًا للدول ذات الدخل المنخفض، لا سيما تلك الموجودة في الجنوب العالمي والتي تقع على الخطوط الأمامية لأزمة المناخ ولكنها تساهم بأقل قدر من التلوث العالمي، وهو أمر يأمل غوبتا في معالجته أثناء توسيع برنامج ClimateAi. موارد.
قال غوبتا: “عندما يتعلق الأمر بتطبيق الذكاء الاصطناعي على تغير المناخ، أعتقد أننا نخدش سطح الإمكانات الموجودة سواء من حيث التأثير الذي يمكن أن يحدثه على الشركات، ولكن أيضًا التأثير الذي يمكن أن يحدثه على المستوى الإنساني.”
