أصدر مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء، تحليلًا جديدًا تناول من خلاله سبل تطوير الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مواجهة التحديات المرتبطة بالتغير المناخي والأدوات المستخدمة في ذلك، والفوائد التي يوفرها هذا الاستخدام، والتأثيرات السلبية لاستخدامه في أزمة المناخ، بالإضافة إلى أبرز المبادرات والمقترحات لتسخير الذكاء الاصطناعي لأجل مستقبل أكثر استدامة.

وفي إطار ذلك، تم العمل على تطوير الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مواجهة التحديات العالمية، ومن بينها التحديات المرتبطة بالتغير المناخي، بما له من تأثير كارثي في الكائنات الحية، بما في ذلك البشر والنباتات والحيوانات، إضافة إلى تدمير السلسلة الغذائية والموارد الاقتصادية.

وأشار التحليل إلى أن معالجة التغير المناخي تعد مجالًا مهمًّا يتمتع فيه الذكاء الاصطناعي بإمكانات وقدرات هائلة، ووفقًا للتقرير الصادر عن 'المنتدى الاقتصادي العالمي' (The World Economic Forum)، في يناير 2024، حول التقنيات الناشئة، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشبكات الذكية، والزراعة الدقيقة، والتنبؤات المناخية تشكل أهمية بالغة للحد من انبعاثات الغازات الدفيئة وإدارة التأثيرات البيئية، إضافة إلى مراقبة إزالة الغابات وتتبع الحياة البرية، مما يساعد في جهود الحفاظ على البيئة. ومن ثم يمكن استثمار أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة في مواجهة التغير المناخي في العديد من المجالات ومنها:

فالبيانات المناخية ضخمة وتستغرق وقتًا طويلًا في التحليل، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من سرعة التنبؤ بالتغيرات البيئية، كما أنه قادر على سد فجوة البيانات وتشغيل بيانات الرصد واسعة النطاق، الأمر الذي يعزز جهود وخطى التخفيف الاستباقية، ومن أبرز التطبيقات على ذلك:

1- الحفاظ على التنوع البيولوجي من خلال مراقبة الحياة البرية والمساعدة في اكتشاف التغيرات في أعداد الحيوانات، وأنماط الهجرة، وتأثيرات التغير المناخي، وذلك للمساعدة في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تخصيص الموارد، واستراتيجيات الحماية.

2- رسم خرائط إزالة الغابات، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وصور الأقمار الصناعية والخبرة البيئية لرسم خريطة لتأثير إزالة الغابات في أزمة المناخ، من خلال قياس معدلات إزالة الغابات وكمية الكربون المخزنة في الغابة.

3- متابعة الجبال الجليدية، حيث تم تدريب الذكاء الاصطناعي على قياس التغيرات في الجبال الجليدية بمعدل أسرع بـ 10 آلاف مرة من قدرة الإنسان، وهو ما يساعد العلماء على فهم مقدار المياه الذائبة التي تطلقها الجبال الجليدية في المحيط، وهي عملية تتسارع مع ارتفاع درجة حرارة الغلاف الجوي بسبب التغير المناخي.

يساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة التغير المناخي من خلال جعل إدارة النفايات أكثر كفاءة؛ حيث تعد النفايات منتجًا رئيسًا لغاز الميثان، وهي مسؤولة عن 16% من انبعاثات الغازات الدفيئة العالمية، وفقًا لـ 'وكالة حماية البيئة الأمريكية'. كما يعمل الباحثون على تطوير أنظمة ذكية لإدارة النفايات لجمع وتحديد وتوصيف المواد العضوية في النفايات غير القابلة لإعادة التدوير، لتحديد خواصها الفيزيائية والكيميائية والحرارية والبيولوجية، في إطار التمييز بشكل أكبر بين العناصر أثناء فحصها.

يساهم التلوث البلاستيكي في التغير المناخي من خلال انبعاث الغازات الدفيئة والإضرار بالطبيعة، ومن ثم فإن الذكاء الاصطناعي يساعد على إنشاء خرائط تفصيلية لنفايات المحيطات في المواقع النائية، ويمكن بعد ذلك جمع نفايات المحيط وإزالتها، وهو أمر أكثر كفاءة من طرق التنظيف السابقة باستخدام سفن الصيد والطائرات.

يولد قطاع الصناعة حول العالم نحو 30% من انبعاثات الغازات الدفيئة، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الشركات في صناعات التعدين والنفط والغاز على إزالة الكربون من عملياتها، إضافة إلى تتبع وتقليل انبعاثاتها بنسبة 20-30%.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في ممارسات الزراعة المستدامة من خلال تحليل بيانات التربة، والتنبؤ بإنتاجية المحاصيل، والتعرف على مدى تفشي الآفات والأمراض، وهو ما يساعد على استخدام الموارد مثل المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية، ومن خلال تحليل البيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار، يمكن للمزارعين اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتقليل النفايات، وزيادة الغلة.

إحدى الطرق التي يتم من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المياه هي مراقبة وتحليل بيانات دورة المياه، وذلك للتحقق من جودة المياه، وتحديد المشكلات المحتملة، إضافة للتنبؤ بالطلب على المياه وتحسين إمدادات المياه، الأمر الذي يساعد على تقليل هدر المياه وضمان تلبية الطلب على المياه بشكل فعَّال، ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين كفاءة إمدادات المياه.

توقعات نماذج المناخ العالمية هي عمليات محاكاة للأرض على مستوى الكوكب والتي تعد المصدر الرئيس للمعلومات حول التغير المناخي في المستقبل، وتستهدف تمثيل العمليات الفيزيائية والكيميائية والبيولوجية الرئيسة لمناخ الأرض، وتتمتع تقنيات التعلم الآلي بالقدرة على جعل النماذج المناخية أفضل وأسرع، مع تقليل استهلاكها العالي للطاقة، ما يسمح لعلماء المناخ بوضع نماذج لأنماط المناخ والتنبؤ بها، مما يساعد في تطوير استراتيجيات فعالة للتخفيف والتكيف.