كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي في البيئة ويدعم الاستدامة؟

تؤثر كثير من أفعالنا اليومية تأثيرًا كبيرًا في البيئة. وفي الواقع، تغيّر بالفعل نحو 75% من مساحة كوكبنا بفعل النشاط البشري. ويسهم ذلك في مشكلات مثل الاحتباس الحراري وفقدان التنوع البيولوجي والتلوث.

يتمثل أحد العوامل الرئيسية وراء هذا التأثير في حاجتنا المتزايدة إلى الطاقة. فمع تزايد أعداد السكان وارتفاع الطلب على المساكن ووسائل النقل والسلع، يزداد الطلب على الطاقة أيضًا.

وفي نهاية المطاف، يؤدي ذلك إلى زيادة البصمة الكربونية، مما يفرض ضغطًا أكبر على الهواء والمياه وسائر الموارد الطبيعية، ويجعل الاستدامة البيئية أولوية رئيسية للشركات وصانعي السياسات. ولتحسين فهم هذا التأثير وإدارته، تتجه القطاعات والحكومات بصورة متزايدة إلى تقنيات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي.

فعلى سبيل المثال، يُستخدم رؤية الحاسوب، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو، لمراقبة النظم البيئية وتقييم البصمة البيئية للعمليات واسعة النطاق.

وعلى وجه الخصوص، تدعم نماذج رؤية الحاسوب مثل Ultralytics YOLO11 وUltralytics YOLO26 المرتقب مهامًا مثل اكتشاف الكائنات وتقسيم المثيلات. وتسهّل هذه الإمكانات على الفرق تحديد التغيرات في البيئات الطبيعية وتتبعها، مثل التلوث أو تراكم النفايات أو التغيرات في الغطاء النباتي. ومن خلال اكتشاف المشكلات مبكرًا، يمكنها اتخاذ إجراءات لمنع العواقب البيئية.

الشكل 1. اكتشاف النفايات البلاستيكية باستخدام YOLO11 (المصدر)

في هذه المقالة، سنستكشف كيف تساعد رؤية الذكاء الاصطناعي وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى في مراقبة البيئة وحمايتها. فلنبدأ!

أهمية حلول الذكاء الاصطناعي الفعّالة والمسؤولة#

قبل أن نتعمق في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول خضراء، دعونا نلقِ نظرة فاحصة على كيفية تأثير تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول في البيئة.

رغم أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتمتع بإمكانات لتحسين الاستدامة ومعالجة تحديات مثل تغير المناخ، فإن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيل التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يتطلبان أيضًا قدرًا كبيرًا من القدرة الحاسوبية والطاقة. ومن خلال إدارة هذا التوازن بعناية، يمكن تقليل انبعاثات الكربون والحد من استخدام الطاقة وتقليل النفايات الإلكترونية.

على سبيل المثال، لننظر في نظام لرؤية الحاسوب يُستخدم لمراقبة الغابات وتتبع التغيرات في الغطاء النباتي. وعادةً ما يعتمد تشغيل نظام كهذا على خوادم مراكز البيانات، مما يزيد استهلاك الكهرباء نتيجة تشغيل المعدات وتبريدها على حد سواء.

الشكل 2. مثال على استخدام YOLO11 لاكتشاف الأشجار وعدّها (المصدر)

يركز تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول على جعل هذه الأنظمة أكثر كفاءة. ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المحسّنة وإدارة أعباء العمل ومراكز البيانات التي تعمل بالطاقة المتجددة أن تقلل البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي مع الاستمرار في تقديم رؤى مهمة.

دور خوارزميات رؤية الحاسوب في الاستدامة البيئية#

بدأت مؤسسات مختلفة بالفعل في تحقيق نتائج من استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم الاستدامة. ووجد استطلاع حديث أن ما يقرب من ثلثي المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستدامة حققت وفورات في الطاقة بنحو 23%. كما أبلغت عن انخفاضات واضحة في انبعاثات غازات الدفيئة.

إذًا، كيف يحدث ذلك عمليًا؟ دعونا نستعرض كيفية تطبيق رؤية الحاسوب في جهود الاستدامة الواقعية لنرى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إحداث فرق ملموس.

قد تكون إدارة الطاقة والموارد معقدة، لا سيما في الأنظمة واسعة النطاق مثل المصانع ومباني المكاتب ومراكز البيانات. وفي هذه البيئات، يمكن استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة النشاط وجمع البيانات المرئية. ويمكن بعد ذلك وسم هذه البيانات لبناء مجموعات بيانات تُستخدم لتدريب نماذج رؤية الذكاء الاصطناعي على مهام مختلفة.

يأتي أحد الأمثلة المثيرة للاهتمام من محطات الطاقة الشمسية. إذ تحتوي هذه المنشآت على مصفوفات كبيرة من الألواح الشمسية، ويُعد الحفاظ على كفاءتها التشغيلية أمرًا مهمًا لإنتاج الطاقة المتجددة وتقليل انبعاثات الكربون. وقد يكون فحص جميع الألواح يدويًا عبر هذه المساحة الكبيرة بطيئًا ومعرضًا للأخطاء.

الشكل 3. نظرة على شبكات الطاقة الشمسية التي تحتاج إلى صيانة (المصدر)

وهنا يمكن للذكاء الاصطناعي، وخاصة رؤية الذكاء الاصطناعي، أن يساعد. وباستخدام نماذج مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم اكتشاف الكائنات وتقسيم المثيلات، يمكن لنظام الرؤية مراقبة كل لوح ورصد مشكلات مثل تراكم الأوساخ أو التظليل أو التشققات أو عدم المحاذاة.

تطبيقات رؤية الذكاء الاصطناعي التي تدعم الاستدامة البيئية#

والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية دعم الذكاء الاصطناعي للاستدامة، دعونا نناقش بعض التطبيقات التي تعرض رؤية الحاسوب قيد الاستخدام.

مراقبة النظم البيئية باستخدام الكاميرات والطائرات المسيّرة#

لطالما كانت متابعة النظم البيئية الكبيرة أمرًا صعبًا. فالغابات والسواحل والمناطق البحرية البعيدة شاسعة، وتعتمد المراقبة التقليدية على الزيارات المجدولة. وبما أن عمليات الفحص هذه لا تُجرى إلا دوريًا، غالبًا ما تفوتها التغيرات قصيرة الأجل في نشاط الحياة البرية أو ظروف الموائل.

يمكن لرؤية الذكاء الاصطناعي أن تغيّر طريقة إجراء هذه المراقبة. فعند دمج الكاميرات والطائرات المسيّرة مع حلول رؤية الحاسوب، يمكنها مراقبة النظم البيئية باستمرار بدلًا من التحقق منها بين الحين والآخر.

يمكن أن تعمل كثير من هذه الأنظمة مباشرةً على الكاميرات أو الطائرات المسيّرة أيضًا، مما يتيح تحليل الصور والفيديو في الموقع. ويقلل ذلك من استخدام الطاقة ويتجنب إرسال كميات كبيرة من البيانات إلى خوادم بعيدة.

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك مزرعة كاسكاسي لطاقة الرياح البحرية في أوروبا. إذ تتولى طائرات مسيّرة مزودة بكاميرات عالية الدقة تتبع الطيور والثدييات البحرية حول مزرعة الرياح.

وفي الوقت نفسه، تراقب الكاميرات الثابتة والمركبات المائية تحت سطح البحر الحياة البحرية أسفل السطح. ويتيح ذلك للفرق اكتساب رؤى حول تحركات الحيوانات والتغيرات البيئية، واتخاذ قرارات مستنيرة مع الحفاظ على التوازن الطبيعي للنظام البيئي.

اكتشاف مصادر الانبعاثات وتتبعها بصريًا#

قد يصعب أحيانًا رصد مصادر الانبعاثات من الأرض. فقد تنتشر تسربات الغاز والدخان الصناعي وتراكم الحرارة على مساحات واسعة ولا تُكتشف أثناء عمليات الفحص الروتينية. ويجعل ذلك الاكتشاف المبكر صعبًا ويحد من فهمنا لكيفية تغير الانبعاثات بمرور الوقت.

باستخدام رؤية الحاسوب، يمكن تتبع الانبعاثات بدقة أكبر وعلى نطاق أوسع. ويمكن استخدام نماذج رؤية الذكاء الاصطناعي مثل Ultralytics YOLO11 لتحليل الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية أو الصور الجوية لاكتشاف مؤشرات مرئية مثل الدخان أو أعمدة الغاز أو أنماط الحرارة غير المعتادة.

الشكل 4. تقسيم الدخان بمساعدة YOLO11 (المصدر)

يتبنى علماء المناخ والفرق العاملة في مجال تقنيات المناخ هذا النهج. إذ يجمعون بين صور الأقمار الصناعية والتحليل القائم على الرؤية لمراقبة الميثان وغيره من غازات الدفيئة عبر مناطق واسعة. ويدعم التتبع البصري المنتظم التحول إلى الطاقة النظيفة وتطوير الذكاء الاصطناعي، مما يسهّل تقليل استخدام الوقود الأحفوري والانبعاثات العالمية.

استخدام صور الأقمار الصناعية والصور الجوية لتتبع التغير البيئي#

ليست كل التغيرات في الطبيعة ملحوظة. فبعضها يحدث بمرور الوقت، مثل تناقص عدد الأشجار على طول طريق أو انتشار الأراضي الجافة عبر المزارع. ومن السهل التغاضي عن هذه التفاصيل عندما تحدث تدريجيًا وعبر مساحات واسعة.

تجعل رؤية الحاسوب اكتشاف هذه التغيرات أسهل. ويمكن استخدام نماذج الرؤية لتحليل مجموعات بيانات كبيرة من صور الأقمار الصناعية والصور الجوية ومقارنة مظهر المواقع المختلفة في أوقات مختلفة. وبدلًا من الاعتماد على التقارير أو عمليات الفحص اليدوية، تستخدم هذه النماذج المؤشرات المرئية لإظهار المواضع التي تبدأ فيها أنماط الأراضي أو الغطاء النباتي أو المياه في التغير.

فعلى سبيل المثال، يمكن لنماذج الرؤية رسم خرائط للغطاء الشجري عبر المدن أو الغابات باستخدام تقسيم الصور، مما يساعد على تحديد مواضع وجود الغطاء النباتي وكثافته. ومن خلال التركيز على ما هو مرئي، تمكّن رؤية الحاسوب الباحثين من فهم الأنماط التي توفر معلومات عن الطاقة المتجددة واستهلاك المياه ومحطات الطاقة.

إيجابيات وسلبيات رؤية الذكاء الاصطناعي في مجال الاستدامة#

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة رؤية الذكاء الاصطناعي، لدعم الاستدامة:

• رؤى قائمة على البيانات: يتيح التحليل المستمر للبيانات المرئية للمؤسسات اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مصادر الطاقة واستراتيجيات الاستدامة.
• تقليل التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي نفسه: باستخدام نماذج محسّنة ومراكز بيانات موفرة للطاقة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقليل بصمتها الكربونية وخفض استهلاك الطاقة وتقليل التكاليف البيئية الإجمالية.
• تحسين الامتثال: يمكن للمراقبة الآلية أن تساعد المؤسسات على الوفاء باللوائح البيئية وأهداف الاستدامة بسهولة أكبر.

مع أن رؤية الذكاء الاصطناعي توفر مزايا مختلفة، فإليك بعض القيود العملية التي ينبغي مراعاتها:

• جودة البيانات: تعتمد رؤية الذكاء الاصطناعي على الصور ومقاطع الفيديو الواضحة للعمل بفاعلية. وقد تجعل الإضاءة الضعيفة أو سوء الأحوال الجوية أو حجب مجال رؤية الكاميرا من الصعب على النظام اكتشاف التغيرات بدقة.

• متطلبات المهارات: يتطلب تطبيق رؤية الذكاء الاصطناعي وإدارتها بفاعلية موظفين مدرّبين يتمتعون بخبرة تقنية في الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب وإدارة البيانات.

• الصيانة: تتطلب الأجهزة، مثل الكاميرات والطائرات المسيّرة وأجهزة الاستشعار، فحوصات وصيانة دورية لضمان المراقبة المستمرة والدقيقة.

كيف تسهم أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة في الاستدامة#

إلى جانب رؤية الذكاء الاصطناعي، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى أن تدفع الاستدامة أيضًا. إليك كيفية مساعدتها في تقليل التأثير البيئي وتعزيز الكفاءة:

• النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs): تركز LLMs على النصوص بدلًا من الصور. ويمكن لأدوات مثل ChatGPT وGPT-3 قراءة كميات كبيرة من المعلومات وتحليلها بسرعة. وفيما يتعلق بالاستدامة، يمكن استخدامها لمراجعة تقارير المناخ والسياسات والبيانات المتعلقة باستخدام الطاقة والموارد، مما يساعد الفرق على اتخاذ قرارات أفضل.

• الذكاء الاصطناعي التوليدي: تتيح هذه التقنية للذكاء الاصطناعي للفرق استكشاف الأفكار قبل بناء أي شيء في العالم الحقيقي. ويمكن استخدامها لإنشاء تصاميم للمباني أو البنية التحتية أو العمليات، مع إبراز الخيارات التي تستخدم موارد أقل وتنتج نفايات وانبعاثات أقل.

• الأنظمة القائمة على التحسين: تعمل هذه الأنظمة على تحسين الكفاءة في العمليات، بدءًا من إدارة الطاقة ووصولًا إلى تخطيط الخدمات اللوجستية. وحتى التحسينات الصغيرة يمكن أن تخفض استهلاك الطاقة وتقلل الانبعاثات وتخفف الضغط على محطات الطاقة.

أهم النقاط المستخلصة#

أصبح التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي من الاعتبارات المهمة للاستدامة. وتتيح رؤية الذكاء الاصطناعي، على وجه الخصوص، مراقبة التغيرات في البيئة واكتشاف أوجه القصور واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن استخدام الطاقة. ويقلل ذلك من الهدر ويحسّن استهلاك الطاقة ويساعد القطاعات على التحرك نحو مستقبل أكثر استدامة ببصمة بيئية أقل.

هل تهتم بالذكاء الاصطناعي؟ انضم إلى مجتمعنا وتعرّف على رؤية الحاسوب في الزراعة ورؤية الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات. اطّلع على خيارات الترخيص للبدء باستخدام رؤية الحاسوب. تفضل بزيارة مستودعنا على GitHub لمواصلة الاستكشاف.