كيف تؤثر الذكاء الاصطناعي على البيئة وتدفع الاستدامة؟

تؤثر العديد من أفعالنا اليومية بشكل كبير على البيئة. في الواقع، تغيرت حوالي 75٪ من أراضي كوكبنا بالفعل بسبب الأنشطة البشرية. وهذا يساهم في مشاكل مثل الاحتباس الحراري وفقدان التنوع البيولوجي والتلوث.

أحد العوامل الرئيسية وراء هذا التأثير هو حاجتنا المتزايدة للطاقة. مع تزايد عدد السكان وزيادة الطلب على المساكن ووسائل النقل والسلع، تزداد أيضًا الطلب على الطاقة. 

في نهاية المطاف، يؤدي ذلك إلى زيادة البصمة الكربونية، مما يضع مزيدًا من الضغط على الهواء والماء والموارد الطبيعية الأخرى، ويجعل الاستدامة البيئية أولوية رئيسية للشركات وصانعي السياسات. لفهم هذا التأثير وإدارته بشكل أفضل، تتجه الصناعات والحكومات بشكل متزايد إلى التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي. 

على سبيل المثال، يتم استخدام الرؤية الحاسوبية، وهي أحد فروع الذكاء الاصطناعي التي تمكّن الآلات من تفسير المعلومات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو، لمراقبة النظم البيئية وتقييم الأثر البيئي للعمليات واسعة النطاق.

على وجه الخصوص، نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 و Ultralytics القادم تدعم مهام مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة الحالات. هذه القدرات تسهل على الفرق تحديد track في البيئات الطبيعية، مثل التلوث وتراكم النفايات أو التغيرات في الغطاء النباتي. من خلال اكتشاف المشاكل مبكراً، يمكنهم اتخاذ الإجراءات اللازمة لمنع العواقب البيئية.

‍

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف تساعد تقنية الرؤية الاصطناعية (Vision AI) وغيرها من تقنيات الذكاء الاصطناعي في مراقبة البيئة وحمايتها. هيا بنا نبدأ! 

أهمية حلول الذكاء الاصطناعي الفعالة والمسؤولة

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

في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على تحسين الاستدامة ومعالجة تحديات مثل تغير المناخ، فإن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيل التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يتطلبان أيضًا قدرًا كبيرًا من الطاقة الحاسوبية والطاقة. ومن خلال إدارة هذا التوازن بعناية، يمكن تقليل انبعاثات الكربون والحد من استخدام الطاقة وتقليل النفايات الإلكترونية.

على سبيل المثال، لنأخذ نظام الرؤية الحاسوبية المستخدم لمراقبة الغابات track في الغطاء النباتي. عادةً ما يعتمد تشغيل نظام مثل هذا على خوادم مراكز البيانات، مما يزيد من استهلاك الكهرباء من خلال تشغيل المعدات وتبريدها.

‍

‍

يركز تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول على جعل هذه الأنظمة أكثر كفاءة. يمكن أن تقلل نماذج الذكاء الاصطناعي المحسّنة وإدارة عبء العمل ومراكز البيانات التي تعمل بالطاقة المتجددة من الأثر البيئي للذكاء الاصطناعي مع الاستمرار في تقديم رؤى مهمة.

دور خوارزميات الرؤية الحاسوبية في الاستدامة البيئية

تشهد العديد من المؤسسات بالفعل نتائج إيجابية من استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم الاستدامة. أظهرت دراسة حديثة أن ما يقرب من ثلثي المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لدعم الاستدامة حققت وفورات في الطاقة بنسبة 23٪ تقريبًا. كما أبلغت عن انخفاض واضح في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري .

إذن، كيف يعمل هذا في الواقع؟ دعونا نستعرض كيفية تطبيق الرؤية الحاسوبية في جهود الاستدامة في العالم الحقيقي لنرى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا ملموسًا. 

يمكن أن تكون إدارة الطاقة والموارد معقدة، خاصة في الأنظمة واسعة النطاق مثل المصانع ومباني المكاتب ومراكز البيانات. في هذه البيئات، يمكن استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة النشاط وجمع البيانات المرئية. يمكن بعد ذلك إضافة تعليقات إلى هذه البيانات لإنشاء مجموعات بيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي البصري على مهام مختلفة.

ومن الأمثلة المثيرة للاهتمام في هذا الصدد محطات الطاقة الشمسية. فهذه المحطات تحتوي على مجموعات كبيرة من الألواح الشمسية، ومن المهم الحفاظ على كفاءة عملها لإنتاج الطاقة المتجددة وتقليل انبعاثات الكربون. وقد يكون الفحص اليدوي لجميع الألواح في منطقة واسعة كهذه عملية بطيئة وعرضة للأخطاء.

‍

وهنا يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي البصري. باستخدام نماذج مثل YOLO11 تدعم اكتشاف الأجسام وتقسيم الحالات، يمكن لنظام الرؤية مراقبة كل لوحة، واكتشاف مشكلات مثل تراكم الأوساخ، والتظليل، والشقوق، أو عدم المحاذاة. 

تطبيقات الرؤية الاصطناعية التي تدعم الاستدامة البيئية

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية دعم الذكاء الاصطناعي للاستدامة، دعونا نناقش بعض التطبيقات التي تظهر الرؤية الحاسوبية في الواقع العملي. 

مراقبة النظم البيئية باستخدام الكاميرات والطائرات بدون طيار

لطالما كان تتبع النظم البيئية الكبيرة أمراً صعباً. فالغابات والسواحل والمناطق البحرية شاسعة، وتعتمد طرق المراقبة التقليدية على زيارات مجدولة. ونظراً لأن هذه الزيارات تتم بشكل دوري فقط، غالباً ما يتم تجاهل التغيرات قصيرة المدى في أنشطة الحياة البرية أو ظروف الموائل.

يمكن لـ Vision AI تغيير طريقة إجراء هذه المراقبة. عندما يتم دمج الكاميرات والطائرات بدون طيار مع حلول الرؤية الحاسوبية، يمكنها مراقبة النظم البيئية بشكل مستمر بدلاً من إجراء فحوصات من حين لآخر. 

يمكن تشغيل العديد من هذه الأنظمة مباشرة على الكاميرات أو الطائرات بدون طيار، مما يتيح تحليل الصور ومقاطع الفيديو في الموقع. وهذا يقلل من استهلاك الطاقة ويجنب إرسال كميات كبيرة من البيانات إلى خوادم بعيدة.

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك مزرعة الرياح البحرية كاسكاسي في أوروبا. هنا، track طائرات بدون طيار مزودة بكاميرات عالية الدقة track والثدييات البحرية حول مزرعة الرياح. 

وفي الوقت نفسه، تراقب الكاميرات الثابتة والمركبات تحت المائية الحياة البحرية تحت سطح الماء. وهذا يتيح للفرق الحصول على معلومات حول تحركات الحيوانات والتغيرات البيئية، واتخاذ قرارات مستنيرة مع الحفاظ على التوازن الطبيعي للنظام البيئي.

الكشف عن مصادر الانبعاثات وتتبعها بصريًا

في بعض الأحيان، قد يكون من الصعب تحديد مصادر الانبعاثات من على الأرض. فقد تنتشر تسربات الغاز والدخان الصناعي وتراكم الحرارة على مساحات واسعة دون أن يتم ملاحظتها خلال عمليات التفتيش الروتينية. وهذا يجعل الكشف المبكر صعبًا ويحد من فهمنا لكيفية تغير الانبعاثات بمرور الوقت.

بفضل الرؤية الحاسوبية، يمكن تتبع الانبعاثات بشكل أكثر دقة وعلى نطاق أوسع. YOLO11 استخدام نماذج الرؤية الاصطناعية مثل YOLO11 لتحليل الصور الفضائية أو الجوية detect العلامات detect مثل الدخان أو أعمدة الغاز أو أنماط الحرارة غير العادية.

‍

‍

يتم اعتماد هذا النهج من قبل علماء المناخ والفرق العاملة في مجال تكنولوجيا المناخ. فهم يجمعون بين صور الأقمار الصناعية والتحليل القائم على الرؤية لرصد الميثان وغازات الدفيئة الأخرى في مناطق واسعة. ويساعد التتبع البصري المنتظم على التحول إلى الطاقة النظيفة وتطوير الذكاء الاصطناعي، مما يسهل الحد من استخدام الوقود الأحفوري والانبعاثات العالمية.

استخدام الصور الفضائية والجوية track التغيرات track

ليست كل التغيرات في الطبيعة ملحوظة. بعضها يحدث بمرور الوقت، مثل انخفاض عدد الأشجار على طول الطريق أو انتشار الأراضي الجافة عبر المزارع. من السهل التغاضي عن هذه التفاصيل عندما تحدث تدريجياً وعلى مساحات واسعة. 

تسهل الرؤية الحاسوبية detect هذه التغييرات. يمكن استخدام نماذج الرؤية لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات الخاصة بالصور الفضائية والجوية ومقارنة كيف تظهر المواقع المختلفة في أوقات مختلفة. بدلاً من الاعتماد على التقارير أو الفحوصات اليدوية، تستخدم الرؤية الحاسوبية الإشارات البصرية لإظهار الأماكن التي تبدأ فيها أنماط الأراضي أو النباتات أو المياه في التغير.

على سبيل المثال، يمكن لنماذج الرؤية أن ترسم خريطة للغطاء الشجري في المدن أو الغابات باستخدام تقنية تقسيم الصور، مما يساعد في تحديد أماكن وجود النباتات ومدى كثافتها. من خلال التركيز على ما هو مرئي، تتيح الرؤية الحاسوبية للباحثين فهم الأنماط التي توفر معلومات عن الطاقة المتجددة واستهلاك المياه ومحطات توليد الطاقة. 

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في مجال الاستدامة

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحديداً الذكاء الاصطناعي البصري، لدعم الاستدامة:

• رؤى مستندة إلى البيانات: يتيح التحليل المستمر للبيانات المرئية للمؤسسات اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مصادر الطاقة واستراتيجيات الاستدامة.
• تقليل الأثر 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 أن تساعد المراقبة الآلية المؤسسات على الامتثال للوائح البيئية وتحقيق أهداف الاستدامة بسهولة أكبر.

على الرغم من أن Vision AI توفر العديد من المزايا، إلا أن هناك بعض القيود العملية التي يجب أخذها في الاعتبار: 

• جودة البيانات: تعتمد تقنية Vision AI على الصور والفيديوهات الواضحة لتعمل بفعالية. قد يؤدي الإضاءة السيئة أو سوء الأحوال الجوية أو حجب رؤية الكاميرا إلى صعوبة detect النظام detect بدقة.

• المتطلبات المهارية: يتطلب تنفيذ وإدارة Vision AI بشكل فعال موظفين مدربين يتمتعون بالخبرة التقنية في مجال الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وإدارة البيانات.
• الصيانة: تتطلب الأجهزة مثل الكاميرات والطائرات بدون طيار وأجهزة الاستشعار فحوصات وصيانة منتظمة لضمان مراقبة مستمرة ودقيقة.

كيف تساهم أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة في الاستدامة

بالإضافة إلى Vision AI، هناك تقنيات أخرى للذكاء الاصطناعي يمكنها أيضًا تعزيز الاستدامة. وإليك كيف تساعد هذه التقنيات في تقليل الأثر البيئي وزيادة الكفاءة:

• نماذج اللغة الكبيرة (LLMs): تركز نماذج اللغة الكبيرة على النصوص بدلاً من الصور. يمكن لأدوات مثل ChatGPT GPT-3 قراءة وتحليل كميات كبيرة من المعلومات بسرعة. فيما يتعلق بالاستدامة، يمكن استخدامها لمراجعة تقارير المناخ والسياسات والبيانات المتعلقة باستخدام الطاقة والموارد، مما يساعد الفرق على اتخاذ قرارات أفضل.

• الذكاء الاصطناعي التوليدي: تتيح تقنية الذكاء الاصطناعي هذه للفرق استكشاف الأفكار قبل بناء أي شيء في العالم الحقيقي. ويمكن استخدامها لإنشاء تصميمات 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 كفاءة العمليات، بدءًا من إدارة الطاقة وحتى تخطيط الخدمات اللوجستية. ويمكن أن تؤدي حتى التحسينات الصغيرة إلى خفض استهلاك الطاقة وتقليل الانبعاثات وتخفيف الضغط على محطات توليد الطاقة.

النقاط الرئيسية 

أصبح التأثير البيئي للذكاء الاصطناعي أحد العوامل المهمة التي تؤخذ في الاعتبار لتحقيق الاستدامة. ويتيح لنا الذكاء الاصطناعي البصري، على وجه الخصوص، مراقبة التغيرات في البيئة، detect ، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشأن استخدام الطاقة. وهذا يقلل من النفايات، ويحسن استهلاك الطاقة، ويساعد الصناعات على المضي قدماً نحو مستقبل أكثر استدامة مع تقليل الأثر البيئي.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ انضم إلى مجتمعنا وتعرف على الرؤية الحاسوبية في الزراعة والرؤية الاصطناعية في صناعة السيارات. اطلع على خيارات الترخيص لدينا لبدء استخدام الرؤية الحاسوبية. تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لمواصلة الاستكشاف.