الوجبات الجاهزة الرئيسية
- يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي للحد من الصيد الجائر في حوض النيل بأفريقيا.
- المشروع هو جزء من جهد أكبر لتسخير الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستدامة عبر مجموعة واسعة من الصناعات.
-
لكن أحد الخبراء يقول إن كمية الطاقة والموارد الأخرى المطلوبة لتنفيذ أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تثير مشاكلها الخاصة.
يساعد الذكاء الاصطناعي (AI) في منع الصيد الجائر في محاولة لحماية إمدادات العالم المتضائلة بسرعة من الأنواع البحرية الصالحة للأكل.
مشروع جديد يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تحديد وقياس أنواع الأسماك في حوض النيل بأفريقيا. يمكن أن يساعد البرنامج العلماء على فهم كثافة تجمعات الأسماك بشكل أسرع من المراقبين البشريين. إنه جزء من جهد أكبر لتسخير الذكاء الاصطناعي لتحسين الاستدامة عبر مجموعة واسعة من الصناعات.
"الشيء الواعد بشأن الذكاء الاصطناعي هو أنه يتيح لنا الآن القيام بمهام تستغرق وقتًا طويلاً أو معقدة بشكل مستحيل باستخدام الأساليب التقليدية ، وبسرعة وكفاءة أكبر إلى حد كبير ،" قال أندرو دنكلمان ، رئيس قسم التأثير والأفكار في Google.org ، الذراع الخيرية لعملاق البحث ، أخبر Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
شيء مريب
تعمل منظمة الأغذية والزراعة التابعة للأمم المتحدة على تحسين الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تراقب مخزون الأسماك. يمكن أن يساعد الحصول على مزيد من المعلومات حول أنواع الأسماك في بناء خوارزميات لتحديد الأنواع ومواقعها والتعرف على أي تغييرات.
تقدر الأمم المتحدة أن ثلث جميع الأرصدة السمكية تتعرض الآن للصيد الجائر ولم تعد مستدامة. للمساعدة في الحفاظ على مخزون الأسماك آمنًا ، يستخدم باحثو جامعة فلوريدا أيضًا الذكاء الاصطناعي للتأكد من أن الصيادين لا يصطادون الأنواع المهددة بالانقراض. تقدر نماذج الذكاء الاصطناعي مواقع الأنواع المهددة بالانقراض حيث تعمل مصايد الأسماك ، مما يساعد الصيادين التجاريين على تجنب الصيد في تلك المناطق.
قال العالم الذي طور التطبيق Zachary Siders في البيان الصحفي: "الذكاء الاصطناعي ليس رصاصة فضية لجميع مشاكلنا". "علينا أن نبقي في مقدمة أذهاننا أن القرارات التي نسمح لنظام الذكاء الاصطناعي باتخاذها لها عواقب حقيقية على سبل عيش صناعة صيد الأسماك بالإضافة إلى الأنواع التي لا يمكن تعويضها."
AI يحافظ على المشاهدة
لا يقتصر اهتمام الذكاء الاصطناعي على الأسماك فقط عندما يتعلق الأمر بالبيئة. كلايمت TRACE ، منصة مراقبة غازات الاحتباس الحراري في العالم في الوقت الفعلي تقريبًا ، تساعد في تحديد مصدر الانبعاثات وتحديد المكان الذي يجب أن تركز فيه جهود إزالة الكربون.
هناك أيضًا Restor.eco ، وهو نظام أساسي مفتوح لاستعادة البيانات مستضاف على Google Earth. يوفر بيانات علمية وصورًا عالية الدقة من الأقمار الصناعية للسماح للباحثين بتحليل إمكانية الاستعادة لأي مكان على الأرض. بشكل أساسي ، يمكن للبرنامج رسم خريطة للأرض للتنبؤ بالمكان الذي يمكن أن تنمو فيه الأشجار بشكل طبيعي.
قال دنكلمان إن Google وجدت أن البرامج تحقق أهدافها بشكل أسرع باستخدام الذكاء الاصطناعي. وأشار إلى قضية BlueConduit ، وهي منظمة انبثقت عن أزمة المياه في فلينت بولاية ميشيغان. قامت المجموعة ببناء نظام أساسي للتعلم الآلي يستخدم بيانات حول عمر المنازل والأحياء وخطوط الخدمة الرئيسية المعروفة للتنبؤ بما إذا كان المنزل مزودًا بأنابيب الرصاص.
قال دنكلمان: "في الماضي ، كانت الطريقة الوحيدة لمعرفة ذلك هي الحفر المادي [في] كل موقع والتفتيش بحثًا عن أنابيب الرصاص ، وهو أمر مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً". "من خلال إدخال التعلم الآلي ، يمكن لـ BlueConduit الآن التنبؤ بسرعة وبدقة أكبر بما إذا كان المنزل مزودًا بخطوط رئيسية ، الأمر الذي يمكن أن يقود قرارات السياسة التي لها تأثير كبير على كل من الصحة العامة والموارد الحكومية."
لكن لا يتفق الجميع على أن شركات التكنولوجيا الكبرى يمكنها بالضرورة حل مشاكل الكوكب من خلال الذكاء الاصطناعي. قال إريك نوست ، الأستاذ المساعد في جامعة جيلف الذي يبحث في كيفية قيام تقنيات البيانات بإبلاغ الحوكمة البيئية ، أن الدراسات الحديثة أثارت مخاوف بشأن كمية الطاقة والموارد الأخرى المطلوبة لتنفيذ أجهزة وبرامج الذكاء الاصطناعي.
"أظن أن العديد من الباحثين سيجدون صعوبة في ترجمة النتائج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى سياسة أو قرارات فعلية إذا لم يتم تطوير هذا الذكاء الاصطناعي مع وضع السياسات وصانعي القرار في الاعتبار ، خاصة في ضوء التحديات التي تواجه التفسير كيف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نتائجه ، "قال لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
الذكاء الاصطناعي ليس رصاصة فضية لجميع مشاكلنا.
لا يزال الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة في مهده أيضًا ، كما أقر دنكلمان. لا يزال المجال يفتقر إلى مجموعات البيانات الكافية والنماذج اللازمة لدفع التقدم.
"على سبيل المثال ، نعلم جميعًا أن هناك انبعاثات تحدث في العالم ، لكننا لا نعرف حقًا من أين تأتي" ، أضاف دنكلمان. "كل ما لدينا هو ما يقول القائمون بالانبعاثات أنفسهم إنهم يفعلونه ، وهذا غير كامل."
