الوجبات الجاهزة الرئيسية
- يقول الخبراء إن نماذج الذكاء الاصطناعييمكن أن تساعد في التنبؤ بتغير المناخ.
- يمكن لأداة جديدة للذكاء الاصطناعي تسمى IceNet أن تتيح للعلماء التنبؤ بدقة بعمق الجليد البحري في القطب الشمالي.
-
يمكن للذكاء الاصطناعي وتحليلات الطقس أيضًا المساعدة في مكافحة تغير المناخ من خلال تقليل الانبعاثات في سلسلة التوريد.
مع تزايد الأدلة على أن الطقس القاسي هذا الصيف مدفوع بتغير المناخ ، يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمكان الذي ستتغير فيه الظروف.
يمكن لأداة جديدة للذكاء الاصطناعي أن تسمح للعلماء بالتنبؤ بشكل أكثر دقة بأشهر الجليد البحري في القطب الشمالي في المستقبل.يقول الباحثون إن IceNet دقيقة بنسبة 95 ٪ تقريبًا في التنبؤ بما إذا كان الجليد البحري سيكون موجودًا قبل شهرين. إنه أحد الاستخدامات المتزايدة للذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتغير المناخ.
"لقد حسّن الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من كفاءة تشغيل النماذج المناخية المعقدة التي كانت تاريخياً مكثفة من الناحية الحسابية" ، هذا ما قاله دانيال إنتولوب تشميل ، المحلل في Harbour Research ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
لا ثلج ، ثلج ، طفل
IceNet تعمل على التحدي الهائل المتمثل في إجراء تنبؤات دقيقة للجليد البحري في القطب الشمالي للموسم المقبل. وصف الباحثون كيفية عمل IceNet في ورقة بحثية حديثة نُشرت في مجلة Nature Communications.
"زادت درجات حرارة الهواء بالقرب من السطح في القطب الشمالي بمعدل ضعفين إلى ثلاثة أضعاف المعدل العالمي ، وهي ظاهرة تُعرف باسم تضخيم القطب الشمالي ، ناتجة عن العديد من ردود الفعل الإيجابية ،" كتب الباحثون في الورقة البحثية. "لعبت درجات الحرارة المرتفعة دورًا رئيسيًا في الحد من الجليد البحري في القطب الشمالي ، حيث بلغ حجم الجليد البحري في سبتمبر / أيلول الآن حوالي نصف ما كان عليه في عام 1979 عندما بدأت قياسات الأقمار الصناعية للقطب الشمالي."
من الصعب التنبؤ بالجليد البحري بسبب علاقته المعقدة مع الغلاف الجوي أعلاه والمحيط أدناه ، وفقًا لمؤلفي الورقة. على عكس أنظمة التنبؤ التقليدية التي تحاول نمذجة قوانين الفيزياء بشكل مباشر ، صمم الباحثون IceNet على أساس مفهوم يسمى التعلم العميق. من خلال هذا النهج ، "يتعلم" النموذج كيف يتغير الجليد البحري من بيانات محاكاة المناخ لآلاف السنين ، جنبًا إلى جنب مع عقود من بيانات الرصد ، للتنبؤ بمدى شهور الجليد البحري في القطب الشمالي في المستقبل.
"القطب الشمالي هو منطقة على خط المواجهة لتغير المناخ وشهدت ارتفاعًا كبيرًا في الاحترار على مدار الأربعين عامًا الماضية ،" قال المؤلف الرئيسي للورقة ، توم أندرسون ، عالم البيانات في BAS AI Lab ، في خبر إطلاق سراح. "IceNet لديها القدرة على سد فجوة ملحة في التنبؤ بالجليد البحري لجهود الاستدامة في القطب الشمالي وتعمل آلاف المرات أسرع من الطرق التقليدية."
AI يلقي شبكة واسعة
تراقب محاكيات الذكاء الاصطناعي الأخرى تغير المناخ أيضًا. استفاد الباحثون من تقنية Deep Emulator Network Search ، على سبيل المثال ، لتحسين محاكاة حول الطريقة التي يعكس بها السخام والهباء الجوي وامتصاص ضوء الشمس. وجد البحث أن المحاكي كان أسرع بملياري مرة وأكثر من 99.999٪ مطابق لمحاكاته المادية.
يمكن للذكاء الاصطناعي وتحليلات الطقس أيضًا المساعدة في مكافحة تغير المناخ من خلال تقليل الانبعاثات في سلسلة التوريد ، كما قال ريني فانديويج ، نائب الرئيس في شركة DTN للتنبؤ بالطقس ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
"على سبيل المثال ، في الشحن ، يمكن أن يقلل التوجيه المحسن للطقس من الانبعاثات بنسبة تصل إلى 4٪ ويقلل من استهلاك الوقود بنسبة تصل إلى 10٪ ، ويمكن أن يمنع توجيه الطقس في صناعة الطيران إعادة التوجيه غير الضرورية لتجنب سوء الأحوال الجوية ، أو تحلق حول مطار في انتظار الهبوط ".
يمكن للتنبؤ الدقيق لشبكات الطرق أن يقلل من المعالجة غير الضرورية للطرق الشتوية ، مما يقلل من عدد المواد الكيميائية الضارة ، كما قال فاندنويجي.
"بدلاً من معالجة طريق كامل ، يمكن لأطقم صيانة الطرق اختيار معالجة المواقع المحددة على طول الطريق حيث توجد أقسام طريق باردة ، أو قد يقررون ما إذا كان العلاج ضروريًا على الإطلاق" ، أضاف.
يتم استخدام نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بشكل متزايد للمساعدة في فهم انبعاثات ثاني أكسيد الكربون والميثان ، كما قال مارتي بيل ، كبير مسؤولي العلوم في شركة WeatherFlow للتنبؤ بالطقس ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
"النماذج تزيد أيضًا من قدرتنا على التكيف مع تغير المناخ من خلال مساعدتنا في تعديل نهجنا في إنتاج الطاقة واستخدامها" ، قال بيل. "بينما تعمل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه على نطاقات كبيرة على أنظمة توزيع طاقة المرافق ، يعمل البعض الآخر على مستوى المنزل حيث يُعلم التعلم الآلي نماذج الذكاء الاصطناعي المضمنة في أجهزة إنترنت الأشياء اليومية التي تدير استخدام الطاقة في المنزل بكفاءة أكبر."
