ثلاث طرق الذكاء الاصطناعي يساعد على إنقاذ العالم

صورة من الأرض ناساصورة من الأرض ناسا

ومع ازدياد ذكاء أجهزة الكمبيوتر ، ينظر العلماء إلى طرق جديدة لإدراجهم في حماية البيئة.

عندما تفكر في الذكاء الاصطناعي ، فإن الصورة الأولى التي يحتمل أن تتبادر إلى ذهنك هي صورة الروبوتات المشجعة التي تمشي وتحدث وتصف مثل البشر. ولكن هناك نوع مختلف من الذكاء الاصطناعي الذي أصبح سائدًا في جميع العلوم تقريبًا. وهو يعرف باسم التعلم الآلي ، وهو يدور حول تجنيد أجهزة الكمبيوتر في مهمة فرز كميات هائلة من البيانات التي سمحت لنا التكنولوجيا الحديثة بتوليدها (المعروف باسم "البيانات الضخمة").

وقد تبين أن أحد أكثر الأماكن تعلماً في مجال العلوم هو الأكثر فائدة في مجال العلوم البيئية ، مما أدى إلى توليد كميات هائلة من المعلومات من رصد أنظمة الأرض المختلفة - طبقات المياه الجوفية ، أو ارتفاع درجة حرارة المناخ أو هجرة الحيوانات ، على سبيل المثال. وقد ظهرت مجموعة كبيرة من المشاريع في هذا المجال الجديد نسبيا ، والذي يسمى الاستدامة الحاسوبية ، والذي يجمع بين البيانات التي تم جمعها عن البيئة مع قدرة الكمبيوتر على اكتشاف الاتجاهات والتنبؤ بمستقبل كوكبنا. وهذا مفيد للعلماء وصانعي السياسات لأنه يمكن أن يساعدهم على وضع خطط لكيفية العيش والبقاء على قيد الحياة في عالمنا المتغير. وهنا نظرة على عدد قليل.

للطيور - والفيلة

يبدو أن جامعة كورنيل تقود الطريق في هذه الحدود الجديدة ، على الأرجح لأنها تمتلك معهد الاستدامة الحاسوبيةذ وأيضا لأن رئيس المعهد ، كارلا P. غوميز ، هو واحد من رواد الاستدامة الحاسوبية. يقول غوميز إن هذا المجال قد بدأ في تأسيسه حول 2008 عندما منحت مؤسسة العلوم الوطنية منحة قدرها 10 مليون دولار أمريكي لدفع علماء الكمبيوتر إلى أبحاث ذات فائدة اجتماعية. ومنذ ذلك الحين ، أخذ فريقها - وفرق من العلماء حول العالم - الفكرة وركضوا معها.

أحد المجالات الرئيسية التي يمكن أن يساعد التعلم الآلي البيئة فيها هو الحفاظ على الأنواع. على وجه الخصوص ، يعمل معهد كورنيل مع مختبر كورنيل لعلم الطيور على الجمع بين الحماسة المذهلة للطيارين مع الملاحظة العلمية. لقد طوروا تطبيقًا يسمى eBird تسمح للمواطنين العاديين بتقديم بيانات حول الطيور التي يلاحظونها حولهم ، مثل عدد الأنواع المختلفة التي يمكن العثور عليها في موقع معين. حتى الآن ، يقول غوميز ، لقد كان لديهم أكثر من أكثر من 300,000 من المتطوعين يقدمون أكثر من 300 مليون ملاحظات ، والتي تصل إلى أكثر من 22 مليون ساعة من العمل الميداني.

يبين هذا الانتقال السنوي للهجرة التي تبتلع الشجرة كيف يمكن استخدام تقنيات الاستدامة الحاسوبية للتنبؤ بالتغيرات السكانية عبر المكان والزمان. صورة دانييل فينك ، مختبر كورنيل. علم الطيور

يبين هذا الانتقال السنوي للهجرة التي تبتلع الشجرة كيف يمكن استخدام تقنيات الاستدامة الحاسوبية للتنبؤ بالتغيرات السكانية عبر المكان والزمان. صورة دانييل فينك ، مختبر كورنيل. علم الطيور


الحصول على أحدث من InnerSelf


الجمع بين البيانات التي تم جمعها من eBird مع بيانات المراقبة الخاصة بالمختبر ومعلومات عن توزيع الأنواع التي تم جمعها من شبكات الاستشعار عن بعد ، تستخدم نماذج المعهد التعلم الآلي للتنبؤ بالمكان الذي ستحدث فيه تغييرات في موائل بعض الأنواع والمسارات التي ستتحرك عليها الطيور خلال الهجرة.

"هناك فجوات كبيرة حيث لا توجد لدينا ملاحظات ، ولكن إذا ربطت أنماط حدوثها وغيابها ، فإننا نرى أن هذه الطيور مثل نوع معين من الموائل ومن ثم يمكننا التعميم" ، يقول غوميز. "إننا نستخدم بالفعل نماذج متطورة - خوارزميات من التعلم الآلي - للتنبؤ بكيفية توزيع الطيور."

ويمكنهم بعد ذلك مشاركة توقعاتهم مع واضعي السياسات والعاملين في مجال حماية البيئة ، الذين يمكنهم استخدامها لاتخاذ قرارات حول كيفية حماية الموائل على أفضل وجه.

على سبيل المثال ، تقول غوميز ، استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها من خلال eBird والمعالجة من خلال الشراكة ، أنشأت The Nature Conservancy "مزاد عكسي" في الأجزاء المنكوبة بالجفاف في كاليفورنيايدفعون مزارعي الأرز للاحتفاظ بالمياه في حقولهم عندما يحتمل أن تكون الطيور مهاجرة وتحتاج إلى موائل للتوقف. "هذا ممكن فقط لأن لدينا نماذج حاسوبية متقدمة تقدم لنا معلومات عالية الدقة عن كيفية توزيع الطيور" ، يقول غوميز.

الطيور ليست هي مجال البحث الوحيد. ترتبط الكثير من أعمال المعهد بحماية الحياة البرية - بالاستماع إلى ساعات من تسجيلات الغابات لتعيين موقع دعوات الأفيال وطلقات الصيادين على سبيل المثال ، أو تتبع الدببة الرمادية لتطوير ممر يمكنهم استخدامه للتحرك بأمان عبر البرية.

يرفع PACE

في مركز جودارد للطيران الفضائي التابع لوكالة ناسا ، تستخدم عالمة الأبحاث سيسيل روسو التعلم الآلي لفهم أفضل لتوزيع العوالق النباتية (التي تعرف أيضًا باسم الطحالب الدقيقة) في المحيطات. تطفو هذه النباتات المجهرية على سطح البحار وتنتج الكثير من الأكسجين الذي نتنفسه. أنها تشكل أساس شبكة الغذاء المحيطية. كما أنها تستهلك ثاني أكسيد الكربون ، وعندما تموت ، تحمل الكربون معها أثناء غرقها في قاع المحيط.

يقول روسو: "إذا لم يكن لدينا عوالق نباتية ، فسوف نشهد زيادة أكبر في ثاني أكسيد الكربون الذي نشهده الآن". وبسبب هذا ، فإن وضعها العام هو معلومات أساسية للباحثين الذين يحاولون فهم تأثير التغيرات في ثاني أكسيد الكربون في الغلاف الجوي2 على كوكبنا.

{

تستخدم روسو صور الأقمار الصناعية ونمذجة الكمبيوتر للتنبؤ بالظروف الحالية والمستقبلية للفيتوبلاكتون المحيطي في العالم. في الوقت الحالي ، لا يستطيع النموذج تقدير إجمالي عدد الطحالب المجهرية التي تعيش على الأرض وكيف يتغير هذا الإجمالي مع مرور الوقت. لكن بعثة فضائية جديدة تسمى PACE (بالنسبة إلى "غيوم ما قبل الهباء الجوي والنظام البيئي للمحيطات") ، التي يتم إطلاقها في 2022 ، ستفتح مجموعة بيانات جديدة بالكامل تبدو أكثر قربًا من السكان وتكون قادرة على تحديد الأنواع المختلفة بدلاً من مجرد النظر إلى الكل ، والذي سيؤدي إلى حد كبير تغيير النموذج الحالي.

"يستخدم النموذج المعلمات على أساس درجة الحرارة والضوء والمواد الغذائية لإخبارنا بحجم النمو. الشيء الوحيد الذي تفعله المحاكاة هو ضبط المجموع ، "كما تقول. ولكن هناك عدد كبير من الأنواع المختلفة من العوالق النباتية التي تتفاعل جميعها مع البيئة بطرق فريدة. الدياتومات ، على سبيل المثال ، كبيرة ، وتغرق في قاع المحيط بسرعة كبيرة وتحتاج إلى الكثير من العناصر الغذائية. ستتيح PACE تحديد أنواع العوالق النباتية في أجزاء مختلفة من المحيط ، مما يوسع من قدرة النموذج على مساعدتنا في فهم كيفية تأثير الكائنات الدقيقة على الغلاف الجوي CO2. كما سيتيح لنا القيام بأشياء مثل التنبؤ بالطحالب الطحلبية الخطيرة واحتمالية اكتشاف طرق للاستفادة من مواهب الأنواع التي تستهلك الكربون بكميات أكبر لمكافحة تغير المناخ.

EarthCube

بالحديث عن الأرض ككل ، تستخدم مؤسسة العلوم الوطنية التعلم الآلي لإنشاء نموذج حي لـ 3-D لكوكب الأرض بأكمله. يطلق على EarthCube ، سيجمع التمثيل الرقمي مجموعات البيانات التي يقدمها العلماء عبر مجموعة كبيرة من التخصصات - قياسات الغلاف الجوي والغلاف المائي أو الجيوكيمياء للمحيطات ، على سبيل المثال - لتقليد الظروف فوق السطح وأسفله وأسفله. وبسبب الكم الهائل من البيانات التي سيحتويها المكعب ، فإنه سيكون قادرًا على وضع نموذج لظروف مختلفة والتنبؤ بكيفية استجابة أنظمة الكوكب. وبهذه المعلومات ، سيتمكن العلماء من اقتراح طرق لتجنب وقوع أحداث كارثية أو ببساطة التخطيط لتلك التي لا يمكن تجنبها (مثل الفيضانات أو الطقس القاسي) قبل حدوثها.

EarthCubeيجمع EarthCube بين مجموعات البيانات لإنشاء نموذج يمكن استخدامه للتنبؤ بالضرر الذي تسببه الأحداث الكارثية وتقليله.
صورة جان ديليو / USGS
كجزء من مشروع EarthCube ، تتعاون هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية في مشروع إطر عمل علمي وطني لإنتاج القشرة الرقميةوهو إطار سيمكن من فهم أكثر دقة ودقة للعمليات تحت السطحية في الأرض ، مثل توازن المياه الجوفية وصحة شبكات طبقات المياه الجوفية. "سنكون قادرين على إجراء الحسابات العلمية التي تظهر مستوى المياه الجوفية بمرور الوقت ، ويمكننا أن نضع ذلك في مواجهة السيناريوهات المستقبلية" ، كما يقول سكاي بريستول ، رئيس فرع التوصيف البيولوجي في USGS وفريق فريق USGS لمشروع EarthCube Digital Crust .

يأتي التعلم الآلي أيضًا عندما يلعب اثنان من أجزاء مختلفة من المكعب (مثل القشرة والغلاف الجوي) للتفاعل مع بعضهما البعض ، كما تقول بريستول. على سبيل المثال ، كيف يبدو الأمر عند حدوث زيادة في استخراج المياه الجوفية وكذلك زيادة في مناخ الاحترار في نفس الوقت؟

ومن المقرر أن يتم الانتهاء من Digital Crust هذا الصيف. تقوم شركة Digital Crust وجميع مشاريع EarthCube بجعل البيانات والبرامج مفتوحة المصدر. لذلك ، في غضون بضع سنوات ، سيتمكن أي شخص من استخدام التعلم الآلي لعمل تنبؤات حول جميع إمكانيات الأرض المستقبلية. وهذا يعني أن علماء الجيولوجيا ، الذين يعملون على فهم أنظمة الأرض المختلفة وكيف تؤثر التغيرات التي تطرأ على حياتهم ، سيحصلون على أداة جديدة تسمح لهم بمشاركة البيانات مع بعضهم البعض من جميع أنحاء العالم - مما يعطي توقعاتهم مزيدًا من التأثير ويتيح للبشر فرصة أن نتصرف ، بدلاً من أن نتفاعل ، مع عالمنا المتغير.

هذه الأمثلة ليست سوى جزء صغير من الصورة الكبيرة لكيفية تغير الاستدامة الحسابية - وهي تتغير - قدرتنا على جعل الحياة البشرية على الأرض أكثر استدامة. في كورنيل وحدها ، تشمل المشاريع الأخرى التي تستخدم هذه التكنولوجيا تحديد مناطق الفقر وفعالية تخفيف حدة الفقر في البلدان المتقدمة ، وتحديد أثر سياسات الحصاد على مصائد المحيطات ، واكتشاف مواد جديدة يمكن استخدامها لالتقاط الطاقة الشمسية ، وتحديد تأثير ضربات السفن على تجمعات الحيتان ، وحتى تسليط الضوء على كفاءة وانعكاسات زيادة الضرائب على البنزين في الولايات المتحدة إذا كانت الاتجاهات الحالية هي أي مؤشر ، يمكننا أن نتوقع أن نسمع الكثير في السنوات القادمة حول كيف تساعدنا الذكاء الاصطناعي في جعل العالم مكان أفضل للعيش على المدى الطويل.

ظهر هذا المقال أصلا على Ensia عرض الصفحة الرئيسية Ensia

نبذة عن الكاتب

بيبا إيرينإرين بيبا صحافية علمية مستقلة تقيم في مدينة نيويورك. يظهر عملها بانتظام نيوزويك ، ساينتفيك أمريكان و The Mythbusters Tested.com.

كتاب ذو صلة

{amazonWS: searchindex = كتب، كلمات = 1605989649. maxresults = 1}

enafarزكية-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

اتبع InnerSelf على

الفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}

الأكثر قراءة