هل يساعد الذكاء الاصطناعي في حماية الأنواع المهددة بالانقراض؟
تاريخ النشر: 9th, November 2023 GMT
يرى الباحثون أيضا أنه من الممكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في دراسة تأثير الأنشطة البشرية على الأنظمة البيئة
يتجه عدد متزايد من الباحثين إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي لمراقبة التنوع البيولوجي وتعزيز جهود حماية الأنواع الحية المهددة بالانقراض. وبعكس الوسائل التقليدية التي قد تعرقل عمل الأنظمة البيئية أو تتطلب قدرا كبيرا من الوقت والجهد والموارد، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل كميات ضخمة من البيانات اللازمة في مجالات حماية البيئة مع تحقيق عنصري السرعة والكفاءة.
ويقول كال تشالمرز الباحث في مجال التعلم الاصطناعي في مؤسسة Conservation AI وهي منظمة غير ربحية معنية بحماية البيئة عبر تقنيات الذكاء الاصطناعي، ومقرها في مدينة ليفربول البريطانية إنه "بدون الذكاء الاصطناعي، لن نستطيع مطلقا تحقيق أهداف الأمم المتحدة فيما يخص حماية الأنواع المهددة بالانقراض".
وفي الوقت الحالي، اصبحت الأنواع الحية تنقرض بوتيرة أسرع بمئات بل بآلاف المرات عما كان عليه الوضع قبل ملايين السنين، حيث يوجد الآن قرابة مليون فصيلة حية على حافة الانقراض.
ومن جانبها، حددت الأمم المتحدة في عام 2020 هدفا لحماية 30% من مساحات اليابسة والمحيطات على كوكب الأرض من خطر الانقراض بحلول نهاية العقد الحالي.
ويقول نيكولاس مايلي من مؤسسة Future Society، وهي منظمة دولية غير ربحية مقرها باريس تهدف إلى حوكمة تقنيات الذكاء الاصطناعي إنه بالرغم من أن هذه التقنيات "ليست مثالية"، فإنها يمكن أن تسرع وتيرة الاكتشافات المهمة.
وأضاف في تصريحات للموقع الإلكتروني American Scientific المعني بالأبحاث العلمية: "نحن بحاجة بالغة لمتخصصين من البشر من أجل تصميم النماذج الحوسبية وجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها".
وفي إطار دراسة نشرتها الدورية العلمية Nature Communication، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي في تحليل "المشهد الصوتي" في غابات تشوكو بالاكوادور التي تشتهر بتنوع الأنواع الحية التي تعيش فيها.
ووضع الباحثون أجهزة تسجيل في 43 بقعة في مناطق تمثل مختلف مراحل التعافي البيئي، بدءا من غابات بكر لم تتعرض لأنشطة القطع الجائر للأشجار، مرورا بمناطق تم إزالة الكساء الشجري فيها بالكامل ثم أعيد تشجيرها، وأخيرا مناطق تم اجتثاث الأشجار منها بالكامل ثم تحويلها إلى مساحات لزراعة أشجار الكاكاو أو أراضي للرعي.
واستطاع الفريق البحثي التعرف على 183 من الطيور و41 من الزواحف وثلاث فصائل حيوانية من خلال التسجيلات الصوتية.
في الوقت الحالي، اصبحت الأنواع الحية تنقرض بوتيرة أسرع بمئات بل بآلاف المرات عما كان عليه الوضع قبل ملايين السنين،
وقام الباحثون بتغذية التسجيلات الصوتية في نموذجللذكاء الاصطناعي يطلق عليه إسم "الشبكة العصبية الاصطناعية"، وكان قد تم تطويره في وقت سابق للتعرف على أصوات الطيور. واستطاع هذا النموذج التعرف على 75 من أصوات الطيور، علماً بأنه لم يكن يحتوي في ذاكرته سوى على 77 تسجيلا صوتيا للطيور التي ربما تعيش في هذه المنطقة.
ويقول مولر إن "هذه النتائج تظهر أن الذكاء الاصطناعي مستعد للمزيد من أنشطة التعرف على الأنواع الطبيعية في المناطق الاستوائية من خلال أصواتها، وكل ما نحتاجه الآن هو توفير المزيد من البيانات التي يجمعها البشر لتغذية النماذج الحوسبية".
ويؤكد الفريق البحثي أن استخدام الذكاء الاصطناعي لقياس التنوع البيولوجي في الغابات التي أعيد تشجيرها ربما يلعب دورا مهما في تقييم مشروعات الحفاظ على البيئة، التي لابد أن تحقق نجاحا من أجل ضمان استمرار تمويلها.
وأقام الباحثون منصة مجانية على شبكة الإنترنت تستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي فيتحليل الصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية، بما في ذلك مقاطع حية يتم تسجيلها بواسطة كاميرات أو وحدات استشعار، بحيث يقوم المستخدم بتحميلها مباشرة على المنصة، مع إتاحة خيار للمستخدم أن يقوم بإرسال رسالة إلكترونية في حالة رصد فصيلة مهددة بالانقراض مع تحميل مقطع مصور خاص بها مع هذه الرسالة.
وحتى الآن، قامت المنظمة بمعالجة أكثر من 5ر12 مليون صورة، ورصدت أكثر من أربعة ملايين حيوان من 68 فصيلة حية، بما في ذلك غوريلات في الجابون، وقردة انسان الغاب في ماليزيا، وحيوان آكل النمل في أوغندا، وكلها أنواع مهددة بالانقراض.
ويرى الباحثون أيضا أنه من الممكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في دراسة تأثير الأنشطة البشرية على الأنظمة البيئة مع إعداد هياكل لعمل تسلسل زمني للتغيرات التي تطرأ على البيئات المختلفة، حيث نجحت فرق بحثية في اكتشاف حجم التدهور البيئي الذي حدث على مدار قرن من الزمان على أنظمة المياه العذبة مما ادى إلى تدهور التنوع البيولوجي في هذه الانظمة.
وترى مؤسسة هاينريش بول شتيفتونغ على موقعها الإلكتروني أنه مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات الحياة، أصبح من المهم بشكل متزايد فهم كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في حماية المناخ. وكيف يمكن للمجتمع السيطرة على التطورات.
وبحسب المؤسسة الألمانية يمكن ذلك طريق دعم العديد من المجالات، على سبيل المثال في قطاع الطاقة، في إنتاج السلع، في الزراعة والغابات ومكافحة الكوارث.
ع.أ.ج (د ب أ)
المصدر: DW عربية
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي الحفاظ على التنوع البيئي الحياة على كوكب الأرض الذكاء الاصطناعي الحفاظ على التنوع البيئي الحياة على كوكب الأرض تقنیات الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی
إقرأ أيضاً:
«كهرباء دبي» تعزّز كفاءة العمليات باستخدام الذكاء الاصطناعي
دبي (الاتحاد)
تعتمد هيئة كهرباء ومياه دبي تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة عملياتها، ورفع جودة الخدمات بما يحقق سعادة المتعاملين وجميع المعنيين.
وكشفت الهيئة، في بيان صحفي أمس، عن إطلاق عدد من المبادرات المبتكرة التي تسهم في الارتقاء بتجربة المتعاملين، من أبرزها نظام «لوحة صوت المتعامل» الذي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخلاص وتحليل ملاحظات وتعليقات المتعاملين عبر مختلف قنوات التواصل، بما في ذلك المحادثات النصية الإلكترونية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والمكالمات الهاتفية.
ويهدف النظام إلى تطوير رؤى دقيقة وفورية حول تطلعات المتعاملين، بما يدعم تصميم خدمات مخصّصة تلبي احتياجاتهم وتتخطى توقعاتهم بما يعزز سعادتهم.
كما طورت الهيئة نظام «اختصاصي الفواتير الذكي»، وهو نظام متطور مدعوم بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يقوم بتحليل الإشعارات الداخلية والخارجية الواردة من أنظمة الفوترة المتقدمة، وتحويلها إلى تحليلات تنبؤية وتفاعلية تسهم في بناء تقارير فورية دقيقة مترابطة. ويتيح هذا النظام تتبع مؤشرات الأداء بشكل لحظي، ويوجه جهود التحسين الاستراتيجي بناءً على رؤى ذكية مدعومة بالبيانات، ما يرفع من كفاءة إدارة الفواتير، ويُمكّن الموظفين من اتخاذ قرارات استباقية وأكثر دقة، ويُسهم في تحسين جودة الخدمات.
وتندرج هذه الجهود ضمن استراتيجية هيئة كهرباء ومياه دبي الهادفة إلى توظيف التقنيات الإحلالية للثورة الصناعية الرابعة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، وإنترنت الأشياء، وتحليل البيانات الضخمة، في تعزيز استدامة الموارد، والارتقاء بجودة الحياة، وتسريع التحول نحو نموذج خدمات حكومية ذكية واستباقية ترتكز على الابتكار واستشراف احتياجات المتعاملين.
مسلحون قبليون يقتلون اثنين من أبناء همدان في الجوف