تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في مواجهة تغير المناخ.. أبرزها زيادة استخدام الطاقة
تاريخ النشر: 4th, September 2024 GMT
أكد مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء، أن العلماء والتقنيين في جميع أنحاء العالم يسعون إلى تحقيق مزيد من الإنجازات في مجال التكيف مع المناخ والتخفيف من آثاره من خلال الابتكارات العلمية الجديدة للذكاء الاصطناعي، وذلك فيما يتساءل البعض عن التكلفة التي يمكن أن يدفعها العالم لتحقيق ذلك.
ولفت «معلومات الوزراء» في تقرير صادر عنه تناول من خلاله سبل تطوير الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مواجهة التحديات المرتبطة بالتغير المناخي والأدوات المستخدمة في ذلك، مشيرا إلى أنه في حين يقدم الذكاء الاصطناعي حلولًا مبتكرة لإدارة أزمة التغير المناخي وتعزيز الاستدامة، فإنه قد يساهم أيضًا بشكل كبير في تفاقم المشكلة حتى إن البعض يرى فيه عبئًا على كوكب الأرض.
وأشار إلى أنه في حين أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساهم أيضًا في توفير كثير من الحلول لمعالجة أزمة المناخ، فإن تنفيذ تلك الحلول والعمل على تشغيل تلك التقنيات يمكن أن يكون له تحديات وآثار بيئية، ومن بين تلك المخاوف:
استهلاك الطاقةتتطلب تقنيات الذكاء الاصطناعي قوة حسابية كبيرة، ما يترجم إلى استهلاك مرتفع للطاقة؛ حيث تستهلك مراكز البيانات التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من الكهرباء، والتي لا تزال تتولد من الوقود الأحفوري ما يؤدي إلى ارتفاع انبعاثات الكربون، ويزيد من تفاقم أزمة المناخ.
استخدام الطاقة من مراكز البيانات يتضاعف خلال 2025 و2026وتقدر وكالة الطاقة الدولية أن استخدام الطاقة من مراكز البيانات يتضاعف خلال عامي 2025 و2026، وتشير دراسة أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى أن تدريب نموذج معقد واحد من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يولد ما يقرب من خمسة أضعاف انبعاثات الكربون لسيارة واحدة، أو 17 ضعف الانبعاثات التي يصدرها المواطن الأمريكي العادي على مدار عام.
ويعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على مراكز البيانات للتخزين والمعالجة، والتي تستهلك كميات كبيرة من الكهرباء وتتطلب موارد مائية كبيرة لأغراض التبريد؛ الأمر الذي يؤدي إلى تفاقم العبء البيئي، لا سيما في المناطق التي تواجه بالفعل ندرة المياه.
وغالبًا ما تؤدي البنية التحتية لمراكز البيانات إلى تغييرات في استخدام الأراضي وتعطيل الموائل، ما يزيد من التأثير البيئي، وفي المناطق ذات الموارد المحدودة، يمكن أن يؤدي الطلب الإضافي من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى صراعات حول المياه والطاقة، ما يسلط الضوء على الحاجة إلى حلول أكثر استدامة وإنصافًا.
النفايات الإلكترونيةويرتبط ذلك بتقادم الأجهزة؛ إذ يمكن أن تؤدي الوتيرة السريعة لتطوير أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى استبدال متكرر للخوادم ووحدات معالجة الرسومات والمكونات الأخرى، ما يساهم في زيادة النفايات الإلكترونية التي تحتوي على مواد كيميائية خطرة؛ بما في ذلك الرصاص والزئبق والكادميوم، ويمكن أن تلوث التربة وإمدادات المياه وتعرض صحة الإنسان والبيئة للخطر.
ويتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي أن يتجاوز إجمالي كمية النفايات الإلكترونية المتولدة 120 مليون طن متري بحلول 2050.
البصمة الكربونية المصاحبة لتطوير الذكاء الاصطناعيزيادة انبعاثات الكربون بلا شك تعمل على إسراع وتيرة التغير المناخي ولسوء الحظ فإن البيانات التي توثق البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي نادرة أو غير موجودة؛ إذ لا تتمتع شركات الذكاء الاصطناعي بالشفافية الكاملة بشأن تكاليف تطوير أنظمتها، ومعالجة خوارزميات التعلم الآلي، إلا أن النمو السريع للذكاء الاصطناعي والطلب المتزايد على معالجة البيانات يعني أن بصمته الكربونية من المرجح أن تتوسع ما لم يتم إجراء تغييرات كبيرة على كيفية تشغيل هذه التقنيات.
وتلك التحديات التي تواجه عمليات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي حتى وإن كانت لصالح جهود مواجهة التغير المناخي، فهي في الوقت ذاته تحد من مكاسب هذه التكنولوجيا الجديدة بل وتجعلها سببًا في أضرار لا يمكن إصلاحها للبيئة وللجهود الرامية لمكافحة التغير المناخي.
وأوضح التحليل أنه انطلاقًا من حقيقة مفادها أن تقنيات الذكاء الاصطناعي والبيئة يجب أن تصطفا معًا، يعمل مبتكرو الذكاء الاصطناعي على الارتقاء إلى مستوى العديد من التحديات، وذلك في محاولة لموازنة الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي في مجال معالجة التغير المناخي مقابل التكاليف البيئية لتلك الابتكارات.
الاتجاه نحو دفع الذكاء الاصطناعي إلى الأمام بطريقة مسؤولة ومستدامةوذكر التحليل أن التحدي يكمن في تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الخير مع تقليل آثاره السلبية فمن الضروري الاتجاه نحو دفع الذكاء الاصطناعي إلى الأمام بطريقة مسؤولة ومستدامة حتى يكون قادرًا على خلق تأثير إيجابي دائم.
المبادرات والأبحاث التي تتجه إلى دفع ذلك المسار قدمًاوأشار التحليل إلى ظهور العديد من المبادرات والأبحاث التي تتجه إلى دفع ذلك المسار قدمًا، وتقديم الحلول للعديد من المشكلات التي تواجه تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال أبحاث البيئة والمناخ، والعمل على تخفيف تأثير الذكاء الاصطناعي في المناخ، ومن بين أبرز تلك المبادرات والمقترحات:
- تحسين كفاءة استخدام الطاقة في مراكز البيانات باستخدام تقنيات التبريد المتقدمة والتحول إلى مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية أو طاقة الرياح، مع الأخذ في الاعتبار الحاجة إلى الوصول إلى مصادر الطاقة المتجددة على مدار الساعة.
- تقليل استهلاك الطاقة والتأثير البيئي إلى الحد الأدنى من خلال نقل تخزين البيانات ومعالجتها إلى مراكز البيانات التي تنفذ تبريدًا أكثر كفاءة في استخدام الطاقة ويتم تشغيلها بالطاقة المتجددة، ومن خلال تنفيذ إجراءات ضغط البيانات وإلغاء البيانات المكررة وأرشفة البيانات الخاملة.
- قيام قادة الذكاء الاصطناعي بتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة بيئيًّا من خلال تثقيف الموظفين والشركاء والعملاء والجمهور حول التأثيرات البيئية للذكاء الاصطناعي.
- اختيار الموقع الأمثل لإنشاء مراكز البيانات؛ إذ تؤكد أبحاث شركة جوجل أن المواقع التي تحتوي على أنظف مصادر الطاقة يمكن أن تقلل من إجمالي البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 10 مرات.
- فوائد الذكاء الاصطناعي في معالجة أزمة المناخ سوف تظهر مع إدراج الاستدامة البيئية بشكل أعمق في قائمة أولويات الشركات، وذلك عن طريق استخدام الشركات للذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحسين سلاسل التوريد لخفض الانبعاثات.
- تحديد واعتماد ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة بيئيًّا، مثل قياس مستويات استخدام الطاقة النموذجية، وتعديل قرارات تصميم نماذج البيانات؛ حيث من المتوقع تقلص البصمة الكربونية بمجرد أن تترسخ هذه الممارسات.
- يمكن أن يؤدي تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي بحيث تتطلب طاقة حسابية أقل إلى تقليل البصمة الكربونية بشكل كبير.
- تعزيز الشفافية في الإبلاغ عن استخدام الذكاء الاصطناعي للطاقة والتأثيرات البيئية لذلك، حيث يعد هذا أمرًا ضروريًا للمساءلة والتحسين، ويمكن للتعاون بين صناع السياسات ومطوري الذكاء الاصطناعي وعلماء البيئة أن يضمن توافق تطوير الذكاء الاصطناعي مع أهداف الاستدامة.
- الإدارة السليمة للمخلفات الإلكترونية وإعادة تدويرها أمرًا ضروريًّا، للحد بشكل كبير من آثارها البيئية السلبية، ولضمان ذلك يلزم وجود قوانين أكثر صرامة وتطبيق فعال لممارسات التخلص الأخلاقية.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: استخدام الطاقة استهلاك الطاقة الابتكارات العلمية البنية التحتية التغير المناخي الطاقة الدولية الذكاء الاصطناعي تقنیات الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی إلى الذکاء الاصطناعی فی للذکاء الاصطناعی البصمة الکربونیة مراکز البیانات استخدام الطاقة التغیر المناخی بشکل کبیر من خلال یمکن أن
إقرأ أيضاً:
هل ينجح الذكاء الاصطناعي في توقّع الزلازل؟
شمسان بوست / متابعات:
عندما ضرب زلزال بقوة 4.4 درجة مدينة لوس أنجليس في الثالث عشر من أغسطس (آب)، لم يكن الأمر مفاجأة للجميع. فقد تلقّى نحو مليون شخص من سكان كاليفورنيا تنبيهاً مبكراً على هواتفهم بأن زلزالاً وشيكاً قد يحدث.
كيف حدث ذلك؟ كان ذلك بفضل تطبيق «MyShake» الذي طُوّر حديثاً، والذي أنشأه باحثون في جامعة «كاليفورنيا بيركلي»، بالشراكة مع «مكتب خدمات الطوارئ» التابع لحاكم ولاية كاليفورنيا.
ويعتمد التطبيق على «بيانات دقيقة جداً عن حركة الهواتف عبر الساحل الغربي؛ من كاليفورنيا إلى ولاية واشنطن»، فحين يستشعر حركة متشابهة للهواتف بمواقع مختلفة في الوقت نفسه فإنه يرسل تنبيهات إلى الهواتف في المواقع المعنية باحتمالية وقوع زلزال فيها.
ونقلت صحيفة «نيويورك بوست» الأميركية عن مدير «مختبر الزلازل» بجامعة «كاليفورنيا بيركلي» الذي ساعد في تطوير التطبيق، الدكتور ريتشارد ألين، قوله: «يُرسل التحذير قبل وقوع الزلزال بعشرات الثواني. قد يبدو الأمر وكأنه لا شيء، فما الفارق الذي يمكن أن تحدثه هذه الثواني حقاً للأشخاص؟ ولكن في مجال التنبّؤ بالزلازل، قد يكون الأمر مدهشاً مثله مثل اختراع الهاتف على سبيل المثال».
هل يمكن حقاً توقّع الزلازل بدقة؟
لسنوات عديدة، كانت فكرة القدرة على التنبّؤ بالزلزال أمراً مستبعداً. وكما كتبت عالمة الزلازل آلي هاتشيسون في مجلة «إم آي تي تكنولوجي ريفيو»، فإن فكرة التنبؤ بالزلزال «كانت تُعدّ غير جادة حتى عام 2013، وكان يُنظر إليها على أنها ضرب من ضروب الخيال».
ولا يزال عديد من العلماء البارزين يعتقدون أن الأمر شبه مستحيل. ويقول عالم الجيوفيزياء في معهد «كاليفورنيا للتكنولوجيا»، توم هيتون: «لقد درست الزلازل لأكثر من 50 عاماً، ورأيت عديداً من الدراسات التي أجراها علماء أبلغوا عن ظواهر سابقة للزلازل الكبيرة. ووفقاً لخبرتي، لم يطور أحد نظاماً للتنبّؤ بالزلازل. هذا مجال مهم من الفيزياء غير مألوف في الغالب لعلماء الأرض».
وتاريخياً، كان علم التنبّؤ بالزلازل يُنظر إليه على أنه مزيج من الشعوذة والدجل.
وحتى اليابان، التي تُعد واحدة من أكثر مناطق العالم نشاطاً في مجال الزلازل، إلا أنها حذرة من المبالغة في الوعود بشأن توقّع هذه الزلازل.
فعندما ضرب زلزال بقوة 7.1 درجة الجزر الجنوبية للبلاد في وقت سابق من هذا الشهر، أصدرت «وكالة الأرصاد الجوية اليابانية» أول «تحذير من زلزال هائل» على الإطلاق، مشيرة إلى وجود احتمال «أعلى من المعتاد» لحدوث زلزال ثانٍ أقوى. لكن الوكالة أوضحت على موقعها على الإنترنت أن التحذير لا يعني اليقين. وجاء في البيان: «المعلومات التي تتنبّأ بالزلازل من خلال تحديد التاريخ والوقت والمكان هي خدعة».
لكن بعض العلماء يقولون إن هذا الرأي يجب أن يتغيّر مع تطور العلم. ويقول الباحث في علوم الأرض بجامعة «كوت دازور» في نيس بفرنسا، كوينتين بليتري: «كان هناك نقاش لسنوات عديدة في مجتمع علم الزلازل حول ما إذا كانت الزلازل ظاهرة فوضوية أم محددة (غير عشوائية)». وأضاف: «إذا كانت الزلازل ظاهرة فوضوية، فبغض النظر عن التكنولوجيا، فلن نتمكن أبداً من التنبّؤ بها. ولكن إذا كانت الزلازل ظاهرة محددة تسبقها بعض الظواهر الأخرى التي يمكن ملاحظتها، فعندها سيصبح التنبؤ بالزلزال ممكناً».
ويحاول علماء الزلازل القيام بذلك تماماً باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والبحث عن أنماط وبيانات مخفية بطرق لم يتم تجربتها من قبل. وهذا ما يحدث مع تطبيق «MyShake» ومع أدوات أخرى يحاول العلماء بمختلف الدول تطويرها.
تجربة الصين
ويقول عالم الجيولوجيا في جامعة تكساس في أوستن الذي قاد تجربة التنبّؤ بالزلزال لمدة سبعة أشهر في الصين العام الماضي، الدكتور سيرغي فوميل: «ركزت معظم المحاولات السابقة على الفيزياء المعقدة للغاية للزلازل. في نهجنا، يجري الجمع بين الفيزياء وتحليل البيانات الإحصائية باستخدام أدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الجديدة. نستخرج السمات الفيزيائية من البيانات المسجلة لدمجها إحصائياً للحصول على أفضل تنبؤ».
وقد تجاوزت النتائج التي نُشرت في نشرة «جمعية الزلازل الأميركية» في سبتمبر (أيلول) الماضي، توقعاتهم. فقد تنبّأت خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي دُرّبت على اكتشاف بعض البيانات الزلزالية الدقيقة في الوقت الفعلي بشكل صحيح بنسبة 70 في المائة من الزلازل (أربعة عشر في المجموع) قبل أسبوع على الأقل وفي غضون 200 ميل من مراكزها. (أخطأت الخوارزمية زلزالاً واحداً، وتنبّأت بثمانية زلازل لم تحدث قط).
ويقول فوميل: «كانت نسبة النجاح في تجربة الصين مذهلة. ونظراً إلى تعقيد المشكلة والتاريخ الطويل من الإخفاقات السابقة، لم يتوقع أحد مثل هذه النتيجة».
«ريكاست»
وفي جامعة «كاليفورنيا» في بيركلي، يعمل الباحثون على تطوير نموذج جديد، أطلقوا عليه اسم «ريكاست» (RECAST) -وهو اختصار لـ«Recurrent Earthquake foreCAST»- الذي يستخدم التعلم العميق للتنبؤ بالزلازل.
ويعمل هذا النموذج بشكل مشابه لنموذج اللغة، الذي «يستخدم كمّاً كبيراً من النص المكتوب لإنشاء أفضل تخمين لما قد تكون الكلمة التالية»، كما يقول الباحث في جامعة «كاليفورنيا» في بيركلي الذي قاد الدراسة، كيليان داشر كوزينو.
وأضاف كوزينو أن «ريكاست» يستخدم بيانات سابقة وصوراً متعددة للزلازل لإنشاء أفضل تخمين لتوقيت الزلزال التالي.
وقد يكون هذا النهج القائم على البيانات والذكاء الاصطناعي هو مستقبل علم الزلازل، ويستكشف العلماء حالياً كل الطرق الممكنة التي يمكن أن تتمكّن بها تقنية التعلم الآلي من التنبؤ بالزلازل بشكل صحيح بنسبة 100 في المائة.
وزير النقل: نتقدم بالتعازي لأسر وفيات حادث قطاري الزقازيق