پیشگوی باهوش

با افزایش رویدادهای شدید آب‌وهوایی در سراسر جهان به عنوان یکی از دلایل تغییرات اقلیمی، نیاز به پژوهش‌های بیشتر در مورد گرمایش سیاره و دیگر تحولات آب‌وهوایی آن نیز افزایش یافته است. پیش‌بینی آب‌وهوا در طول سالیان، دستخوش تحول قابل توجهی شده است. در ابتدا، پیش‌بینی‌ها بر مشاهدات ساده و داده‌های محدود تکیه داشتند. با پیشرفت‌های تکنولوژیک، روش‌های سنتی الگوهای مبتنی بر کامپیوتر را یکپارچه کردند. با این حال، هوش مصنوعی یک تغییر پارادایم ایجاد کرد. به گفته ناسا، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای دستیابی به این اهداف آشکار شود. سال گذشته، ناسا با آی‌بی‌ام همکاری کرد تا یک الگوی واقعی و مناسب با استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کند. این الگو که با ورودی حجم زیادی از داده‌های ماهواره‌ای شارژ شده، به مبنایی برای پرداختن به چالش‌های زیست‌محیطی با کمک هوش مصنوعی تبدیل شده است. تا به امروز، دانشمندان از این الگوهای هواشناسی و اقلیمی برای تشخیص آتش‌سوزی، جلوگیری از سیل و طبقه‌بندی محصولات کشاورزی و دیگر دسته‌بندی‌های کاربری زمین استفاده می‌کردند. در این مورد، ناسا داده‌ها و دانش خود را در این موضوعات متمرکز کرده بود و در سال‌های اخیر IBM قدرت محاسباتی و تجربه‌اش در بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به این داده‌ها و الگوریتم مدل‌سازی افزود. ناسا بر این باور است که این الگو‌های آینده می‌توانند روزی در یک مدل جامع واحد ترکیب شده و به یک «دوقلوی دیجیتالی» از زمین منتهی شوند که تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌های بی‌سابقه‌ای را برای انواع رویدادهای آب‌وهوایی و محیطی ارائه دهند: یک کپی از آنچه در سیاره ما در حال رخ دادن است؛ از امواج اقیانوسی و تغییر دما تا بروز طوفان و سیل که با فاصله‌های زمانی متفاوت قابل پیش‌بینی باشد.

پیشگوی قدرتمند

تصور کنید که ما می‌توانیم نه‌تنها طوفان‌های شدید را بیش از یک هفته قبل از وقوع پیش‌بینی کنیم، بلکه می‌توانیم وضعیت آب‌وهوا در 50 سال آینده و اینکه چگونه استراتژی‌های مداخله ممکن است تاثیرات تغییرات آب‌وهوایی را کاهش دهد  نیز پیش‌بینی کنیم. پژوهشگران دانشگاه ایالتی کلرادو در حال توسعه روش‌هایی برای انجام همه این کارها با استفاده از یک ابزار قدرتمند هستند: هوش مصنوعی.

تغییرات اقلیمی، که یک چالش فوری جهانی است، تهدیدات قابل توجهی برای محیط زیست، اقتصاد و جوامع ما ایجاد می‌کند. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری قدرتمند در درک و پیش‌بینی الگوهای پیچیده تغییرات آب‌وهوایی ظاهر شده است. نقش هوش مصنوعی در این عرصه چندوجهی و عمیقاً تاثیرگذار است و بینش جدیدی را در مورد یکی از حیاتی‌ترین مسائل زمان ما ارائه می‌کند. این فناوری که شامل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها می‌شود، پتانسیل تغییر رویکرد ما به نظارت بر محیط زیست، پیش‌بینی بلایای مرتبط با آب‌وهوا و شکل دادن به تصمیمات مربوط به خط‌مشی را دارد. پروفسور راس شوماخر، اقلیم‌شناس ایالت کلرادو و مدیر مرکز آب‌وهوای این ایالت، توسعه یک الگوی یادگیری ماشینی را رهبری کرده که می‌تواند آب‌وهوای شدید را چهار تا هشت روز قبل به طور دقیق پیش‌بینی کند و اکنون روزانه در عملیات خدمات هواشناسی ملی کاربرد دارد. همچنین تیمی به سرپرستی کیث پاوستیان، پروفسور برجسته این دانشگاه، در دپارتمان علوم خاک و زراعی، تخصص مشهور جهانی CSU را در تعیین کمیت گازهای گلخانه‌ای، با ترکیب نقاط قوت آن با یادگیری ماشینی به سطح بالاتری ارتقا خواهند داد.

افزایش آگاهی جهانی

قدرت پیش‌بینی هوش مصنوعی در علم آب‌وهوا واقعاً انقلابی است. این ابزار به دانشمندان و پژوهشگران امکان می‌دهد تا الگوهای آب‌وهوا و داده‌های محیطی را با دقت و سرعت بی‌سابقه‌ای تجزیه‌و‌تحلیل کنند. این درک پیشرفته به پیش‌بینی الگوهای آب‌وهوا، پیش‌بینی تاثیر تغییرات اقلیمی بر تنوع زیستی و ارزیابی خطرات رویدادهای شدید آب‌وهوایی کمک می‌کند. علاوه بر این، قابلیت‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی برای توسعه استراتژی‌های موثرتر برای کاهش اثرات تغییر آب‌وهوا و سازگاری بسیار مهم است و می‌تواند سیاست‌گذاران را در مورد نتایج بالقوه سیاست‌های مختلف زیست‌محیطی آگاه کرده و آنها را قادر می‌کند تصمیمات آگاهانه‌تری برای توسعه پایدار بگیرند. فراتر از قابلیت‌های پیش‌بینی، هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در تقویت همکاری جهانی و آگاهی عمومی در مورد تغییرات آب‌وهوا ایفا می‌کند. با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها از مناطق مختلف جغرافیایی، هوش مصنوعی می‌تواند بینشی در مورد ماهیت جهانی تغییرات آب‌وهوا ارائه دهد و بر نیاز به همکاری بین‌المللی تاکید کند. این افزایش آگاهی می‌تواند به اقدام جمعی منجر شده و الهام‌بخش تغییرات رفتاری فردی شود، که هر دو برای رسیدگی کردن به بحران آب‌وهوا حیاتی هستند.

اهمیت پیش‌بینی درست

پیش‌بینی‌های دقیق تغییرات آب‌وهوایی به دلایل متعدد از اهمیتی بسیار برخوردار است. پیش‌بینی‌های نادرست می‌تواند عواقب شدیدی برای محیط زیست و جامعه داشته باشد. زمانی که پیش‌بینی‌های تغییرات آب‌وهوایی دور از انتظار باشد، می‌تواند به آمادگی ناکافی برای رویدادهای شدید آب‌وهوایی، مانند طوفان، سیل و خشکسالی منجر شود. به عنوان مثال، اگر پیش‌بینی شود که منطقه‌ای طوفان‌های خفیف‌تری را نسبت به آنچه در واقع رخ می‌دهد تجربه خواهد کرد، می‌تواند جوامع را غافلگیر کند و باعث افزایش تلفات و خسارت شود. در مقابل، برآورد بیش از حد شدت رویدادهای اقلیمی می‌تواند به تخلیه‌های غیرضروری و وحشت، فشار بر منابع و ایجاد خسارات اقتصادی منتهی شود. یا در مثالی دیگر، عدم پیش‌بینی افزایش سطح دریا می‌تواند به اقدامات حفاظتی ناکافی از ساحل منجر شود و جوامع ساحلی را در معرض خطر سیل و جابه‌جایی قرار دهد. این نداشتن آمادگی می‌تواند خسارات مالی قابل توجه، تلفات جانی و مشکلات اقتصادی به بار آورد. به علاوه، صنایع و کشاورزی برای تصمیم‌گیری آگاهانه به‌شدت به پیش‌بینی‌های آب‌وهوا متکی هستند. پیش‌بینی‌های نادرست می‌تواند زنجیره‌های تامین را مختل کند، بر عملکرد محصول تاثیر بگذارد و امنیت غذایی را تحت تاثیر قرار دهد. اینها به نوبه خود می‌توانند باعث افزایش قیمت مواد غذایی و ناامنی غذایی شوند و به طور نامتناسبی بر جمعیت‌های آسیب‌پذیر تاثیر بگذارند. پیش‌بینی‌های دقیق تغییرات اقلیمی، تاثیرات زیست‌محیطی و اجتماعی عمیقی دارد. از نظر محیطی، پیش‌بینی‌های دقیق، موجب می‌شود تلاش‌های حفاظتی به طور موثرتری هدف‌گذاری شوند. برای مثال، دانستن الگوهای مهاجرت دقیق گونه‌های در خطر انقراض، به محافظان این امکان را می‌دهد تا از زیستگاه‌های حیاتی محافظت کنند و مزاحمت‌های انسانی را کاهش دهند.

در جبهه اجتماعی، پیش‌بینی دقیق آب‌وهوا برای سلامت عمومی ضروری است؛ زیرا به مقامات بهداشتی اجازه می‌دهد خطرات بهداشتی مرتبط با آب‌وهوا، مانند امواج گرما، آلودگی هوا و گسترش بیماری‌های ناقل را پیش‌بینی کرده و به آن پاسخ دهند. جمعیت‌های آسیب‌پذیر می‌توانند هشدارها و حمایت‌های به‌موقع دریافت کنند و نابرابری‌های بهداشتی تشدیدشده به وسیله تغییرات آب‌وهوایی را کاهش دهند.

نقش فناوری پیشرفته

فناوری پیشرفته، به ویژه هوش مصنوعی (AI)، نقشی اساسی در بهبود پیش‌بینی تغییرات آب‌وهوا ایفا می‌کند. الگو‌های مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی پردازش مقادیر زیادی داده از منابع مختلف، از جمله مشاهدات ماهواره‌ای، حسگرهای آب‌وهوا و سوابق تاریخی دارند. این ظرفیت، هوش مصنوعی را قادر می‌کند الگوها و روندهای پیچیده‌ای را شناسایی کند که الگو‌های آب‌وهوایی سنتی ممکن است از پس آن برنیایند. علاوه بر این، هوش مصنوعی دسترسی به داده‌های آب‌وهوایی را افزایش می‌دهد. با رابط‌های کاربرپسند و ابزارهای تجسم داده‌ها، هوش مصنوعی درک و تعامل با اطلاعات آب‌وهوا را برای سیاست‌گذاران، دانشمندان و عموم مردم آسان‌تر می‌کند. این دسترسی بهبودیافته، همکاری را تقویت می‌کند و افراد و سازمان‌ها می‌توانند اقدامات آگاهانه‌ای برای کاهش و سازگاری با تغییرات آب‌وهوا انجام دهند. یکی از راه‌های اصلی به‌کارگیری هوش مصنوعی، استفاده از شبکه‌های عصبی است. این شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان طراحی شده‌اند و در شناسایی الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ مهارت دارند که در علم آب‌وهوا بسیار ارزشمند است. تکنیک‌های هوش مصنوعی -مانند یادگیری عمیق-، توانایی تجزیه‌و‌تحلیل حجم وسیعی از داده‌های آب‌وهوایی از جمله اندازه‌گیری دما، فشار اتمسفر، جریان‌های اقیانوسی و... را دارند. با وارد کردن داده‌های آب‌وهوایی تاریخی در شبکه‌های عصبی، این الگو‌ها می‌توانند همبستگی‌های ظریف و روابط غیرخطی را که ممکن است برای الگو‌های آب‌وهوایی سنتی چالش‌برانگیز باشد، تشخیص دهند. این موضوع دانشمندان آب‌وهوا را قادر می‌کند سیستم‌های آب‌وهوایی پیچیده را بهتر درک کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد روندهای آب‌وهوایی آینده انجام دهند. یکی از چالش‌های مهم در علم آب‌وهوا، رسیدگی به حجم عظیم داده‌های تولیدشده به وسیله ابزارهای نظارتی و ماهواره‌هاست. مجموعه داده‌های آب‌وهوا شامل ترابایت‌ها اطلاعات جمع‌آوری‌شده در طول دهه‌ها می‌شود و اندازه بزرگ آنها می‌تواند سیستم‌های محاسباتی معمولی را دچار مشکل کند. اینجاست که مهارت هوش مصنوعی به کار می‌آید. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند این مجموعه داده‌های آب‌وهوایی بزرگ را به طور موثر پردازش و تجزیه‌و‌تحلیل کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به پیش‌پردازش داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها هستند که گام‌های اساسی در درک داده‌های پیچیده آب‌وهوایی هستند. علاوه بر این، ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند ترکیب داده‌ها را مدیریت کنند، جایی که اطلاعات از منابع مختلف به طور یکپارچه ادغام می‌شوند. این داده‌های یکپارچه نمای جامع‌تری از سیستم آب‌وهوا ارائه می‌دهد که به الگوها و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری منتهی می‌شود.

مزایای هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در الگوسازی آب‌وهوا مزایای قابل توجهی به همراه دارد. نخست، الگو‌های مبتنی بر هوش مصنوعی این ظرفیت را دارند که دقت پیش‌بینی آب‌وهوا را به میزان قابل توجهی افزایش دهند. با شناسایی الگوها و روابط ظریف در داده‌های آب‌وهوایی، این الگوها می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از تغییرات دما، الگوهای بارش و وقوع رویدادهای شدید آب‌وهوایی ارائه دهند. این دقت افزایش‌یافته برای سیاست‌گذاران، مشاغل و جوامعی که برای تاثیرات تغییرات آب‌وهوایی آماده می‌شوند، بسیار ارزشمند است. در مرحله دوم، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند الگو‌سازی را سرعت بخشد. الگو‌های آب‌وهوای سنتی اغلب به تنظیم دستی نیاز دارند که فرآیندی زمان‌بر است. الگو‌های هوش مصنوعی، پس از آموزش، می‌توانند به‌سرعت داده‌های جدید را پردازش کرده و شبیه‌سازی‌های آب‌وهوایی را در زمان واقعی ایجاد کنند. این چابکی برای واکنش به تغییرات سریع شرایط آب‌وهوایی حیاتی است.

علاوه بر این، قابلیت اطمینان الگوهای آب‌وهوایی مبتنی بر هوش مصنوعی، با ظرفیت آنها در مدیریت عدم قطعیت تقویت می‌شود. علم آب‌وهوا به دلیل پیچیدگی سیستم‌های زمین به طور ذاتی شامل عدم قطعیت‌هایی است. الگوهای هوش مصنوعی می‌توانند این عدم قطعیت‌ها را کمّی کرده و حساب کنند، و پیش‌بینی‌های احتمالی را ارائه می‌کنند که درک جامع‌تری از پیامدهای بالقوه آب‌وهوا ارائه می‌دهد.

جمع‌آوری و پردازش اطلاعات

در قلمرو علم آب‌وهوا، جمع‌آوری داده‌ها و تفسیر آنها، نقشی اساسی در درک پویایی پیچیده تغییرات آب‌وهوا ایفا می‌کند. هوش مصنوعی به عنوان یک متحد قدرتمند در این تلاش ظاهر شده و هم جمع‌آوری، هم تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها را متحول کرده است. در این بخش، به نقش چندجانبه‌ای می‌پردازیم که هوش مصنوعی در بخش‌های داده‌محور پیش‌بینی تغییرات آب‌وهوا ایفا می‌کند.

1- مجموعه داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: یکی از چالش‌های اصلی در علم آب‌وهوا، جمع‌آوری حجم وسیعی از داده‌ها از منابع مختلف به طور کارآمد است. هوش مصنوعی با ظرفیت خود برای ساده‌ کردن فرآیندهای جمع‌آوری داده‌ها وارد عمل می‌شود. پهپادهای مجهز به حسگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بر فراز مناطق دورافتاده پرواز کنند و داده‌های مهم آب‌وهوایی مانند دما، رطوبت و غلظت گازهای گلخانه‌ای را جمع‌آوری کنند. فناوری ماهواره‌ای که با الگوریتم‌های هوش مصنوعی بهبود یافته است، امکان نظارت جامع بر جو زمین، اقیانوس‌ها و سطوح زمین را فراهم می‌کند. این روش‌های جمع‌آوری داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، جریان مداوم اطلاعات را تضمین می‌کند.

2- اهمیت تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های دقیق: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مجموعه داده‌هایی گسترده را با سرعتی بسیار فراتر از ظرفیت انسان پردازش کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌های چندبعدی را با در نظر گرفتن عوامل مختلف به طور همزمان مدیریت کند، که در علم آب‌وهوا که در آن چندین متغیر برای تولید نتایج پیچیده با هم تعامل دارند، بسیار مهم است.

3- هوش مصنوعی برای شناسایی روندهای تغییر آب‌وهوا: تغییر اقلیم با تغییرات تدریجی و ظریف در الگوهای آب‌وهوا در طول زمان مشخص می‌شود که شناسایی این روندها برای پیش‌بینی دقیق تغییرات در آینده ضروری است. هوش مصنوعی در تشخیص این الگوهای ظریف برتری دارد. الگوهای یادگیری ماشینی می‌توانند روندهای بلندمدت دما، بارندگی، افزایش سطح دریا و موارد دیگر را تشخیص دهند و به دانشمندان کمک کنند در مورد سناریوهای آب‌وهوایی آینده پیش‌بینی کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تغییرات ناگهانی یا نقاط اوج را شناسایی کنند که ممکن است نشانه‌ای از تغییرات مهم در سیستم آب‌وهوا باشد و امکان اقدامات پیشگیرانه برای مقابله با چالش‌های نوظهور را فراهم کند.

4- به‌روزرسانی داده‌ها در زمان واقعی: تغییر اقلیم یک فرآیند پویاست و اطلاعات به‌موقع برای تصمیم‌گیری موثر حیاتی است. هوش مصنوعی به‌روزرسانی داده‌ها را در زمان واقعی تسهیل می‌کند و اطمینان می‌دهد که دانشمندان و سیاست‌گذاران آب‌وهوا به آخرین اطلاعات دسترسی دارند. جریان‌های خودکار داده از دستگاه‌ها و ماهواره‌های مجهزشده به هوش مصنوعی، نظارت مستمر بر شرایط آب‌وهوایی را امکان‌پذیر می‌کنند. این داده‌های بلادرنگ نه‌تنها به پیش‌بینی رویدادهای آب‌وهوایی کوتاه‌مدت کمک می‌کند، بلکه امکان مطالعات طولانی‌مدت تغییرات اقلیمی را نیز فراهم می‌کند.

پیش‌بینی پیشرفته

هوش مصنوعی زمینه پیش‌بینی آب‌وهوا را متحول کرده و پیشرفت‌های قابل توجهی در دقت و قابلیت اطمینان ایجاد کرده است. الگوهای سنتی پیش‌بینی آب‌وهوا به شدت بر تخصص انسانی و تجزیه‌و‌تحلیل دستی داده‌ها متکی بودند. با این حال، با ظهور هوش مصنوعی، هواشناسان اکنون به ابزارهای پیشرفته‌ای دسترسی دارند که می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شناسایی الگوها و روندها در این داده‌ها عالی هستند و امکان پیش‌بینی دقیق‌تر آب‌وهوا را فراهم می‌کنند.

یکی از علت‌های کلیدی که هوش مصنوعی، دقت پیش‌بینی آب‌وهوا را افزایش می‌دهد، تجزیه‌و‌تحلیل پارامترهای مختلف جوی به طور همزمان است. الگو‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌ها را از منابع متعدد جذب کنند و این اطلاعات را به‌سرعت درک کنند. این توانایی در پردازش مجموعه داده‌های گسترده در عرض چند ثانیه، هواشناسان را قادر می‌کند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از آب‌وهوا داشته باشند. تاثیر هوش مصنوعی بر پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت آب‌وهوا، مانند پیش‌بینی‌های روزانه یا ساعتی، به‌ویژه قابل توجه است، زیرا می‌تواند بینش‌های ارزشمندی برای برنامه‌ریزی فعالیت‌های روزانه و تضمین امنیت عمومی ارائه دهد. سهم هوش مصنوعی در پیش‌بینی آب‌وهوا تنها به پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت محدود نمی‌شود. در پیش‌بینی کوتاه‌مدت، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شناسایی تغییرات ناگهانی در شرایط آب‌وهوایی مانند طوفان‌های تندری، طوفان‌ها و نوسانات سریع دما برتری می‌یابند. با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های بی‌درنگ و الگوهای تاریخی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هشدارهای به‌موقع را برای کاهش تاثیر رویدادهای آب‌وهوایی شدید اعلام کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی در پیش‌بینی بلندمدت آب‌وهوا پیشرفت چشمگیری داشته است. در حالی که الگوهای آب‌وهوایی سنتی، بینش‌های کلی در مورد روندهای بلندمدت ارائه می‌دهند، الگوهای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند پیش‌بینی‌های خاص و محلی‌تری ارائه دهند. این الگو‌ها تعاملات پیچیده میان عوامل مختلف آب‌وهوایی مانند دما، بارش، جریان‌های اقیانوسی و انتشار گازهای گلخانه‌ای را در نظر می‌گیرند. در نتیجه، آنها می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را برای چگونگی تاثیر تغییرات آب‌وهوایی بر مناطق خاص ارائه دهند و به دولت‌ها و سازمان‌ها در برنامه‌ریزی برای آینده کمک کنند. برای نشان دادن تاثیر هوش مصنوعی بر پیش‌بینی آب‌وهوا، مطالعات موردی متعددی موفقیت آن را نشان می‌دهند. به عنوان مثال، پروژه «Deep Thunder» آی‌بی‌ام، از یادگیری ماشینی برای ایجاد پیش‌بینی آب‌وهوای فرامحلی (یک جامعه جغرافیایی بسیار کوچک) استفاده می‌کند. 

Deep Thunder با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های حسگرها و ماهواره‌ها می‌تواند وضعیت آب‌وهوایی را در شعاع یک‌کیلومتری پیش‌بینی کند و به کسب‌وکارها و دولت‌ها امکان می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند. به طور مشابه، مرکز اروپا برای پیش‌بینی‌های هواشناسی میان‌مدت (ECMWF)، از هوش مصنوعی در الگوهای پیش‌بینی خود بهره می‌برد. سیستم تقویت‌شده هوش مصنوعی 

ECMWF، معروف به «EPS-SG»، یادگیری ماشینی را با تکنیک‌های پیش‌بینی عددی آب‌وهوا ترکیب می‌کند. این ادغام، به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و به‌موقع‌تر منجر شده است که میلیون‌ها نفر در سراسر اروپا از آن سود می‌برند.

پیشگیری از رویدادهای آب‌وهوایی شدید

1- نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی طوفان‌ها و چرخندها (طوفان‌های عظیم): هوش مصنوعی نقشی اساسی در پیش‌بینی و درک رفتار پدیده‌های آب‌وهوایی شدید مانند طوفان و چرخند دارد. پیش‌بینی دقیق این طوفان‌های مخرب به دلیل پویایی پیچیده آنها چالش‌برانگیز است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه‌و‌تحلیل مجموعه داده‌های وسیعی که شامل الگوهای آب‌وهوای تاریخی، شرایط اقیانوسی و متغیرهای جوی هستند، می‌توانند الگوها و روابطی را که ممکن است هواشناسان انسانی نادیده بگیرند، شناسایی کنند. توانایی هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های بی‌درنگ از منابع مختلف مانند ماهواره‌ها، شناورهای هواشناسی و ایستگاه‌های زمینی، ردیابی به‌موقع و دقیق طوفان را امکان‌پذیر می‌کند. الگوهای یادگیری ماشینی می‌توانند مسیرهای بالقوه، شدت و تاثیرات این طوفان‌ها را ارزیابی کنند. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی می‌توانند تعاملات میان فشار اتمسفر، دمای سطح دریا و الگوهای باد را تجزیه‌و‌تحلیل کنند و بینش‌های ارزشمندی را در مورد توسعه طوفان‌ها و مکان‌های بالقوه آنها در خشکی ارائه دهند. این قابلیت پیش‌بینی برای اعلام هشدارهای اولیه به مناطق آسیب‌پذیر، و در نهایت نجات جان انسان‌ها و کاهش آسیب به اموال بسیار مهم است.

2- سیستم‌های هشدار اولیه: یکی از حیاتی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوادث آب‌وهوایی شدید، توسعه سیستم‌های هشدار اولیه است. این سیستم‌ها در الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعیه‌های پیشرفته به جوامع در معرض خطر طوفان، گردباد و سایر بلایای طبیعی کاربرد دارند. سیستم‌های هشدار اولیه از جریان‌های داده بدون درنگ برای نظارت بر شرایط جوی و تشخیص شکل‌گیری و حرکت رویدادهای شدید آب‌وهوایی استفاده می‌کنند. زمانی که الگوریتم‌های هوش مصنوعی تهدیدهای بالقوه را شناسایی می‌کنند، هشدارهای خودکار را راه‌اندازی می‌کنند و به مقامات اجازه می‌دهند اقدامات پیشگیرانه‌ای مانند تخلیه و تخصیص منابع انجام دهند. علاوه بر این، سیستم‌های هشدار اولیه برای ارائه پیش‌بینی‌های محلی تکامل یافته‌اند که امکان پیش‌بینی دقیق اثرات طوفان را در مناطق خاص فراهم می‌کند. این جزئیات، برای آمادگی در برابر بلایای طبیعی حیاتی است، زیرا به جوامع اجازه می‌دهد پاسخ‌های خود را بر اساس سطح تهدیدی که با آن مواجه هستند تنظیم کنند. سیستم‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر هوش مصنوعی، زمان تخلیه و آماده‌سازی را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشیده و هرج‌ومرج و خطرات مرتبط با این رویدادهای فاجعه‌بار را کاهش داده‌اند.

3- پیش‌بینی خشکسالی و سیل: هوش مصنوعی همچنین نقش اساسی در پیش‌بینی خشکسالی و سیل دارد که با تغییرات اقلیمی تشدید می‌شوند. خشکسالی می‌تواند اثرات مخربی بر کشاورزی، منابع آبی و اکوسیستم داشته باشد، در حالی که سیل‌ها تهدید قابل توجهی برای زندگی و اموال هستند. الگوهای هوش مصنوعی می‌توانند طیف گسترده‌ای از منابع داده، از جمله الگوهای بارندگی، سطح رطوبت خاک، دبی رودخانه و داده‌های آب‌وهوایی تاریخی را برای پیش‌بینی احتمال خشکسالی و سیل تجزیه‌و‌تحلیل کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند شاخص‌های اولیه خشکسالی‌های قریب‌الوقوع، مانند کمبود بارش درازمدت و کاهش سطح آب‌های زیرزمینی را شناسایی کنند. به طور مشابه، برای سیل، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های بارندگی، داده‌های توپوگرافی و نرخ جریان رودخانه را برای پیش‌بینی مناطق در معرض خطر سیل تجزیه‌و‌تحلیل کند. این پیش‌بینی‌ها به دولت‌ها و جوامع برای اجرای اقدامات پیشگیرانه مانند استراتژی‌های حفاظت از آب در طول خشکسالی یا ایجاد زیرساخت‌های انعطاف‌پذیر برای کاهش خسارت سیل، قدرت می‌دهد.

4- هوش مصنوعی و آمادگی در برابر بلایا: علاوه بر پیش‌بینی، هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی در آمادگی در برابر بلایا کمک می‌کند. این موضوع به ایجاد طرح‌های واکنش به بلایا، بهینه‌سازی تخصیص منابع و افزایش ارتباطات در طول رویدادهای شدید آب‌وهوایی کمک می‌کند. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند اثرات بالقوه طوفان‌ها، خشکسالی‌ها و سیل‌ها را الگو‌سازی کنند و به مقامات این امکان را می‌دهند تا آسیب‌پذیری‌ها را شناسایی کرده و بر اساس آن برنامه‌ریزی کنند. علاوه بر این، سیستم‌های ارتباطی مبتنی بر هوش مصنوعی تضمین می‌کنند که اطلاعات به‌موقع و دقیق به مردم و سازمان‌های مربوطه در طول بحران می‌رسد. چت‌بات‌ها، نظارت بر رسانه‌های اجتماعی و اعلان‌های اضطراری خودکار نمونه‌هایی از برنامه‌های هوش مصنوعی هستند که ارتباطات و هماهنگی را افزایش می‌دهند. این فناوری‌ها به انتشار اطلاعات حیاتی، دستورالعمل‌های تخلیه و نکات ایمنی به جوامع در مسیر رویدادهای شدید آب‌وهوایی کمک می‌کنند و در نهایت آمادگی در برابر بلایا را بهبود می‌بخشند.

کمک به محیط زیست

یکی از مهم‌ترین کمک‌های هوش مصنوعی در کاهش تغییرات آب‌وهوایی، نقش آن در کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای است. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های گسترده مرتبط با انتشار، مصرف انرژی و فرآیندهای صنعتی را تجزیه‌و‌تحلیل کنند. با پردازش این داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند ناکارآمدی‌ها را شناسایی کرده و راه‌حل‌هایی برای کاهش انتشار پیشنهاد دهد. به عنوان مثال، در تولید، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای تولید را بهینه کند تا مصرف انرژی و انتشار گازهای گلخانه‌ای را به حداقل برساند و به صنعت پایدارتر منجر شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل ایفا می‌کند و آنها را از نظر انرژی کارآمدتر و با محیط زیست، سازگار می‌کند. مصرف انرژی سهم عمده‌ای در انتشار گازهای گلخانه‌ای دارد و هوش مصنوعی راه‌حل‌هایی برای کارآمدتر کردن مصرف انرژی ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، شبکه‌های هوشمند از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت توزیع برق استفاده کرده و اطمینان حاصل می‌کنند که برق در مکان و زمانی که لازم است تحویل داده می‌شود و اتلاف انرژی را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، در ساختمان‌ها و خانه‌ها، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند گرمایش، سرمایش و روشنایی را تنظیم کنند که به صرفه‌جویی قابل توجهی در انرژی می‌انجامد. این راه‌حل‌های بهینه‌سازی انرژی نه‌تنها ردپای کربن را کاهش می‌دهد، بلکه باعث صرفه‌جویی در هزینه برای مشاغل و افراد می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند کیفیت هوا و آب را کنترل کند و به مقامات کمک کند منابع آلودگی را شناسایی کرده و مقررات را به طور موثرتر اجرا کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تاثیرات زیست‌محیطی سیاست‌های مختلف را شبیه‌سازی کند که این امر، به دولت‌ها امکان می‌دهد موثرترین اقدامات را برای کاهش انتشار و حفظ منابع طبیعی انتخاب کنند.

هفت نمونه موفق

طبق گزارش سازمان بهداشت جهانی، تقریباً چهار میلیارد نفر در حال حاضر در مناطقی زندگی می‌کنند که در برابر تغییرات آب‌وهوایی بسیار آسیب‌پذیر هستند. در ادامه هشت راه وجود دارد که هوش مصنوعی در حال حاضر به مقابله با تغییرات آب‌وهوایی کمک می‌کند.

1- کوه‌های یخ در حال ذوب شدن هستند؛ هوش مصنوعی می‌داند کجا و با چه سرعتی: هوش مصنوعی برای اندازه‌گیری تغییرات در کوه‌های یخ، 10 هزار برابر سریع‌تر از یک انسان آموزش‌دیده است. این به دانشمندان کمک می‌کند تا بفهمند که کوه‌های یخ، چه میزان آب در اقیانوس آزاد می‌کنند- فرآیندی که با گرم شدن اتمسفر در اثر تغییرات اقلیمی سرعت می‌گیرد. به گزارش آژانس فضایی اروپا، دانشمندان دانشگاه لیدز در بریتانیا می‌گویند، هوش مصنوعی آنها می‌تواند تنها در یک‌‌صدم ثانیه از کوه‌های یخ بزرگ قطب جنوب در تصاویر ماهواره‌ای نقشه‌برداری کند. این کار برای انسان طولانی و زمان‌بر  و تشخیص کوه‌های یخ در میان سفیدی ابرها و یخ‌های دریا دشوار است.

2- نقشه‌برداری از جنگل‌زدایی با هوش مصنوعی: هوش مصنوعی، تصاویر ماهواره‌ای و تخصص اکولوژی نیز برای ترسیم تاثیر جنگل‌زدایی بر بحران آب‌وهوا مورد استفاده قرار می‌گیرند. اسپیس اینتلیجنس (Space Intelligence)، یک شرکت مستقر در ادینبورگ، اسکاتلند، می‌گوید که در بیش از 30 کشور کار می‌کند و از بیش از یک میلیون هکتار زمین، با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای نقشه‌برداری کرده است. فناوری این شرکت، از راه دور، معیارهایی مانند نرخ جنگل‌زدایی و میزان کربن ذخیره‌شده در جنگل را اندازه‌گیری می‌کند.

3- هوش مصنوعی به جوامعی که در آفریقا با خطرات آب‌وهوایی مواجه هستند، کمک می‌کند: در آفریقا، هوش مصنوعی در یک پروژه سازمان ملل برای کمک به جوامع آسیب‌پذیر در برابر تغییرات آب‌وهوایی در بوروندی، چاد و سودان به کار گرفته می‌شود. پروژه IKI از فناوری هوش مصنوعی برای کمک به پیش‌بینی الگوهای آب‌وهوا استفاده می‌کند، بنابراین جوامع و مقامات می‌توانند بهتر برنامه‌ریزی کنند که چگونه با تغییرات آب‌وهوایی سازگار شوند و تاثیر آن را کاهش دهند. این شامل بهبود دسترسی به انرژی پاک، اجرای سیستم‌های مدیریت پسماند مناسب و تشویق جنگل‌کاری است.

4- استفاده از هوش مصنوعی برای بازیافت زباله بیشتر: یک سیستم هوش مصنوعی دیگر با کارآمدتر کردن مدیریت زباله به مقابله با تغییرات آب‌وهوا کمک می‌کند. به گفته آژانس حفاظت از محیط زیست ایالات‌متحده، زباله‌ها تولیدکننده بزرگ متان و مسئول 16 درصد از گازهای گلخانه‌ای جهانی هستند. Greyparrot، یک استارت‌آپ نرم‌افزاری مستقر در لندن، یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کرده است که امکانات پردازش و بازیافت زباله را تجزیه‌و‌تحلیل می‌کند تا به آنها کمک کند مواد زائد بیشتری را بازیابی و بازیافت کنند. این شرکت 32 میلیارد مورد زباله را در 67 دسته زباله در سال 2022 ردیابی کرد و می‌گوید، به طور متوسط 86 تن مواد را شناسایی کرده است که می‌توان آنها را بازیابی کرد، در حالی که به محل دفن زباله ارسال می‌شوند.

5- هوش مصنوعی در حال پاکسازی اقیانوس است: در هلند، یک سازمان محیط زیست به نام «پاکسازی اقیانوس‌ها» از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها برای کمک به پاکسازی آلودگی پلاستیکی از اقیانوس استفاده می‌کند. هوش مصنوعی که اشیا را تشخیص می‌دهد، به این سازمان کمک می‌کند تا نقشه‌های دقیقی از زباله‌های اقیانوس در مکان‌های دوردست ترسیم کند. پس از آن، زباله‌های اقیانوس را می‌توان جمع‌آوری و حذف کرد، که کارآمدتر از روش‌های پاکسازی قبلی با استفاده از کشتی‌های ترال و هواپیماهاست.

6- هوش مصنوعی به پیش‌بینی بلایای آب‌وهوایی کمک می‌کند: در سائوپائولو، برزیل، شرکتی به نام Sipremo از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مکان و زمان وقوع بلایای اقلیمی و نوع آنها استفاده می‌کند. هدف، کمک به کسب‌وکارها و دولت‌ها برای آماده‌سازی بهتر برای تغییرات آب‌وهوایی و چالش‌های فزاینده برای جوامعی است که درگیر آن هستند. این شرکت در صنایعی از جمله بیمه، انرژی، لجستیک و ورزش کار می‌کند، جایی که تجزیه‌و‌تحلیل آن از شرایط بلایا و عواملی مانند کیفیت هوا می‌تواند تصمیم‌گیری در مورد تاخیر یا تعلیق رویدادها را تعیین کند.

7- فهرست آرزوها از ابزارهای آب‌وهوایی هوش مصنوعی: 

Google DeepMind، آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی گوگل، می‌گوید که از هوش مصنوعی برای کمک به مبارزه با تغییرات آب‌وهوایی در تعدادی از زمینه‌ها استفاده می‌کند. این شامل ایجاد یک فهرست کامل از خواسته‌های مجموعه داده‌ها می‌شود که راه‌حل‌های هوش مصنوعی جهانی را برای تغییرات آب‌وهوایی پیش می‌برد. Google DeepMind در حال کار روی این موضوع با Climate Change AI است؛ یک سازمان غیرانتفاعی که به وسیله داوطلبانی از دانشگاه و صنعت راه‌اندازی شده که نقش کلیدی را برای یادگیری ماشین در مبارزه با تغییرات آب‌وهوایی می‌بینند. سایر ابزارهای هوش مصنوعی گوگل بر بهبود پیش‌بینی آب‌وهوا و افزایش ارزش انرژی باد با پیش‌بینی بهتر خروجی یک مزرعه بادی متمرکز هستند.