من المتوقع أن تدفع تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء التقدم في معظم مجالات البيئة وأبحاث التنوع البيولوجي، بالإضافة إلى إدارة البيئة والنظام الإيكولوجي.
يمكن لكاميرات استشعار الحركة جمع كميات كبيرة جدا من بيانات التنوع البيولوجي..
تتيح كاميرات الكشف عن الحركة جمع كميات هائلة من بيانات التنوع البيولوجي منخفضة التكلفة وعلى نطاق واسع. كان تحليل صور التنوع البيولوجي يستغرق وقتا طويلا، ولكن مقالا حديثا في مجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم أظهر أن الذكاء الاصطناعي نجح في أتمتة تحديد هوية الحيوانات ل 99.3٪ من 3.2 مليون حيوان، بنفس مستوى الدقة (96.6٪) مثل مجموعات المصادر الجماعية من المتطوعين البشريين. يذكر مؤلفو المقال أن "الجمع التلقائي والدقيق والاقتصادي للبيانات يمكن أن يحفز تحول العديد من التخصصات، من علم البيئة وبيولوجيا الحياة البرية وعلم الحيوان والحفظ وعلم السلوك، إلى علوم "البيانات الكبيرة".
يمكن للطائرات بدون طيار المجهزة بتقنيات الذكاء الاصطناعي مكافحة إزالة الغابات والصيد غير المشروع
يمكن أن يساعد استخدام الطائرات بدون طيار المجهزة بتقنية الذكاء الاصطناعي في الحد من إزالة الغابات والصيد غير المشروع. على سبيل المثال، تلقى الصندوق العالمي للطبيعة (WWF) في كينيا إعانة قدرها 5 ملايين دولار أمريكي من Google لاستخدام جهاز ذكاء اصطناعي مجهز بطائرات بدون طيار لتتبع الصيادين غير الشرعيين في الماساي.
تأثير الذكاء الاصطناعي على إدارة المياه
على الرغم من أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تقتصر على اختيار الحالات في قطاع المياه التشغيلي، إلا أن خوارزميات التعلم الآلي تستخدم بشكل متزايد في علوم المياه. على سبيل المثال، يستخدم مركز المياه من أجل التنمية المستدامة والتكيف مع تغير المناخ، وهو منظمة تابعة لليونسكو، الذكاء الاصطناعي والنمذجة الإحصائية لتعزيز جودة بيانات السلاسل الزمنية في الرصد الهيكلي والبيئي في صربيا لسنوات.
الذكاء الاصطناعي لتحسين تقييم تغير المناخ
تتطلب دراسة المناخ وتحديد المناطق عالية الخطورة كميات كبيرة من البيانات، بدءا من الصور إلى بيانات المستشعر. يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في التخفيف من آثار تغير المناخ وإدارتها من خلال تحسين دقة نماذج وتنبؤات المناخ العالمي. على سبيل المثال، يمكن التنبؤ بالأحداث الجوية القاسية مثل حرائق الغابات والأعاصير من خلال تحليل البيانات من صور الأقمار الصناعية وبيانات محطة الطقس في الوقت الفعلي. تشير الأبحاث الجديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية يمكن أن تعالج أيضا ظواهر الأرصاد الجوية الأكثر تعقيدا وأصغر نطاقا، مثل إنتاج السحب الحرارية. ونتيجة لذلك، قد تكون قادرة على التخفيف من أوجه عدم اليقين المتأصلة في النماذج المناخية الحالية. من خلال تعزيز دقة التنبؤات المناخية العالمية، يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تخفيف وإدارة مخاطر الأحداث الجوية الكارثية مثل الأعاصير والأعاصير والعواصف، والتي من المتوقع أن تصبح أكثر تواترا وشدة في المستقبل.
وبفضل الابتكار المستمر في عمليات تخزين البيانات والقدرات الحاسوبية المتنوعة والخدمات السحابية، يمكن لشركات التقنية العالمية تسهيل التحول نحو العالم الرقمي لجميع القطاعات. ويمهد هذا التحول الطريق لبناء عالم ذكي تماماً يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يلعب دوراً محورياً في جهود التخفيف من تغير المناخ والتكيف معه، وتوفير المزيد من المزايا التي تدعم مستقبل البشرية.
