- مستقبل رصد المناخ ورعايته يعتمد على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في ديمقراطية وتعزيز أصوات وأفعال المواطنين.
- إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعلم المواطن يمنحنا فرصة فريدة لتوسيع نطاق رصد المناخ والعمل المناخي، وجعلها أكثر ديمقراطية وفعالية.
- فيما يلي ثلاث طرق يمكن من خلالها للعلم المواطن المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يضخّم المبادرات المجتمعية في ما يتعلق برصد المناخ والعمل المناخي.
إن التسارع السريع للتغير المناخي يتطلب أكثر من مجرد حلول من الأعلى إلى الأسفل وتدخلات الخبراء – بل يتطلب أن تكون المجتمعات في طليعة المواجهة، مجهزة بتقنيات متطورة ورؤى قابلة للتنفيذ وأدوات تعاونية.
يوفر لنا الذكاء الاصطناعي (AI)، جنباً إلى جنب مع العلم المواطن، فرصة فريدة لتوسيع نطاق رصد المناخ والعمل المناخي وجعله أكثر شمولاً وفعالية. فبينما يمكّن العلم المواطن من جمع البيانات ومعالجتها في سياق الاستدامة، يعزز الذكاء الاصطناعي هذا الدور عبر التحليل الفعّال.
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع العلم المواطن يحمل قوة هائلة في مواجهة تحديات الاستدامة، عبر حلول تجمع بين دقة البيانات، والتحليلات التنبؤية، والرصد في الوقت الفعلي، والذكاء البيئي المتكامل.
وفيما يلي ثلاث طرق يمكن من خلالها للعلم المواطن المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يضخّم المبادرات المجتمعية في ما يتعلق برصد المناخ والعمل المناخي:
1. تحسين دقة البيانات والاستشراف المستقبلي
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعالج بسرعة كميات هائلة من البيانات البيئية، مما يرفع من جودة وقوة التنبؤ لمجموعات البيانات المستمدة من المجتمعات. تاريخياً، اعتمدت مشاريع العلم المواطن على جمع البيانات يدوياً وأدوات إحصائية أساسية، غالباً ما كانت محدودة الموارد وتعاني من عدم الاتساق. يمكن للذكاء الاصطناعي سد هذه الفجوات من خلال أتمتة تنظيف البيانات، والتحقق من المدخلات، وكشف الأنماط غير المرئية للعين البشرية.
على سبيل المثال، تعاون مركز أبحاث المياه (WRc) مع شركة نمذجة بيانات هطول الأمطار Rain++ وجامعة تايوان الوطنية لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي على التعرف على مؤشرات بصرية لصحة الأنهار باستخدام آلاف الصور الملتقطة من قبل مجموعة المجتمع المحلي ""أصدقاء مجاري برادفورد"".
مثال آخر هو مشروع River Watchers، وهو تعاون بين منظمة River Cleanup ومعهد الأبحاث التكنولوجية الفلمنكي (VITO)، حيث يلتقط المواطنون صوراً للنفايات، ويساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد نوعها وإضافتها إلى خريطة تفاعلية، لتشكيل نظرة شاملة حول التلوث في المنطقة – وهو مورد قيّم لجهود التنظيف وواضعي السياسات.
وبالمثل في الهند، طوّر مختبر المسرّعات التابع لبرنامج الأمم المتحدة الإنمائي (UNDP) منصة رقمية تسمى GeoAI بالتعاون مع جامعة نوتنغهام لرصد بؤر تلوث الهواء باستخدام صور الأقمار الصناعية وخوارزميات كشف الأجسام بالذكاء الاصطناعي. الجزء الأخير من العملية شمل خوارزميات ذكاء اصطناعي درّبها عدد كبير من العلماء المواطنين حول العالم، الذين تطوعوا لإنشاء بيانات تدريبية وتحقق لتحسين دقة الخوارزميات. وبفضل تطبيق هذه الخوارزميات على بيانات مدعومة بالعلم المواطن، تم اكتشاف أكثر من 47,000 فرن طوب عبر سهول الغانج في الهند، مما أتاح اتخاذ إجراءات تنظيمية وتخفيف التلوث.
تسلّط هذه الحلول الضوء على كيفية انتقال العلم المواطن المدعوم بالذكاء الاصطناعي من المراقبة التفاعلية إلى الإدارة الاستباقية، مما يمكّن المجتمعات من التدخل قبل تفاقم القضايا البيئية.
