- يساهم تلوث الهواء في وفاة ملايين الأشخاص حول العالم كل عام. لكن في عصر الذكاء الاصطناعي، يمكن تطوير أنظمة ذكية وفعالة لمراقبة جودة الهواء قادرة على رصد الملوثات بسرعة ودقة أكبر.
في عام 2023، ساهم تلوث الهواء في أكثر من 7 ملايين حالة وفاة عالميًا. وتوفّر أنظمة مراقبة جودة الهواء الأرضية بيانات حول مستويات الملوثات في طبقة التروبوسفير — وهي الطبقة الأكثر كثافة في الغلاف الجوي وتمتد حتى نحو 8 أميال فوق سطح الأرض. غير أن خوارزميات التعلّم الآلي يمكن دمجها مع هذه الأنظمة الحالية لتتبع التغيرات في الغلاف الجوي وتوفير إنذارات مبكرة بشأن مخاطر تلوث الهواء.
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة المراقبة القائمة يمكن أن يحقق تحسينات في أربعة مجالات رئيسية:
1. جمع البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي معالجة كميات ضخمة من البيانات، مثل تلك التي تولدها مستشعرات جودة الهواء، بسرعة أكبر لاكتشاف التغيرات في مستويات الملوثات، مما يتيح للحكومات اتخاذ إجراءات أسرع لتحسين جودة الهواء.
2. مراقبة أكثر كفاءة من حيث التكلفة وأكثر إتاحة
تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي استخدام بيانات المستشعرات لجعل معلومات جودة الهواء متاحة لشريحة أوسع من الجمهور. كما أن أتمتة تحليل البيانات تقلل من تكاليف التدخل البشري.
3. زيادة الكفاءة والدقة
تعزز خوارزميات الذكاء الاصطناعي عملية جمع البيانات وتحليلها، مما يضمن تزويد المستخدمين بمعلومات أكثر دقة. وقد أظهرت أبحاث حديثة أن نماذج التعلّم الآلي يمكن أن تحسن دقة التنبؤ بجودة الهواء بشكل ملحوظ.
4. تحسين عملية اتخاذ القرار
توفر النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي رؤى قائمة على البيانات تساعد الحكومات والشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة أكبر، لحماية السكان من مستويات التلوث الخطرة.
استخدام الذكاء الاصطناعي في مراقبة جودة الهواء والتنبؤ بها
بدأت العديد من الدول بالفعل في الاستفادة من هذه المزايا عبر دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة مراقبة جودة الهواء لديها، مما يساعدها على جمع بيانات آنية وتحليلها لاتخاذ قرارات تحمي السكان من آثار التلوث.
في جنوب أفريقيا، طور العلماء نظامًا يُعرف باسم ""Ai_r""، وهو نظام منخفض التكلفة نسبيًا يراقب جودة الهواء ويتنبأ بنقاط التلوث المستقبلية. كما طور باحثون صينيون نظامًا آليًا للتنبؤ بجودة الهواء يُدعى ""AI-Air"" يهدف إلى تحسين توقعات تركيز الملوثات.
ويُعد ""AirQo"" مثالًا آخر يُستخدم في أفريقيا، حيث يسعى إلى توظيف الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرار في مواجهة التحديات الصحية المرتبطة بتلوث الهواء في أكثر من 16 مدينة أفريقية. ويجمع هذا النظام بين مستشعرات منخفضة التكلفة وخوارزميات ذكاء اصطناعي وواجهات سهلة الاستخدام لتحليل بيانات جودة الهواء.
أما على مستوى المراقبة عبر الأقمار الصناعية، فقد طور فريق من الباحثين من الصين واليابان أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُسمى ""AIRTrans""، تمكنت من استخدام الأقمار الصناعية لرصد تركيزات الجسيمات الدقيقة وحجمها، ما يجعلها أداة فعالة لمراقبة الملوثات وأنظمة الإنذار المبكر. كما يمكنها التنبؤ باتجاهات التلوث في مدينة معينة عبر تحليل بيانات سابقة.
وفي كوريا، استخدم الباحثون مزيجًا من خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالملوثات الجوية وتطوير أنظمة إنذار مبكر، بينما ارتفعت دقة التنبؤ بالتلوث في الصين إلى 92% خلال 18 شهرًا بفضل استخدام تقنيات مماثلة.
تحديات مراقبة جودة الهواء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
رغم هذا التقدم، لا تزال هناك تحديات تعيق دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة مراقبة جودة الهواء. إذ تحتاج النماذج إلى كميات كبيرة من البيانات الدقيقة للتدريب الفعّال، وقد يشكل توفر هذه البيانات عائقًا. كما أن إنشاء أنظمة مراقبة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مكلف للغاية، نظرًا لحاجتها إلى مراكز بيانات واستهلاك كميات كبيرة من الكهرباء.
إضافة إلى ذلك، هناك نقص في الكوادر المتخصصة القادرة على تطوير خوارزميات التعلّم الآلي وصيانة أجهزة الاستشعار. كما أن دمج هذه الأنظمة مع البنية التحتية القائمة قد يكون مكلفًا ومعقدًا.
ولكي تكون أنظمة مراقبة جودة الهواء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي فعالة ودقيقة وميسورة التكلفة، يجب معالجة هذه التحديات بجدية.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مواصلة تحسين جودة الهواء
من خلال توفير تحليلات آنية وتنبؤية، يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل تحولًا في جهود مراقبة جودة الهواء والتنبؤ بها حول العالم، مما قد يسهم في تحقيق أهداف التنمية المستدامة. وقد تشمل الابتكارات المستقبلية تطوير نماذج تنبؤية أكثر تقدمًا وزيادة استخدام مستشعرات إنترنت الأشياء ضمن البنية التحتية القائمة.
كما يمكن للطائرات المسيّرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في رصد الملوثات في المناطق النائية أو التي يصعب الوصول إليها، على أن تُحلل البيانات التي تجمعها باستخدام خوارزميات ذكية. ويمكن للمدن الذكية وتقنيات إنترنت الأشياء تمكين نشر شبكات من مستشعرات جودة الهواء منخفضة التكلفة، توفر بيانات مستمرة وفي الوقت الفعلي عن مستويات التلوث في المدن.
إن الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في أنظمة مراقبة جودة الهواء عبر تمكين تحليل البيانات عالية الدقة في الزمن الحقيقي. ومن خلال دمجه مع إنترنت الأشياء والبيانات الضخمة، يمكن جعل هذه الأنظمة أكثر كفاءة وفعالية، مما يسمح للحكومات والمؤسسات والهيئات البيئية باتخاذ قرارات في الوقت المناسب وتحسين الصحة العامة.
