როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი გარემოს დაცვას

ავტორი:

გიორგი ბერეჩიკიძე 

გარემოს დაცვის მენეჯერი 

გაეროს გლობალური შეთანხმების საქართველოს ქსელი

მზარდი გარემოსდაცვითი კრიზისი, რომელიც გამოწვეულია კლიმატის ცვლილებით, დაბინძურებითა და ბიომრავალფეროვნების კარგვით, მოითხოვს ინოვაციურ გადაწყვეტილებებს. ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერულ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღების გზით გვთავაზობს მძლავრ ინსტრუმენტებს გარემოსდაცვითი ზიანის მონიტორინგის, პროგნოზირებისა და შემცირებისთვის.  

კლიმატის ცვლილება ერთ-ერთ ყველაზე მწვავე გლობალურ გამოწვევას წარმოადგენს. კლიმატის პროგნოზების გასაუმჯობესებლად, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული მოდელები აანალიზებს ვრცელ მონაცემთა ბაზებს თანამგზავრებიდან, მეტეოროლოგიური სადგურებიდან და კლიმატის ისტორიული ჩანაწერებიდან. მანქანური სწავლების ალგორითმები აუმჯობესებენ ექსტრემალური ამინდის მოვლენების ისეთ პროგნოზირების სიზუსტეს, როგორიცაა ქარიშხლები, გვალვები და სითბური ტალღები. ხელოვნური ინტელექტი ასევე ეხმარება სათბურის გაზების ემისიების რეალურ დროში მონიტორინგს, რაც მნიშვნელოვან ინფორმაციას აწვდის პოლიტიკის შემქმნელებს შემარბილებელი სტრატეგიების შემუშავებაში (Rolnick et al., 2019). ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული კლიმატური მოდელები, როგორიცაა NASA-სა და ევროპის კოსმოსური სააგენტოს მიერ გამოყენებული ღრმა სწავლების მიდგომები, ეხმარება გრძელვადიანი კლიმატური ტენდენციებისა და პოტენციური გარდამტეხი მომენტების იდენტიფიცირებას. ხელოვნური ინტელექტი ასევე წვლილს შეიტანს კლიმატის ადაპტაციაში სოფლის მეურნეობაში საირიგაციო სისტემების ოპტიმიზაციისა და წყლის ნაკლებობის პროგნოზირების მეშვეობით (Reichstein et al., 2019). 

შემდეგი მაგალითები ასახავს გარემოს დაცვის სხვადასხვა სფეროს, რომელთა მნიშვნელოვნად გაუმჯობესება შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების ინტეგრაციით: 

ველური ბუნების კონსერვაცია 

ბიომრავალფეროვნების კარგვა საფრთხეს უქმნის ეკოსისტემებს მთელს მსოფლიოში. ხელოვნური ინტელექტი ხელს უწყობს კონსერვაციის ძალისხმევას სახეობების იდენტიფიკაციის ავტომატიზაციით ხაფანგ-კამერებში გამოსახულების ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფის მეშვეობით. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული დრონები და სატელიტური გამოსახულებები აკონტროლებენ ბრაკონიერობას, ტყის გაჩეხვას და ჰაბიტატების განადგურებას (Wäldchen & Mäder, 2018). დიდი რაოდენობით ეკოლოგიური მონაცემების დამუშავებით, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება კონსერვაციონისტებს შეიმუშავონ ეფექტური სტრატეგიები გადაშენების პირას მყოფი სახეობების დაცვისა და ეკოსისტემების აღდგენის მიზნით. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება ცხოველთა მიგრაციის მოდელების თვალყურის დევნაში, ველურ ბუნებაზე კლიმატის ცვლილების გავლენის შეფასებაში და სახეობათა გადაშენების რისკების პროგნოზირებაში. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ბიოაკუსტიკური მონიტორინგის სისტემები აანალიზებს ცხოველთა ვოკალიზაციას პოპულაციის ტენდენციების გამოსავლენად, რაც აუმჯობესებს კონსერვაციის სტრატეგიებს (Stowell et al., 2019). 

დაბინძურების გამოვლენა და ნარჩენების მართვა 

ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სენსორები და დრონები აფიქსირებს დამაბინძურებლებს ჰაერში, წყალსა და ნიადაგში. მოწინავე ალგორითმები აანალიზებს ჰაერის ხარისხის მონაცემებს, ახდენს ემისიების წყაროების იდენტიფიცირებას და ურბანულ ტერიტორიებზე  დაბინძურების დონეებს პროგნოზირებს. ხელოვნურ ინტელექტს ასევე მნიშვნელოვანი როლი აქვს ნარჩენების მართვაში, რეციკლირების პროცესების ავტომატიზაციის, ნარჩენების შეგროვების მარშრუტების ოპტიმიზაციისაა და ნაგავსაყრელების ნარჩენების შემცირებისთვის განკუთვნილი ინტელექტუალური მასალების დახარისხების სისტემების საშუალებით (Song et al., 2018). ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სატელიტური გამოსახულებები და დისტანციური ზონდირების ტექნოლოგიები ეხმარება ნავთობის დაღვრის ადგილების იდენტიფიცირებას, ოკეანის პლასტმასით დაბინძურების მონიტორინგს და სამრეწველო დაბინძურების წყაროების გამოვლენას. ასევე, შემუშავებულია ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული რობოტები, რომლებიც ოკეანეებიდან ნარჩენების გამოსატანად გამოიყენება, რაც თავის მხრივ აუმჯობესებს ოკეანის ეკოსისტემებს (Qin et al., 2021). 

მდგრადი სოფლის და სატყეო მეურნეობა 

მდგრადი სოფლის მეურნეობა აუცილებელია სურსათის უსაფრთხოებისა და გარემოს დაცვისთვის. ხელოვნური ინტელექტი აუმჯობესებს მიწათმოქმედებას ნიადაგის პირობების, ამინდის მოდელებისა და მოსავლის ხარისხიანობის ანალიზის გზით, უზრუნველყოფს წყლისა და სასუქების გამოყენების ოპტიმიზაციას და ამავდროულად, ამცირებს გარემოზე ზემოქმედებას. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული მავნებლებისა და დაავადებების აღმოჩენის სისტემები საშუალებას აძლევენ ფერმერებს მიიღონ პროაქტიული ზომები, რაც ამცირებს ქიმიური პესტიციდების გამოყენების საჭიროებას (Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018). სატყეო მეურნეობაში ხელოვნური ინტელექტი აკონტროლებს ხეების ჯანმრთელობას, ავლენს დაავადებების გავრცელებას და ხელს უშლის უკანონო ხე-ტყის ჭრას. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ტყის აღდგენის პროგრამები, ნიადაგისა და კლიმატური პირობების გათვალისწინებით, უზრუნველყოფენ ხეების დარგვის ეფექტურ სტრატეგიებს (Hermosilla et al., 2018). ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება ტყის ხანძრების პროგნოზირებისა და ადრეული გაფრთხილების სისტემებში, რაც ამცირებს ხანძრებით გამოწვეულ ტყის განადგურებას. 

განახლებადი ენერგიის ოპტიმიზაცია 

განახლებადი ენერგიის წყაროები, როგორიცაა მზის და ქარის ენერგია, დამოკიდებულია  ამინდის ცვალებადობაზე. ხელოვნური ინტელექტი აუმჯობესებს ენერგოეფექტურობას ენერგიის გენერაციის მოდელების პროგნოზირებისა და ქსელის განაწილების ოპტიმიზაციის საშუალებით. ჭკვიანი ქსელები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტით იმართება, აბალანსებენ ელექტროენერგიის მოთხოვნასა და მიწოდებას, ეფექტურად აინტეგრირებს განახლებად წყაროებს. ხელოვნური ინტელექტი ასევე აუმჯობესებს ბატარეის მუშა მდგომარეობაში შენახვის ხანგრძლივობას, დაბალი წარმოების პერიოდებში უზრუნველყოფს სტაბილური ენერგიის ხელმისაწვდომობას (Wang et al., 2020). მოხმარების მოდელების ანალიზითა და გაუმჯობესების შეთავაზების მეშვეობით, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება ენერგოეფექტური შენობების დაპროექტებასა და ოპტიმიზაციას. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები ეხმარება ქარის ტურბინებისა და მზის პანელების ტექნიკური მომსახურების საჭიროებების პროგნოზირებაში, რაც ამცირებს საოპერაციო ხარჯებს და ზრდის მათი მუშაობის ეფექტურობას. 

კატასტროფების პრევენცია და  რეაგირება 

ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პროგნოზირების მოდელები ისტორიული და რეალური დროის მონაცემების ანალიზის გზით ხელს უწყობენ ბუნებრივი კატასტროფების ზემოქმედების შემცირებას. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ადრეული გაფრთხილების სისტემები დროულად იძლევიან შეტყობინებებს წყალდიდობების, მეწყერებისა და ტყის ხანძრების შესახებ, რაც პროაქტიული ზომების მიღების საშუალებას იძლევა (Kuwata & Shibayama, 2016). ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი დრონები აფასებენ კატასტროფით მიყენებულ ზიანს, პოულობენ გადარჩენილებს და ახორციელებენ საგანგებო სიტუაციისთვის საჭირო   მარაგების მიწოდებას. ეფექტური ევაკუაციის გეგმების შესამუშავებლად და რესურსების ეფექტურად განსათავსებლად, მთავრობები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ სიმულაციებს. გარდა ამისა, ზიანის შეფასებისა და რესურსების განაწილების ოპტიმიზაციის გზით, ხელოვნურ ინტელექტს მნიშვნელოვანი როლი აქვს კატასტროფის შედეგების შემდგომ აღდგენაში. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ჩატბოტები დაზარალებულ თემებს აწვდიან საგანგებო ინფორმაციას რეალურ დროში, რაც აუმჯობესებს კატასტროფებზე რეაგირების სტრატეგიებს. 

ჭკვიანი ქალაქები და მდგრადი ურბანული დაგეგმარება 

ურბანიზაცია მნიშვნელოვნად უწყობს ხელს გარემოსდაცვით გამოწვევებს. ხელოვნური ინტელექტი, საგზაო მოძრაობის მართვის ოპტიმიზაციით, საცობების შემცირებითა და სატრანსპორტო საშუალებების გამონაბოლქვის შემცირებით, ხელს უწყობს ჭკვიანი ქალაქების განვითარებას. ეკომეგობრული ინფრასტრუქტურის დასაპროექტებლად, ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ურბანული დაგეგმარების ინსტრუმენტები აფასებენ რესურსების მოხმარებას, მოსახლეობის ზრდასა და გარემო ფაქტორებს (Batty, 2018). ნარჩენების მართვის ჭკვიანი სისტემები აუმჯობესებენ მათი გადამუშავების ძალისხმევას და ამცირებენ ურბანულ დაბინძურებას. ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება წყლის მოხმარების მონიტორინგში, გაჟონვების აღმოჩენასა და ქალაქებში წყლის მართვის სისტემების გაუმჯობესებაში. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სატრანსპორტო სისტემები ხელს უწყობენ ელექტრო და ავტონომიურ სატრანსპორტო საშუალებებს, რაც ამცირებს ურბანული მობილობით გამოწვეული ნახშირბადის კონცენტრაციის კვალს. 

ინდუსტრიული ნახშირბადის კონცენტრაციის კვალის შემცირება 

ინდუსტრიები გლობალური ნახშირბადის ემისიების მთავარ კონტრიბუტორებს წარმოადგენენ. ხელოვნური ინტელექტი აუმჯობესებს მდგრადობას მიწოდების ჯაჭვების ოპტიმიზაციის, წარმოებაში ენერგოეფექტურობის გაუმჯობესებისა და რესურსების დანაკარგების მინიმიზაციის საშუალებით. ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ნახშირბადის დაჭერისა და შენახვის ტექნოლოგიები განსაზღვრავს CO2-ის შთანთქვისთვის ოპტიმალურ ადგილებს (Fawzy et al., 2020). ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული სტრატეგიების დანერგვით, ინდუსტრიებს შეუძლიათ მიაღწიონ გარემოსდაცვით მდგრადობას ეკონომიკური სიცოცხლისუნარიანობის შენარჩუნებით. ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება კორპორატიული მდგრადობის ანგარიშგებაში, რაც ეხმარება ინდუსტრიებს თვალი ადევნონ მათ მიერ ნახშირბადის კონცენტრაციით დატოვებულ კვალს და დანერგონ სათბურის გაზების ემისიების შემცირების უზრუნველყოფის სტრატეგიები. 

გამოწვევები და ეთიკური საკითხები 

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურ ინტელექტს აქვს გარემოს დაცვის პოტენციალი, გამოწვევები კვლავ რჩება. ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მოითხოვენ მნიშვნელოვან გამოთვლით სიმძლავრეს, რაც იწვევს ენერგიის მაღალ მოხმარებას. აუცილებელია მდგრადი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავება, რომლებიც მინიმუმამდე დაიყვანენ ენერგიის მოხმარებას. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებში მონაცემთა მიკერძოებამ შეიძლება გავლენა მოახდინოს გადაწყვეტილების მიღების სიზუსტეზე, რაც გამოიწვევს გაუთვალისწინებელ შედეგებს (Bender et al., 2021). ეთიკური საკითხები, როგორიცაა მონაცემთა კონფიდენციალურობა და ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლობით დანერგვა, უნდა გადაიჭრას გარემოსდაცვითი აპლიკაციების სამართლიანი და გამჭვირვალე გამოყენების უზრუნველსაყოფად. მთავრობებს, მკვლევარებსა და ტექნოლოგიურ კომპანიებს შორის თანამშრომლობითი ძალისხმევა აუცილებელია გარემოს დაცვაში ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანი გამოყენებისთვის. 

ხელოვნური ინტელექტი წარმოადგენს ტრანსფორმაციულ შესაძლებლობებს გარემოს დაცვის სფეროში. კლიმატის მონიტორინგში, ბიომრავალფეროვნების დაცვაში, დაბინძურების კონტროლში, მდგრად სოფლის მეურნეობაში, განახლებად ენერგიაში, კატასტროფების პრევენციასა და ჭკვიან ურბანულ დაგეგმარებაში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, საზოგადოებას შეუძლია განახორციელოს მდგრადობის ძალისხმევის წინსვლა. თუმცა, პასუხისმგებლობით ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა გადამწყვეტია ისეთი გამოწვევების შესამცირებლად, როგორიცაა მაღალი ენერგომოხმარება და ეთიკური რისკები. სამომავლო კვლევები უნდა ფოკუსირდეს ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობის გაუმჯობესებასა და გარემოს დაცვაში მისი ეთიკური დანერგვისთვის საჭირო რეგულაციების შემუშავებაზე. 

გამოყენებული ლიტერატურა 

• Batty, M. (2018). “Artificial Intelligence and Smart Cities.” Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(1), 3-6. 

• Bender, E. M., et al. (2021). “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?” Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. 

• Fawzy, S., et al. (2020). “Strategies for CO2 Sequestration and Carbon Capture Technologies.” Science of the Total Environment, 748, 141393. 

• Hermosilla, T., et al. (2018). “Monitoring Deforestation and Forest Degradation with Machine Learning.” Remote Sensing of Environment, 217, 715-724. 

• Kuwata, Y., & Shibayama, T. (2016). “AI-based Early Warning Systems for Disaster Risk Reduction.” Natural Hazards, 84(2), 669-688. 

• Wang, Y., et al. (2020). “AI in Renewable Energy Systems.” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 131, 110015.