الذكاء الاصطناعى في الجغرافيا: تحليل متقدم

عناصر الموضوع

1- استخدام الذكاء الاصطناعى فى نظم المعلومات الجغرافية

2- تحليل البيانات الجغرافية باستخدام التعلم الآلى

3- تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى التنبؤ بالكوارث الطبيعية

4- الذكاء الاصطناعى فى تخطيط المدن الذكية

5- التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعى فى الدراسات الجغرافية

1- استخدام الذكاء الاصطناعى فى نظم المعلومات الجغرافية

يعرف الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا ( GeoAI) بأنه تطبيق ذكاء اصطناعي مدمج مع بيانات الجغرافيا المكانية والعلوم والتكنولوجيا لتحقيق سرعة الفهم في الزمن الحقيقي لفرص الأعمال والتأثيرات البيئية والمخاطر أثناء التشغيل أيضا . تقوم المؤسسات بالعمل على تحديث العمليات للتشغيل على نطاق كبير وذلك بتوليد بيانات آلية للحصول على أدوات وخوارزميات مكانية سهلة الوصول.

استخراج بيانات جغرافيا مكانية وذلك مع التعلم العميق

توفير الوقت من خلال أتمتة استخراج المعلومات من البيانات وتصنيفها والكشف عنها مثل الصور والفيديو والسحب النقطية بالإضافة إلى النصوص.

عمل تحليل تنبؤ بالتعلم الآلي

عمل نماذج دقيقة والكشف عن المجموعات والقيام بحساب التغيرات والبحث عن الأنماط وتوقع النتائج مع الخوارزميات المكانية المدعمة بواسطة الخبراء.

يقوم الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا (GeoAI) بتغيير السرعة التي يمكن من خلالها استخراج المعنى من مجموعة البيانات ذات التعقيد. و ذلك يساعد في مواجهة التحديات الخطرة التي يواجهها كوكب الأرض. ويكشف ويساعد في تخيل الأنماط والعلاقات شديدة التعقيد لمجموعة مختلفة من البيانات التي تواصل نموها بتضاعف . أحدثت المؤسسات التي حققت استفادة من الذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) ثورة لإمكانية تحويل البيانات لمعلومات.فضلا عن إنشاء نماذج تتواءم مع تطور البيانات.[1]

2- تحليل البيانات الجغرافية باستخدام التعلم الآلي

يعرف التحليل المكاني بأنه دراسة الكيانات من خلال فحص وتقييم ونمذجة صفاتها المميزة بما يشمل : المواقع والسمات والعلاقات التي تكشف عن السمات الهندسية أو الجغرافية للبيانات. تستخدم عدد من النماذج الحسابية والتقنيات التحليلية والأساليب الخوارزمية لاحتواء كافة المعلومات الجغرافية وتحديد صلاحيتها للنظام المقصود.

كما يستمد الرؤى من البيانات المكانية التي توفر تمثيلاً رقميًا لأي كيان مادي في نظام الإحداثيات الجغرافية. المصنفة لنوعين رئيسيين: هندسية وجغرافية.

• الهندسية:

إذ تقوم البيانات الهندسية بتحديد المعلومات المكانية على الأسطح ثنائية الأبعاد.

• الجغرافية:

في حين تمثل البيانات الجغرافية خطى العرض والطول لكيان أو موقع ما يتم تركيبها على كرة. تمثل الكرة الأرضية.

فعلى سبيل المثال: تطبيق خرائط جوجل الذي يستخدم البيانات ثنائية الأبعاد لتوفير مسارات ملاحية لمستخدميه. بينما تعمل أجهزة تحديد المواقع على توفير معلومات جغرافية مفصلة.

كما يعتبر الإسناد الجغرافي والترميز الجغرافي نواحي نشطة عدة للتحليل الجغرافي المكاني. حيث يعمل الإسناد الجغرافي على نمذجة سطح الأرض بتعيين إحداثيات البيانات للمتجهات أو البيانات النقطية. بالإضافة إلى ذلك في حين يحدد الترميز الجغرافي العناوين الدقيقة كالدول والبلدان على سطح كوكبنا. [2]

3- تطبيقات الذكاء الاصطناعى فى التنبؤ بالكوارث الطبيعية

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعدنا على أن نتنبأ بالكوارث والكشف المبكر عنها لتقليل الأضرار والخسائر الناتجة عن الكوارث الطبيعية. فباستخدام هذه الأنظمة. بالإضافة إلى ذلك يمكن تحذير السكان المحليين وأول المستجيبين في وقت مبكر للتقليل من آثار الكارثة. كما يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تغربل كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة قادرة على توقع الكوارث الطبيعية قبل حدوثها مثل الأعاصير وحرائق الغابات.

تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي. كالتعلم الآلي والرؤية الحاسوبية. الشبكات العصبية العميقة المستخدمة لتحليل مجموعات بيانات هائلة من أنواع متنوعة من المصادر. كصور الأقمار الصناعية وبيانات الطقس بالإضافة إلى السجلات التاريخية. بالإضافة إلى ذلك تتكون هذه الشبكات من خلايا عصبية اصطناعية مترابطة لها القدرة على معرفة الأنماط والحالات الشاذة التي تتنبأ بكارثة محتملة. ومن خلال معالجة وتحليل الكمية الهائلة من البيانات التي تم تجميعها باستخدام أدوات مثل تحليلات البيانات الضخمة. كما يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على توفير أنظمة إنذار مبكر للمساعدة في الحد من الآثار التي تنتج عن الكوارث الطبيعية.

فمثلا. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالهزات الأرضية الارتدادية للزلازل من خلال معالجة البيانات الزلزالية. Google وهارفارد طورا نظام ذكاء اصطناعي قام بتحليل بيانات 131,000 زلزال وهزة ارتدادية. بالإضافة إلى ذلك عند اختباره على حدث زلزالي.أوضح نظام الذكاء الاصطناعي هذا دقة كبيرة في التنبؤ بمواقع الهزات الارتدادية مقارنة بالطرق العادية. في مثال التنبؤ بالهزات الارتدادية. تم تمييز المناطق المتوقع تعرضها لهزات ارتدادية باللون الأحمر. علاوة على ذلك أما النقاط السوداء فهي مواقع الهزات الارتدادية التي تم رصدها. والخط الأصفر يُبين الصدوع التي انفجرت خلال الهزة الأساسية.

4- الذكاء الاصطناعي في تخطيط المدن الذكية

يقوم الذكاء الاصطناعي بلعب دوراً حيوياً في التخطيط للمدينة الذكية عن طريق العديد من الجوانب الأساسية:

• تحليل البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات ضخمة من البيانات المجمعة من عدة مصادر إنترنت الأشياء. مما يعمل على فهم الأنماط السكانية والمرورية.
• التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية: فعند تحليل البيانات التاريخية. يمكن للذكاء الاصطناعي توقع احتياجات المدينة المستقبلية مثل النقل. الخدمات العامة. وكذلك المرافق.
• تحسين إدارة الموارد: يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين توزيع الموارد مثل المياه والطاقة. مما يعمل على تعزيز الكفاءة وتقليل الهدر.
• تحسين النقل والمواصلات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط حركة المرور. بالإضافة إلى ذلك لتقديم حلول غير تقليدية كتحسين جداول النقل العام أو إدارة الازدحام المروري.
• تعزيز الأمان والسلامة: يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليل بيانات الأمن وتوقع الحوادث. مما يساعد على الحفاظ على سلامة المواطنين. . تم تغيير الصياغة
• دعم اتخاذ القرار: يعمل الذكاء الاصطناعي على توفير الأدوات اللازمة لصانعي القرار ليتمكنوا من التوصل إلى إستراتيجيات فعالة للتنمية المستدامة.
• التفاعل مع المواطنين: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضا لتحسين التفاعل مع سكان المدينة. من خلال تقديم خدمات مخصصة والاستجابة لاحتياجاتهم بشكل فعال. [3]

5- التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الدراسات الجغرافية

بالرغم من الفوائد المتنوعة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا. إلا أنه يوجد العديد من التحديات التي تواجه هذا الدمج. وهي:

• أولاً: يعتمد الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات لتحقيق أهدافه المرجوة. بالإضافة إلى ذلك هذا يستلزم وجود بنية تحتية شديدة القوة لجمع وتخزين البيانات.
• ثانياً: يثير استخدام الذكاء الاصطناعي العديد من القضايا الأخلاقية المتعلقة بالخصوصية والأمن. وخاصة عند التعامل مع المعلومات الحساسة ذات الصلة بالمجتمعات المحلية.

هذا بالإضافة إلى أنه. تحتاج النماذج الذكية للتدريب المستمر لتستمر فعاليتها . بالإضافة إلى ذلك يتطلب موارد بشرية ومادية كبيرة.الأمر الذي يعتبر عائقا أمام كثير من البلدان النامية. [4]

وختاما. يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا تحولاً كبيراً لكيفية الفهم والإدارة للبيئات الطبيعية والحضرية. وعلى الرغم من التحديات الخاصة بالبيانات والأخلاقيات. فإن فرص تحسين التخطيط والإدارة البيئية تبدو مبشرة.

• موقع esri ما هو الذكاء الاصطناعى الجغرافى تسريع توليد وحل المشكلات المكانية -بتصرف
• موقع اكاديمية د محسن التحليل المكاني باستخدام نظم المعلومات الجغرافية (GIS) لتحديد الاتجاهات واتخاذ القرارات المكانية-بتصرف
• موقع ultralytics الذكاء الاصطناعي في إدارة الكوارث الطبيعية -بتصرف
• موقع technolotrek كيف تُحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة المدن الذكية -بتصرف

مشاركة المقال

وسوم