الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة في دول مجلس التعاون الخليجي

الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة في دول مجلس التعاون الخليجي

مقدمة

ينتقل الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة من المشاريع التجريبية إلى النشر العملي في جميع أنحاء الخليج. في سياق دول مجلس التعاون الخليجي، يتم استخدامه بشكل متزايد لقياس الأداء البيئي، وإدارة المخاطر المناخية، وتحسين البنية التحتية، وإطلاق العنان للنمو الأخضر. يقدم منشور المدونة هذا نظرة عامة واضحة للمتخصصين في مجال الاستدامة وقادة الأعمال - خاصة في دول مجلس التعاون الخليجي - ويغطي التعريفات الأساسية وحالات الاستخدام عالية القيمة والمبادرات المبتكرة ومسارات المهارات والتطورات الإقليمية الأخيرة وما يمكن توقعه بعد ذلك في مجال الاستدامة في دول مجلس التعاون الخليجي.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجموعة من الأساليب التي تُمكِّن الحواسيب من أداء المهام التي تتطلب عادةً إدراكًا بشريًا - مثل التعرف على الأنماط والتنبؤات وتوليد المحتوى. يطبق الذكاء الاصطناعي التقليدي التعلّم الإحصائي والتحسين على المشاكل المنظمة (مثل التنبؤ بالطلب على الكهرباء). يوسع التعلم الآلي الحديث نطاق ذلك باستخدام مجموعات بيانات كبيرة ونماذج متقدمة (على سبيل المثال، التعلم العميق لصور الأقمار الصناعية). ويُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي خطوة تغيير حديثة: حيث تتعلم النماذج الأنماط من مجموعات كبيرة من البيانات لإنتاج نصوص وصور ورموز جديدة، وبشكل متزايد مخرجات متعددة الوسائط. في مجال الاستدامة، يعني ذلك تحليلاً أسرع للبيانات غير المنظمة (السياسات ووثائق الموردين وسجلات الصيانة)، ونمذجة أكثر واقعية للسيناريوهات، ودعم اتخاذ القرار بشكل أكثر سهولة لأصحاب المصلحة غير التقنيين.

ما هو الذكاء الاصطناعي للاستدامة؟

يشير الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات البيئية والاجتماعية والاقتصادية بطرق تعزز التوازن البيئي طويل الأجل وكفاءة الموارد والعدالة الاجتماعية.
وغالبًا ما تتم مناقشته جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي المستدام - الذي يركز على الحد من البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي - ولكن التركيز هنا على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي كأداة لـ

• مراقبة التنوع البيولوجي وحمايته
• تحسين استخدام الطاقة والمياه
• تقليل انبعاثات غازات الاحتباس الحراري
• دعم نماذج الاقتصاد الدائري

فكر في الأمر على أنه ذكاء اصطناعي في خدمة الكوكب، بدلاً من مجرد جعل الذكاء الاصطناعي نفسه أكثر خضرة.

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة

• أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين - كان دور الذكاء الاصطناعي في مجال الاستدامة تجريبيًا في الغالب، حيث استُخدمت نماذج التعلم الآلي المبكرة في نمذجة المناخ والتنبؤ بالطاقة المتجددة.
• 2010-2015 - أدى النمو في شبكات الاستشعار وصور الأقمار الصناعية وتحليلات البيانات الضخمة إلى تمكين الذكاء الاصطناعي من مراقبة إزالة الغابات وتتبع الحياة البرية وتحسين شبكات الطاقة.
• 2015-2020 - أدى اتفاق باريس (2015) وأهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة إلى تسريع الاستثمار في مشاريع الاستدامة القائمة على الذكاء الاصطناعي، من الزراعة الذكية إلى التنبؤ بالكوارث.
• 2020-2022 - التقدم في التعلم العميق، والرؤية الحاسوبية، ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، وتقديم ChatGPT من OpenAI، وحالات الاستخدام البسيطة للذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة (مثل إنشاء المحتوى)
• 2022 - حتى الآن - المزيد من التقدم في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل: GPT، وكلود، وPreplexity AI، وLaMa، وLaMa، وBLOOM، وMPT-30B، وGemini (Bard سابقاً)، وDebSeek، وMidJourney، وMistral AI، وغيرها. حالات استخدام أكثر تقدماً للذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة مثل:
  • تتبع الانبعاثات في الوقت الحقيقي
  • مواد مستدامة مصممة بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، طفرة بطارية الليثيوم الخفيفة من مايكروسوفت وPNNL)
  • نمذجة المخاطر المناخية التنبؤية على نطاق غير مسبوق

اليوم، يُعترف بالذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة كوسيلة استراتيجية لتحقيق أهداف صافي الصفر وبناء القدرة على التكيف مع المناخ.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للاستدامة

1) الذكاء الاصطناعي للاستدامة: إعداد تقارير الاستدامة

أصبح إعداد تقارير الاستدامة أكثر كثافة في البيانات مع انتقال المؤسسات إلى معايير مجلس المعايير الدولية لإعداد التقارير المالية الدولية (IFRS S1/S2)، والتوافق مع TCFD، والاستجابة لطلبات المستثمرين عبر CDP والمنصات الأخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي للاستدامة تبسيط الرحلة من البيانات الأولية إلى الإفصاحات المضمونة.

• الحصول على البيانات وجودتها: يمكن للذكاء الاصطناعي استخراج المقاييس من الفواتير وفواتير الخدمات وسجلات الصيانة واستبيانات الموردين، مع تطبيق خاصية الكشف عن الشذوذ للإبلاغ عن الإدخالات المفقودة أو غير المتسقة قبل وصولها إلى حزمة التقارير.
• الصياغة السردية: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج مسودات أولية لاستراتيجية المناخ والحوكمة وأقسام إدارة المخاطر، ترتكز على نقاط البيانات الخاصة بك وتتماشى مع الموضوعات الجوهرية. تحتفظ فرق الاستدامة بالسيطرة مع توفير الوقت في الصياغة الأولية.
• الضوابط وجاهزية التدقيق: يمكن للذكاء الاصطناعي الحفاظ على تسلسل البيانات (من قام بتغيير ماذا، ومتى) وتعيين الضوابط لمتطلبات إعداد التقارير، مما يقلل من المراجعات الداخلية ودورات الضمان الخارجية.

• أهمية القطاع بالنسبة لدول مجلس التعاون الخليجي:
  • الطاقة والمرافق؛ النفط والغاز: أتمتة جمع بيانات الانبعاثات على مستوى الأصول عبر محطات الطاقة ومرافق الغاز الطبيعي المسال وعمليات التنقيب والإنتاج.
  • الإنشاءات والعقارات: تجميع البيانات من المقاولين وأنظمة إدارة المباني في مؤشرات أداء رئيسية على مستوى المحفظة.
  • الخدمات المالية: المساعدة في تحديد أساس الانبعاثات الممولة من خلال تصنيف بيانات التعرض وتقدير عوامل الانبعاثات في حالة عدم اكتمال بيانات الطرف الآخر.

2) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: إدارة المخاطر المناخية

تعمل المخاطر المادية والانتقالية على إعادة تشكيل الميزانيات العمومية. تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في تحديد حجم التعرض وتحديد أولويات التدخلات واختبار المرونة.

• تحليلات المخاطر المادية:
  • نمذجة المخاطر عالية الدقة: يدمج الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات الطقس مع صور الأقمار الصناعية لتقليل مخاطر الفيضانات والحرارة والرياح والعواصف الترابية على مستوى الأصول - وهو أمر مفيد للموانئ في جبل علي وميناء الملك عبد العزيز وميناء حمد.
  • تسجيل أهمية الأصول الحرجة: تصنف النماذج المرافق حسب التعرض للمخاطر والقيمة المعرضة للخطر لتوجيه النفقات الرأسمالية للتكيف (على سبيل المثال، البنية التحتية الوقائية، والتعديلات التحديثية للتبريد، وأنظمة الإنذار المبكر).
• مخاطر وفرص الانتقال:
  • السياسات ومعلومات السوق: تتتبع أنظمة البرمجة اللغوية العصبية سياسات الكربون المتطورة، وتفويضات الوقود المستدام، وأدوات التمويل الأخضر في دول مجلس التعاون الخليجي وأسواق التصدير الرئيسية.
  • تحسين المسار الأمثل: تقوم أدوات السيناريوهات بتقييم خيارات إزالة الكربون - الكهرباء، ومزج الهيدروجين، واحتجاز الكربون - في ظل تكاليف وسياسات مستقبلية مختلفة.
• أهمية القطاع بالنسبة لدول مجلس التعاون الخليجي:
  • النفط والغاز؛ الطاقة والمرافق العامة: دمج الكشف عن غاز الميثان وتحليلات الاحتراق وسيناريوهات سوق الطاقة لإزالة المخاطر من خطط الاستثمار.
  • الخدمات اللوجستية والموانئ؛ الضيافة: تقييم الإجهاد الحراري وندرة المياه وانقطاع الإمدادات للحفاظ على جودة الخدمة وحماية قيمة العلامة التجارية.

3) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: محاسبة غازات الدفيئة

المحاسبة القوية لغازات الاحتباس الحراري (GHG) هي العمود الفقري لخطط الانتقال الموثوقة. يعمل الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة على تسريع القياس وتحسين الاكتمال، خاصة بالنسبة للنطاق 3.

• تخطيط بيانات النشاط آلياً: يقوم الذكاء الاصطناعي بتعيين سجلات تخطيط موارد المؤسسات وسجلات المشتريات لفئات مصادر الانبعاثات، مما يقلل من العمل اليدوي والأخطاء.
• اختيار عامل الانبعاثات: توصي النماذج بالعوامل المناسبة من قواعد البيانات المعترف بها وتضع علامة على العوامل القديمة، مما يحسن من إمكانية التدقيق.
• تقدير النطاق 3: في حالة عدم وجود بيانات الموردين، ينتج الذكاء الاصطناعي تقديرات يمكن الدفاع عنها (مع نطاقات عدم اليقين) ويحدد أولويات الموردين لجمع البيانات الأولية.
• المراقبة المستمرة: تعمل التحليلات المتدفقة من مستشعرات إنترنت الأشياء (مثل عدادات الطاقة وأنظمة المباني وقياس السفن عن بُعد) على تحديث مخزون الانبعاثات في الوقت الفعلي تقريباً.
• أهمية القطاع بالنسبة لدول مجلس التعاون الخليجي:
  • الإنشاءات والعقارات: تحديد البصمة المادية للخرسانة والفولاذ والزجاج على مستوى المشروع؛ مقاييس الكثافة على مستوى المحفظة.
  • الخدمات المالية: حساب الانبعاثات الممولة ومواءمة تحديد الأهداف مع أطر العمل الرائدة.
  • الضيافة: لوحات تحكم على مستوى الممتلكات فيما يتعلق بالطاقة والنفايات وكثافة المياه، مما يدعم أهداف الاستدامة على مستوى العلامة التجارية.

4) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: إدارة النفايات

يضع النمو الحضري والسياحة ضغوطًا على أنظمة النفايات البلدية في جميع أنحاء مجلس التعاون الخليجي. يدعم الذكاء الاصطناعي التجميع والتحويل والتعميم الأكثر ذكاءً.

1. التجميع والتوجيه الذكي: تتنبأ الرؤية الحاسوبية وأجهزة الاستشعار على مستوى الحاوية بمعدلات التعبئة وتحسين المسارات، مما يقلل من استخدام الوقود وعمليات الالتقاط الفائتة في المناطق والمنتجعات ذات الكثافة السكانية العالية.
2. تحديد المواد: تحدد نماذج الرؤية في محطات التحويل المواد القابلة لإعادة التدوير والتلوث، مما يحسن معدلات استرداد المواد البلاستيكية والمعادن ومخلفات البناء.
3. مخلفات البناء: تقوم التحليلات التنبؤية بتنسيق جداول الهدم والبناء لتمكين تبادل المواد في الوقت المحدد، ودعم الممارسات الدائرية في المشاريع الضخمة.
4. السياحة والضيافة: يتنبأ الذكاء الاصطناعي بأحمال النفايات الموسمية في الفنادق والمراكز التجارية، ومواءمة قدرات التوظيف وإعادة التدوير خلال ذروة الأحداث.

5) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: تحسين الطاقة

يؤدي التوسع الحضري السريع والطلب المتزايد على الطاقة إلى إجهاد التوليد والبنية التحتية للشبكة. يساعد الذكاء الاصطناعي على موازنة العرض وتقليل الهدر ودمج مصادر الطاقة المتجددة.

• الشبكات الذكية: يتنبأ التعلُّم الآلي بالطلب على مستوى المحطات الفرعية، ويخصص الطاقة بشكل ديناميكي لمنع زيادة الأحمال وانقطاع التيار الكهربائي.
• التكامل المتجدد: تعمل النماذج التنبؤية على تحسين الإرسال من مصادر الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والمصادر المائية، مما يؤدي إلى تحسين التباين وتحسين الموثوقية.
• إدارة المباني: تتكيف أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء والإضاءة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي مع معدلات الإشغال والطقس والتعريفة، مما يقلل من الانبعاثات والتكاليف.
• الكفاءة الصناعية: تحدد بيانات المستشعرات واكتشاف الشذوذ تسرب الطاقة في المعدات، مما يتيح الصيانة الوقائية وتقليل وقت التوقف عن العمل.

6) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: الحفاظ على التنوع البيولوجي

يؤدي فقدان الموائل وتغير المناخ إلى تسريع تراجع الأنواع. يتيح الذكاء الاصطناعي إمكانية الرصد في الوقت الحقيقي والحماية التنبؤية والتنفيذ الأفضل.

• تعقب الحياة البرية: تحدد الرؤية الحاسوبية على مصائد الكاميرات والطائرات بدون طيار الأنواع وتتبع اتجاهات السكان عبر الموائل النائية أو المجزأة.
• منع الصيد غير المشروع: تحدد نماذج الشرطة التنبؤية المناطق ذات الخطورة العالية، وتوجه دوريات الحراس قبل حدوث نشاط غير قانوني.
• رسم خرائط النظام البيئي: تكتشف صور الأقمار الصناعية المعالجة بالذكاء الاصطناعي إزالة الغابات أو تبييض المرجان أو انتشار الأنواع الغازية بشكل أسرع من المسوحات اليدوية.
• علم المواطن: يتيح التصنيف الآلي للصور للمتطوعين المساهمة ببيانات التنوع البيولوجي التي تم التحقق منها، مما يوسع نطاق الرصد بتكلفة منخفضة.

7) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: الزراعة المستدامة

تواجه الزراعة تحديًا مزدوجًا يتمثل في إطعام عدد متزايد من السكان والحد من الأثر البيئي. يدعم الذكاء الاصطناعي الدقة والمرونة.

• الزراعة الدقيقة: توصي صور الطائرات بدون طيار متعددة الأطياف والذكاء الاصطناعي بالبذر والري والتسميد بمعدلات متغيرة لتحقيق أقصى قدر من المحصول بأقل قدر من المدخلات.
• مكافحة الآفات والأمراض: ترصد أنظمة الرؤية الإشارات المبكرة لإجهاد المحاصيل، مما يتيح العلاجات المستهدفة التي تقلل من استخدام المواد الكيميائية.
• التخطيط المتكيف مع المناخ: توجه التحليلات التنبؤية دورات المحاصيل واختيار الأصناف بناءً على أنماط الطقس المتغيرة.
• التنبؤ بسلسلة التوريد: تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على مواءمة توقيت الحصاد والخدمات اللوجستية مع الطلب، مما يقلل من الفاقد من الغذاء.

8) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: التأهب للكوارث

يستدعي تواتر الظواهر الجوية المتطرفة أدوات استعداد أسرع وأكثر دقة. يوفر الذكاء الاصطناعي إجراءات استباقية وتخصيص الموارد.

• التنبؤ بالمخاطر: يستوعب الذكاء الاصطناعي بيانات الأرصاد الجوية والبيانات الزلزالية والهيدرولوجية للتنبؤ بالفيضانات والعواصف والزلازل بوقت أكبر.
• تخطيط المخاطر: يحدد التعلم الآلي المناطق والبنية التحتية المعرضة للخطر، ويوجه الاستثمارات في مجال المرونة.
• توجيه الإخلاء: تعمل نمذجة حركة المرور والمخاطر في الوقت الحقيقي على تحسين خطط الإخلاء وتقليل الازدحام والتأخير.
• تحليل ما بعد الحدث: تعمل الرؤية الحاسوبية على الصور الجوية على تقييم الأضرار بسرعة لتحديد أولويات المساعدات الطارئة.

9) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: الاقتصاد الدائري

يتطلب الانتقال من النموذج الخطي للأخذ - التصنيع - النفايات حلقات فعالة للموارد. يعزز الذكاء الاصطناعي استعادة المواد وإعادة استخدامها.

• نمذجة دورة حياة المنتج: التحليلات التنبؤية لتصميم المنتجات من أجل المتانة والنمطية والتفكيك عند نهاية العمر الافتراضي.
• فرز المواد: تعمل الأنظمة الروبوتية القائمة على الرؤية على تحسين سرعة ودقة فصل المواد القابلة لإعادة التدوير عن مجاري النفايات.
• التكافل الصناعي: تطابق منصات الذكاء الاصطناعي بين المنتجات الثانوية لصناعة ما واحتياجات صناعة أخرى من المواد الأولية في الوقت الفعلي.
• التنبؤ بالطلب: تقلل النماذج التنبؤية من الإنتاج الزائد، مما يقلل من استخراج الموارد والهدر.

10) الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: كفاءة استخدام المياه

تشتد ندرة المياه في ظل الضغوط المناخية والنمو السكاني. يساعد الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على المياه وتحسين توزيعها.

• كشف التسرب: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات أجهزة الاستشعار ومقاييس التدفق لتحديد التسريبات في الأنظمة البلدية والصناعية قبل حدوث خسائر كبيرة.
• الري الذكي: يدمج التعلم الآلي رطوبة التربة والطقس ومرحلة المحاصيل لتوفير المياه اللازمة فقط.
• التنبؤ بالطلب: تتنبأ النماذج بأنماط الاستهلاك، مما يمكّن المرافق من تخطيط البنية التحتية وتقليل الضغط على المصادر.
• إعادة تدوير مياه الصرف الصحي: يتحكم الذكاء الاصطناعي في عمليات المعالجة لتلبية معايير الجودة لإعادة الاستخدام مع تقليل مدخلات الطاقة.

ما أهمية الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة؟

الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة ليس مجرد اتجاه تقني - إنه عامل تمكين على مستوى الأنظمة. من خلال معالجة مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، يمكن للذكاء الاصطناعي الكشف عن أوجه القصور الخفية والتنبؤ بالمخاطر والتوصية بالتدخلات بشكل أسرع من الطرق التقليدية.
بالنسبة للشخص الذي لديه شغف بالتنوع البيولوجي والاقتصاد الدائري - وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه:

• رسم خرائط للنظم الإيكولوجية ومراقبتها على نطاق واسع
• تحسين حلقات الموارد لتقليل النفايات إلى الحد الأدنى
• دعم السياسات وقرارات العمل بالبيانات الثابتة

المبادرات المبتكرة للذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة

• نماذج عالمية ذات صلة بدول مجلس التعاون الخليجي:
  • مستكشف الرؤى البيئية من Google: تقدم تقديرات للانبعاثات على مستوى المدينة وتقديرات لإمكانات الطاقة الشمسية - مفيدة للتخطيط البلدي وبرامج المرافق على أسطح المباني.
  • مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي للأرض/حاسوب الكواكب: بيانات وأدوات للتنوع البيولوجي واستخدام الأراضي ونمذجة المياه التي يمكن أن تدعم مشاريع استعادة الصحراء والمشاريع الساحلية.
  • GHGSat وشركات تحليلات الأقمار الصناعية: يدعم الكشف عن الميثان من الفضاء إدارة التسرب من المنبع وفي منتصف الطريق.
  • Climavision و Tomorrow.io ومنصات استخبارات الطقس المماثلة: تحسين التنبؤ بأحداث الحرارة والغبار والأمطار الشديدة ذات الصلة بعمليات الموانئ والمطارات.
• شركات ناشئة وبرامج للمشاهدة

• بيرسيفوني (محاسبة غازات الدفيئة)، مستجمعات المياه (إزالة الكربون من المؤسسات): أتمتة سير العمل والتحليلات لبرامج مناخ الشركات.
• نظام رايفن وكايروس ونظام راسم خرائط الكربون: ذكاء الانبعاثات على مستوى الأصول للطاقة والصناعات الثقيلة.
• جريباروت، AMP Robotics: أنظمة فرز مدعومة بالذكاء الاصطناعي للنفايات وإعادة التدوير ذات الصلة بمجاري المياه في قطاع الإنشاءات والبلديات.
• مراكز الابتكار الإقليمية: نيوم (المملكة العربية السعودية) لأنظمة الطاقة والمياه المدعومة بالذكاء الاصطناعي؛ ومدينة مصدر (الإمارات العربية المتحدة) للحلول التجريبية للاستدامة الحضرية؛ وبرنامج قطر الذكية "تسمو قطر الذكية" للحلول الرقمية على مستوى المدينة.

الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: فرص الارتقاء بالمهارات

• كورسيرا - الذكاء الاصطناعي للجميع (أندرو نغ) [تمهيدي، يركز على الأعمال التجارية]:
  بناء فهم مشترك بين فرق القيادة وفرق الاستدامة؛ وتوضيح المجالات التي يضيف فيها الذكاء الاصطناعي قيمة في تدفقات العمل في مجال الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية.
• عناصر الذكاء الاصطناعي (جامعة هلسنكي) [مجانًا]:
  كتاب تمهيدي واضح عن مفاهيم الذكاء الاصطناعي لغير المتخصصين؛ وهو أساس مفيد قبل موضوعات الاستدامة المتخصصة.
• Microsoft Learn - مسارات التعلم المستدام والذكاء الاصطناعي [مجانًا]:
  وحدات تقنية وممارسين حول أسس البيانات والبنى السحابية وخدمات الذكاء الاصطناعي لحلول الاستدامة.
• Google Cloud Skills Boost من Google - مسارات الاستدامة وتحليلات البيانات [مجانًا/مدفوعة]:
  مختبرات عملية لإدارة بيانات الانبعاثات والتحليل الجغرافي المكاني ونمذجة السيناريوهات.
• edX - دورات البيانات والمناخ والذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، أكاديمية SDG والجامعات) [متنوعة]:
  خيارات تغطي علوم المناخ، والذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني، وواجهات السياسات، وهي مناسبة للمتخصصين الذين يعمقون المهارات التقنية.
• يوداسيتي - الذكاء الاصطناعي للأعمال/علوم البيانات Nanodegrees [مدفوع]:
  تدريب قائم على المشاريع يمكن تصميمه خصيصًا لأتمتة محاسبة غازات الدفيئة أو التنبؤ بالطلب أو تحليلات النفايات.

نصيحة: قم بإقران دورة تدريبية واحدة على مستوى الأعمال (المفردات المشتركة، الحوكمة) مع دورة تدريبية تقنية أو تتمحور حول البيانات (تحليلات عملية) لتسريع عملية التبني.

التطورات الأخيرة للذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة في دول مجلس التعاون الخليجي

• الإمارات العربية المتحدة (الإمارات العربية المتحدة):
  • الاستراتيجية الوطنية والمحاور: لقد حفزت طموحات الإمارات العربية المتحدة الوطنية في مجال الذكاء الاصطناعي، إلى جانب استضافة مؤتمر الأطراف الثامن والعشرين لاتفاقية الأمم المتحدة الإطارية بشأن تغير المناخ، الاستثمارات في تكنولوجيا المناخ والبنية التحتية الرقمية. وتدعم مدينة مصدر وسوق أبوظبي العالمي المشاريع التجريبية في مجال تحسين الطاقة وبيانات التمويل الأخضر والتحليلات الحضرية.
  • القطاعات المتحركة تعمل المرافق العامة على توسيع نطاق التنبؤ بالطلب على الذكاء الاصطناعي لدمج الطاقة الشمسية؛ وتستخدم الموانئ والمناطق الحرة الرؤية الحاسوبية لتحسين استخدام الساحات؛ وتستخدم العلامات التجارية في قطاع الضيافة الذكاء الاصطناعي لإدارة الطاقة عبر محافظ عقارية كبيرة. تعمل المراكز المالية على تعزيز إعداد تقارير الاستدامة، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في الإفصاحات المتوافقة مع معايير مجلس معايير الاستدامة الدولية.
• المملكة العربية السعودية (KSA):
  • المؤسسات والمشروعات العملاقة: لقد مكّنت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) من تبني الذكاء الاصطناعي على مستوى الحكومة. تعمل نيوم وغيرها من المشاريع العملاقة على تجريب الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتبريد المناطق، والتنقل الآلي مع مؤشرات الأداء الرئيسية للاستدامة المدمجة.
  • استيعاب الصناعة: تطبق أرامكو السعودية وكبرى الشركات الصناعية الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية واكتشاف الميثان والحد من كثافة استهلاك الطاقة. وتواصل الموانئ (موانئ) تحديثات الموانئ الذكية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص الأرصفة وتحسين حركة المرور للحد من الازدحام واستهلاك الوقود.
• قطر:
  • المدينة الذكية والبنية التحتية الذكية: برنامج "تسمو" و"مشيرب قلب الدوحة" يعرضان الإدارة الحضرية القائمة على البيانات في مجالات الطاقة والمياه والتنقل. يعتمد ميناء حمد والمطار على الذكاء الاصطناعي للتخطيط اللوجستي وتدفق الركاب، مما يدعم الكفاءة التشغيلية وخفض الانبعاثات لكل وحدة.
  • الطاقة والمرافق: تستفيد عمليات الغاز الطبيعي المُسال والمرافق من الذكاء الاصطناعي في موثوقية الأصول، وتحليلات الحد من الشعلات، وتحسين العلاقة بين المياه والطاقة.
• الاتجاهات عبر دول مجلس التعاون الخليجي:
  • أسس البيانات: تشجع الحكومات والهيئات التنظيمية على توفير بيانات مناخية أفضل، مما يتيح للخدمات المالية توسيع نطاق تحليلات الانبعاثات الممولة والإقراض الأخضر.
  • طيارون من القطاعين العام والخاص: تعمل الشراكات عبر الجامعات والصناديق السيادية والشركات على تسريع التجارب في مجال كفاءة تحلية المياه، ومرونة الشبكة، ومراقبة الحلول القائمة على الطبيعة باستخدام الذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بُعد.
  • المهارات والمعايير: إن التركيز المتزايد على اعتماد معايير الحوكمة الدولية للمخاطر المناخية وحوكمة المخاطر المناخية يدفع المؤسسات إلى تزويد مجالس الإدارة وفرق المخاطر بأدوات وتدريبات على مستوى الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة: الصورة أمامنا

أخيرًا، نود أن نقدم بعض التوقعات حول التطورات المحتملة والاتجاهات القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة:

1. سوف تتوسع التوائم الرقمية التشغيلية:
   نتوقع المزيد من التوائم الرقمية على مستوى المرافق والمدن في جميع أنحاء الإمارات العربية المتحدة والمملكة العربية السعودية وقطر، والتي تجمع بين إنترنت الأشياء والبيانات الجغرافية المكانية والذكاء الاصطناعي لمحاكاة الطلب واختبار الضغط على البنية التحتية وتخطيط الاستثمارات منخفضة الكربون.
2. سيصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي مساعداً في إعداد التقارير:
   ستتم صياغة السرد، ووثائق الرقابة الداخلية، ومشاركة الموردين، ومواد مجلس الإدارة بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي، مع الإشراف البشري لضمان الدقة والجاهزية للتأكد من دقتها.
3. ستتحسن شفافية النطاق 3:
   ستعمل الخدمات المالية على نضوج تحليلات الانبعاثات الممولة؛ وسيشهد قطاعا الإنشاءات والعقارات تغطية أوسع لبيانات الموردين؛ وستقوم الخدمات اللوجستية والضيافة بدمج بيانات أكثر تفصيلاً للأنشطة. سيؤدي ذلك إلى تشديد تحديد الأهداف وتمويل الانتقال.
4. سترتفع الطبيعة والمياه على جدول الأعمال:
   ستستفيد النظم الإيكولوجية الساحلية والصحراوية والحضرية من الرصد المدعوم بالذكاء الاصطناعي للتنوع البيولوجي والمياه الجوفية وتأثيرات الجزر الحرارية - وهو أمر أساسي لاستدامة دول مجلس التعاون الخليجي في مناخ يزداد حرارة.
5. من الطيارين إلى المنصات:
   ستفضل فرق المشتريات المنصات القابلة للتشغيل البيني التي تدمج الذكاء الاصطناعي من أجل الاستدامة في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الحالية وإدارة عمليات إدارة الأصول/إدارة إدارة إدارة الأصول وبحيرات البيانات بدلاً من إثبات المفاهيم المعزولة. سيؤدي ذلك إلى تقليل التكلفة الإجمالية للملكية وتسريع تحقيق القيمة.
6. ستنضج الحوكمة والضمان:
   مع تحول تقارير مجلس معايير الاستدامة الدولية إلى معايير قياسية وإدماج مخاطر المناخ في إدارة المخاطر المؤسسية، ستحتاج مجالس الإدارة إلى ذكاء اصطناعي قابل للتفسير وتسلسل بيانات قوي ومساءلة واضحة عبر وظيفة الاستدامة والتمويل والمخاطر.

المصادر

1. الإمارات العربية المتحدة صافي الصفر 2050
2. بوابات استراتيجية الإمارات العربية المتحدة الوطنية للذكاء الاصطناعي (حكومة الإمارات العربية المتحدة)
3. الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا)
4. رؤية السعودية 2030
5. برنامج قطر الذكية "تسمو قطر الذكية"، وزارة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات
6. مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي للأرض/حاسوب الكواكب
7. مستكشف جوجل للرؤى البيئية