تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا

[ابوالوليد المسلم]

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا

مجيد ملوك السامرائي[1]


كلمات مفتاحية: جغرافيا - الذكاء الاصطناعي - التعلم العميق - الذكاء الاصطناعي التوليدي - الأتمتة الذكية.

الجغرافيا Geography ميدان معرفي يحتوي المكان بفلسفته العلمية الشمولية، ويُحللـه ويصفه ويوصِّفه، ويعبر عنه بدراسة أنظمته المختلفة، ويقـود إلى مخرجات علمية عـبر استخدام أحدث التقنيات والأدوات البحثية، هــو عـلم الثقافة وعلم التطبيـق، وميدان الدراسة والبحث فـي كـلٍّ من التوزيعات المكانية لمختلِف الظواهر الطبيعية والبشرية، والعلاقات المكانية المتبادلة بين تلك الظواهر، والبحث في مدى وجـود الظاهرة وانتشارها، وتباينها المكاني وكثافتها وتعاقبها، والتنبؤ باتجاهاتها، وبذلك فإن الجغرافيا ذات بعدين في اهتماماتها العلمية؛ الظواهر الطبيعية، والظواهر البشرية.

إن الدراسات والأبحاث العلمية الجغرافية الأحدث بكل مستوياتها وبياناتها (الوثائقية، والوصفية) و(المنطقية الإحصائية، والرقمية)، وكذلك إنشاء خرائط نظم المعلومات الجغرافية - تتطلب اعتماد التطبيقات المناسبة للذكاء الاصطناعي[2].

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) (AI):
علوم الكمبيوتر الخاصة بإيجاد الحلول المناسبة للمشكلات المعرفية المرتبطة بالذكاء البشري، وتسعى المؤسسات الحديثة لجمع كميات كبيرة من البيانات من مختلف المصادر، ومنها: أجهزة الاستشعار الذكية، والمحتوى الذي يُنشئه الإنسان، وأدوات المراقبة/ الكاميرات، وسجلات النظام، ويمكن لأي مؤسسة دمجُ إمكانات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتها للمزيد من التطوير والتحسين لمختلف عملياتها، كما يمكنه معالجة المعلومات على نطاقٍ واسع عن طريق تحديد المعلومات، وتقديم الإجابات، مع إمكانية اتخاذ القرارات الأكثر ذكاءً لتحسين إنجاز الأعمال، والتنبؤ بالقيم المستقبلية لأي بيانات؛ لذلك تعمل الدول بحكوماتها على تعزيز الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، وإنشاء الأُطُر التنظيمية له، مع دمجه في خطط التنمية المستدامة، والأمن الوطني، والخدمات العامة؛ نظرًا لإمكاناته في إحداث التحولات المؤثرة في مختلف القطاعات الاقتصادية والاجتماعية.

التقنيات الرئيسية الأحدث للذكاء الاصطناعي تتمثل بشبكات التعلم العميق/ الآلي (العصبونية)؛ الذي يستخدم عقدًا/ عصبونات مترابطةً في بنية مكوَّنة من طبقات، تُعلِّم أجهزة الكمبيوتر بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري، ويُنشئ نظامًا تكيُّفيًّا للتعلم الآلي من الأخطاء للتحسين المستمر، وتعمل معًا على كيفية معالجة البيانات والمعلومات وتحليلها، ومن ثَمَّ محاولة حل المشكلات المُعقدة من خلال عمليات حسابية، كما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي (المولد/ التوليدي) يمكنه إنشاء محتوى جديد، وأفكار مبتكرة، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال (الأتمتة الذكية).

والذكاء الاصطناعي المولد/ التوليدي (Generative AI) فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء محتوى جديد، بدلًا من مجرد تحليل البيانات أو تصنيفها، ويستخدم نماذج تعلُّمٍ عميقةً؛ مثل: الشبكات العصبية التوليدية (GANs)، أو النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، لإنشاء نصوص وصور، وصوت وفيديوهات، وأكواد/ أساليب برمجية جديدة، بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها، ومن تطبيقاته: ChatGPT للنصوص، و DALL·E للصور، ويساعد في الإبداع والابتكار وتوفير الوقت، ويستخدم في التسويق والتعليم والترفيه.

والأتمتة الذكية (Smart Automation) عملية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (Machine Learning) والروبوتات لأتمتة العمليات بشكل أكثر ذكاءً وكفاءةً، مقارنةً بالأتمتة التقليدية، وتتميز الأتمتة الذكية بقدرتها على التعلم من البيانات، واتخاذ القرارات، والتكيف مع التغيرات دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر؛ ومنها: روبوتات المصانع، والخدمات المصرفية، وإدارة المدن الذكية التي تستخدم تقنيات الأتمتة لتحسين حركة المرور والطاقة[3].



الأهداف التطبيقية للذكاء الاصطناعي جغرافيًّا:
الذكاء الاصطناعي جغرافيًّا تطبيق مدمج مع البيانات المكانية، والعلوم والتكنولوجيا، مهما بلغت، بعد عمليات الجمع والتبويب/ التصنيف والإدخال، واختيار التقنيات المناسبة بهدف تحقيق سرعة الفهم الحقيقي للبيانات الجغرافية، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المناسبة في الجغرافيا تسهم في جعل الدراسات والأبحاث العلمية الجغرافية أكثر دقة وكفاءة، مما يساعد العلماء وصُنَّاع القرار بفهم أفضل لاتخاذ القرارات المستنيرة؛ حيث تُتيح هذه التطبيقات تحليلَ كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها من مصادر متنوعة؛ مثل: المسوحات الاجتماعية السكانية والخدمية، ومرئيات الأقمار الصناعية، وأجهزة الاستشعار عن بُعد، ويتيح التعلم العميق اختزالًا للوقت، وعبر أتمتة (البيانات المكانية)، استخراج المعلومات منها وتصنيفها، والكشف عنها؛ مثل: الصور والفيديوهات والنصوص، أما التحليل التنبؤي باستخدام التعلم العميق فيُتيح التنبؤ بالقيم المستقبلية لأي بيانات، ومن ثَمَّ تقليل العمليات التي تستغرق وقتًا طويلًا، كما يتم إنشاء نماذج أكثر دقة للكشف عن المجموعات، وحساب التغيرات، والعثور على الأنماط، وتوقع النتائج.

تساهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تطوير نظم (الصور الجيومكانية)؛ وهي: المرئيات الفضائية، والصور الرادارية، والليزرية، والجوية الملتقطة بالطائرات بدون طيار/ الدرون، التي تتيح تصوير الأرض بشكل دقيق لمتابعة التغيرات الجغرافية على المدى الزمني، واستخراج صور للمباني والطرق في المكان المقصود؛ لتحديد الكثافة السكانية، والبنية الأساسية المُعرَّضة لأي مخاطر متوقعة؛ كالفيضانات والجفاف، والانهيارات الأرضية[4].


وعليه؛ فإن هذه التطبيقات تهدف إلى:
تحليل البيانات المناخية التاريخية الأحدث لدراسة ونمذجة تغيراتها المستقبلية والتنبؤ بها، وتحليل الصور الجيومكانية لتحديد التغيرات في الأراضي ومراقبة الغابات، وتحليل الأنماط الجغرافية المعقدة؛ مثل: تحليل أنماط الحركة البشرية، ونظم النقل العام، وحركة المرور وتخطيط المدن، وتحليل توزيع واستخدام الموارد الطبيعية؛ مثل: المياه، والأراضي الزراعية، والمعادن، وتحليل بيانات الأنشطة الاقتصادية المختلفة، وتحليل بيانات توزيع السكان وهجراتهم وفقًا لنظم تصنيف الفئات، وتحليل التأثيرات البيئية للنشاط البشري وتقييمها، وإدارة الكوارث والتنبؤ بها، وإنشاء خرائط دقيقة وتفاعلية.

أهمية الذكاء الاصطناعي جغرافيًّا:
يعمل الذكاء الاصطناعي جغرافيًّا على تغيير السرعة التي يمكن من خلالها استنباط المعنى من مجموعة البيانات المعقدة، لمجابهة التحديات التي تواجه كوكب الأرض، ويكشف الأنماط والعلاقات المعقدة في مجموعة متنوعة من البيانات التي تواصل نموها بشكل مضاعف، وتحويلها إلى معلومات ونماذج تتواءم مع تطور البيانات، وتحسين جودتها واتساقها ودقتها، ويعمل الذكاء الاصطناعي على مراقبة وتحليل الأحداث والتغيرات من المستشعرات والمصادر؛ مثل مقاطع الفيديو؛ لتحقيق أوقات استجابة أسرع، واتخاذ القرارات الاستباقية.

إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا هي تطبيقات مهمة وحيوية في عالمنا الحديث؛ لبناء مستقبل يتسم بالاستدامة، وذلك بتحليل معوقات التنمية، وإدارة الموارد الطبيعية والاقتصادية والعمرانية، ومن ثَم تحسين إدارة الموارد، وفهم تأثير قرارات الأعمال على المجتمع، وتقليل النفايات، وتخطيط المواقع وإدارتها بشكل أفضل.

يتيح الذكاء الاصطناعي الوصول إلى قراراتٍ أكثر دقة وإيجابية، مدعومة آليًّا ببناء قواعد البيانات الجغرافية، والدراسات المنطقية، والنماذج العلمية والرياضية والتحليلية بسرعة ودقة عالية، وتوضيح العلاقات المختلفة بين العناصر الجغرافية، ودراسة أثر تغيراتها على البيئة والاقتصاد والمجتمع.

منافع الذكاء الاصطناعي جغرافيًّا:
يساعد الذكاء الاصطناعي على تحسين الحياة البشرية، والحفاظ على الموارد الطبيعية والثقافية؛ حيث تُستخدم الصور الجيومكانية بعد تحليلها بكفاءة عالية ونمذجة عالمها الحقيقي، في العديد من المجالات والتطبيقات؛ ومنها: تحديد مساحات ومسارات الظواهر الجيولوجية، ومن ثَمَّ تحديد مواقع الكوارث الطبيعية المرتبطة بالزلازل والبراكين، والتغيرات المناخية؛ وعليه يمكن التنبؤ بأماكن حدوثها، وذلك من خلال الأبحاث، وبناء النماذج الجيولوجية الاصطناعية؛ لإيجاد الحلول والسبل الكفيلة بالحماية من هذه الكوارث، والحد من آثار وقوعها.

يوفر الذكاء الاصطناعي من خلال استخدام الحوسبة السحابية - وهي عنصر أساسي في التحول الرقمي الحديث، ونموذج لتقديم خدمات الحوسبة عبر الإنترنت، بالوصول إلى البيانات والتطبيقات من أي مكان - يوفر وبدقة المعرفةَ بالتوزيع المساحي والعددي للأشجار والنباتات والمحاصيل على الأرض، والمعرفة بالمناطق الزراعية المختلفة، ونظام إدارة الموارد المائية.

يوفر الذكاء الاصطناعي تعيين مسارات الطرق، وحركة النقل لبيان أفضل المسارات الهامة، وتخطيط الطرق الأساسية، وتحديد أماكن التقاطعات الضرورية، وهذا ما يسهل كثيرًا حركة النقل مع توفير الوقت والجهد والموارد، وكذلك تحليل نمط الحركة في الشوارع باستخدام صور الكاميرات والحساسات الحركية؛ حيث يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحويل هذه الصور إلى بيانات متعددة الأبعاد، وتحليل النمط الحركي للسيارات والدراجات النارية، والأشخاص، والتنبؤ بحدوث اختناقات مرورية لتحديد الطرق الأكثر تحمُّلًا للحركة، وحماية الأرصفة والطرق، بإنشاء نظام يُتيح التعرف على المشاة الذين يفترض أنهم يعبرونها، ومن ثَمَّ تحليل الحالة الشاملة للحركة المرورية عبر الشوارع، لتحذير المركبات والمشاة قبل حصول الحوادث.

باستطاعة الذكاء الاصطناعي إنجاز (نظام خرائط رقمي) يحتوي على العديد من الميزات المُضافة، ويسهُل الوصول إليه من خلال استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك: البحث، والتصنيف، والتتبع، والتنبؤ.

أخيرًا هنالك بعض المخاوف المحتملة بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا؛ ومنها: استخدام البيانات الخاطئة، وسوء الفهم العام للتكنولوجيا، واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل خاطئ وظالم في بعض الأحيان؛ ولذلك تقتضي الأهمية العلمية والعملية تدريب المستخدمين على الأساليب الصحيحة لاستخدام التكنولوجيا الحديثة في هذا المجال.

[1] مجيد ملوك السامرائي، جغـرافـي، كاتـب ومـؤلف وأستاذ جامعي، #ويكيبيديا#المعرفة#الحكمة#أرابيكا.
[2] مجـيد مـلـوك السـامـرائي، جغرافية - تكنولوجيا المعلوماتية وتطبيقات التقنيات الكمية، دار اليازوري العلمية، عمان، 2022:
www.neelwafurat.com
[3] مجيد ملوك السامرائي، الذكاء الاصطناعي وإستراتيجياته، شبكة الألوكة.
[4] Amazon Web Services, (AWS)
https://aws.amazon.com/ar/what-is/artificial-intelligence