عبيدلي العبيدلي **

‌ب.    القضايا الزراعية

1- التعلم الآلي: يساعد التعلم الآلي في التنبؤ بغلة المحاصيل واكتشاف أمراض النبات وتحديد تفشي الآفات من خلال تحليل البيانات من الطائرات بدون طيار وصور الأقمار الصناعية. تمكن هذه المعلومات المزارعين من استخدام الكمية الدقيقة من المياه والأسمدة والمبيدات الحشرية اللازمة، مما يزيد بشكل كبير من الكفاءة ويقلل من التأثير البيئي.

2- رؤية الكمبيوتر: تستخدم أنظمة رؤية الكمبيوتر للكشف الآلي عن الأعشاب الضارة وحصاد الروبوتات. تتعرف هذه الأنظمة على أنواع النباتات والأعشاب الضارة، مما يسمح بمكافحة الحشائش المستهدفة والحصاد الآلي، وبالتالي توفير الوقت وتقليل تكاليف العمالة.

3- معالجة اللغة الطبيعية: تعالج البرمجة اللغوية العصبية التقارير الزراعية والتنبؤات الجوية والأوراق البحثية لتزويد المزارعين برؤى قابلة للتنفيذ. يمكن لهذه الأنظمة تقديم المشورة بشأن أفضل استراتيجيات الزراعة أو تنبيه المزارعين بشأن الظروف الجوية القادمة، مما يعزز عملية صنع القرار.

‌ج. التربية والتعليم

1- التعلم الآلي: تستخدم منصات التعلم التكيفي التعلم الآلي لتحليل أداء الطلاب وعاداتهم، ثم تخصيص المحتوى التعليمي ليتناسب مع وتيرة التعلم وأسلوبهم. يساعد هذا النهج المخصص في تحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب، مما يسمح للمعلمين بمعالجتها بفعالية.

2- معالجة اللغة الطبيعية: يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتطوير أنظمة التدريس الذكية التي تتفاعل مع الطلاب في اللغة الطبيعية. توفر هذه الأنظمة ملاحظات ودعم فوريين، مما يجعل التعلم أكثر تفاعلية ويمكن الوصول إليه.

3- رؤية الكمبيوتر: في الفصول الدراسية الافتراضية، تراقب رؤية الكمبيوتر مشاركة الطلاب ومشاركتهم من خلال تحليل تعابير الوجه ولغة الجسد. يساعد هذا المعلمين على تعديل أساليب التدريس الخاصة بهم في الوقت الفعلي للحفاظ على اهتمام الطلاب ومشاركتهم.

‌د. التخفيف من آثار تغير المناخ

1- التعلم الآلي: تعد نماذج التعلم الآلي ضرورية لنمذجة المناخ والتنبؤ به. يقومون بتحليل كميات هائلة من البيانات البيئية للتنبؤ بأنماط الطقس وتغيرات درجات الحرارة وتأثير الظواهر الجوية المتطرفة، مما يساعد في تحسين التخطيط واستراتيجيات التخفيف.

2- معالجة اللغة الطبيعية: تقوم أدوات البرمجة اللغوية العصبية بتحليل التقارير العلمية والمقالات الإخبارية ووسائل التواصل الاجتماعي لقياس المشاعر العامة بشأن قضايا المناخ ونشر المعلومات المهمة أثناء الكوارث. وهذا يعزز التواصل والوعي العام، وهو أمر حيوي في إدارة أزمات المناخ.

3- رؤية الحاسوب: تراقب هذه التقنية التغيرات البيئية، مثل إزالة الغابات، وتراجع الأنهار الجليدية، والتغيرات في مستوى سطح البحر، من خلال صور الأقمار الصناعية. تساعد البيانات المقدمة في تقييم فعالية السياسات البيئية وتخطيط جهود الحفظ.

4- تساعد التقنيات الذكاء الاصطناعي الصناعات على تعزيز كفاءاتها التشغيلية.

أصبح الذكاء الاصطناعي أداة محورية في صنع السياسات الحديثة نظرا لقدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة. هذه القدرة ضرورية لتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز أنظمة المراقبة والتقييم، ودعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية.

تعزيز عملية صنع القرار باستخدام النماذج التنبؤية

أصبح الذكاء الاصطناعي أداة محورية في صنع السياسات الحديثة نظرا لقدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة. هذه القدرة ضرورية لتطوير النماذج التنبؤية، وتحسين تخصيص الموارد، وتعزيز أنظمة المراقبة والتقييم، ودعم اتخاذ قرارات أكثر استنارة وفعالية.

يمكن الذكاء الاصطناعي دمج مجموعات بيانات متنوعة - من المؤشرات الاقتصادية والإحصاءات الصحية إلى البيانات البيئية واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي - لبناء نماذج تنبؤية شاملة. تتنبأ هذه النماذج بالاتجاهات المستقبلية والنتائج المحتملة، مما يسمح لصانعي السياسات بتقييم الآثار المترتبة على الاستراتيجيات والقرارات المختلفة قبل تنفيذها. على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي محاكاة التأثير الاقتصادي للتغيرات الضريبية، أو التنبؤ بأنماط حركة المرور في ظل الخطط الحضرية الجديدة، أو التنبؤ بنتائج الصحة العامة الناتجة عن التحولات في السياسات. وتساعد هذه التبصر صناع السياسات على تجنب العواقب غير المقصودة وتكييف نهجهم لتحقيق النتائج المرجوة بشكل أكثر فعالية. فيما يلي نظرة فاحصة على كيفية مساهمة الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات:

أ.      التخصيص الأمثل للموارد

وكثيرا ما تشكل الميزانيات المحدودة والاحتياجات المتنافسة تحديا لتخصيص الموارد. يساعد الذكاء الاصطناعي في مواجهة هذه التحديات من خلال تحديد أكثر الطرق كفاءة وتأثيرا لتوزيع الموارد. من خلال خوارزميات التحسين، يمكن الذكاء الاصطناعي اقتراح أفضل نشر للموارد الطبية المحدودة أثناء الوباء، وتخصيص الأموال التعليمية لتحقيق أقصى قدر من نتائج الطلاب أو إدارة المرافق لتلبية متطلبات الطاقة دون إهدار. وهذا يزيد من تأثير الموارد المتاحة ويزيد من الفعالية الشاملة للبرامج والتدخلات الحكومية.

ب.    تحسين الرصد والتقييم

ويمكن أن تكون عمليات الرصد والتقييم التقليدية كثيفة الاستخدام للموارد وبطيئة، وكثيرا ما تعتمد على التقارير الدورية والتحليلات الاستعادية. الذكاء الاصطناعي يغير هذه الديناميكية من خلال تمكين المراقبة في الوقت الفعلي والتقييم المستمر للسياسات والبرامج. من خلال التحليل المستمر لتدفقات البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء والمنصات الاجتماعية والمصادر الرقمية الأخرى، يمكن أن توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي رؤى فورية حول فعالية تدابير السياسة. على سبيل المثال، يمكن الذكاء الاصطناعي تتبع البيانات في الوقت الفعلي حول جودة الهواء لتقييم فعالية اللوائح البيئية أو تحليل بيانات تدفق حركة المرور لتقييم تأثير سياسات النقل الجديدة.

** خبير إعلامي