من الصعب عكس ظاهرة الاحتباس الحراري. يستخدم فريق ستانفورد الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأعلى التغيرات في درجات الحرارة، مع احتمالية قياسية تبلغ 90%

في السنوات الأخيرة، وعلى خلفية استمرار ظاهرة الاحتباس الحراري العالمي، شهدنا سلسلة من الأحداث المناخية المتطرفة النادرة، والتي يبدو أنها تعلن بصمت عن التحديات الخطيرة التي تواجه عصرنا. لقد قدم لنا العام 2024، الذي يقترب من نهايته، مشاهد مذهلة: فقد عانت الصحراء الكبرى من أسوأ فيضانات منذ عقود، وأصبح "إعصار القرن" في الولايات المتحدة هو الإعصار الذي حصد أكبر عدد من الأرواح منذ ما يقرب من عشرين عاما، وتسببت الأمطار الغزيرة في أوروبا في أسوأ فيضانات منذ عقود، كما عانت أميركا اللاتينية من جفاف تاريخي.

هناك جملة شهيرة في رواية الأرض المتجولة: "في البداية، لم يكترث أحد بهذه الكارثة. كانت مجرد حريق غابات، أو جفاف، أو انقراض نوع، أو اختفاء مدينة. حتى أصبحت هذه الكارثة مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالجميع". مع استمرار ارتفاع درجة حرارة المناخ العالمي وتكرار حدوث الظواهر الجوية المتطرفة، يبرز أمامنا سؤال لا يمكن تجاهله: ما هي الأسباب وراء كل هذه المشاكل؟ ويشير الإجماع العام إلى الأنشطة الصناعية البشرية، وخاصة الارتفاع الكبير في انبعاثات الكربون الناجمة عن الأنشطة البشرية منذ الثورة الصناعية، والتي تعتبر المحرك الرئيسي للاحتباس الحراري العالمي. ولكن ما مدى حجم التأثير المحدد للتصنيع على ظاهرة الاحتباس الحراري العالمي؟إذا استمرت الاتجاهات الحالية، فكيف ستستمر درجة حرارة الأرض في التغير؟ وتتكشف هذه المشاكل تدريجيا مع التقدم المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

قام فريق بحثي مشترك من جامعة ستانفورد وجامعة ولاية كولورادو والمعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ مؤخرًا بنشر ورقتين بحثيتين في مجلتي Geophysical Research Letters وEnvironmental Research Letters على التوالي. لقد قاموا بتدريب نظام شبكة عصبية ملتوية متقدم للذكاء الاصطناعي واستخدموا عددًا كبيرًا من نماذج المناخ لمحاكاة بيانات درجات الحرارة والغازات المسببة للاحتباس الحراري، وتوصلوا إلى سلسلة من التوقعات:حتى لو تمكنا من تحقيق تخفيضات سريعة في الانبعاثات، فإن متوسط درجة الحرارة العالمية قد يكون أعلى بمقدار 0.5 درجة مئوية من العام الأكثر حرارة حتى الآن، 2023، مع احتمال 90%. والأمر الأكثر إثارة للقلق هو أن النموذج يتوقع أيضاً أنه إذا استمرت انبعاثات الكربون في النمو، فمن المتوقع بحلول عام 2060 أن تصبح درجات الحرارة في معظم أنحاء العالم أعلى بمقدار 1.5 درجة مئوية مما كانت عليه في عام 2023.

الورقة الأولى:
عنوان الورقة البحثية: التنبؤات القائمة على البيانات حول ذروة الاحترار في ظل إزالة الكربون السريعة
رابط الورقة:

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024GL111832

الورقة الثانية:
عنوان الرسالة: الجمع بين نماذج المناخ والملاحظات للتنبؤ بالوقت المتبقي حتى الوصول إلى عتبات الاحترار الإقليمي
رابط الورقة:

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad91ca

يجمع المشروع المفتوح المصدر "awesome-ai4s" أكثر من مائة تفسير ورقي لـ AI4S ويوفر مجموعات وأدوات ضخمة من البيانات:

https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

استنادًا إلى سيناريوهات الاحتباس الحراري المختلفة لمجموعة بيانات CMIP6، نقوم بتدريب نماذج CNN المتنوعة لمهام محددة.

على الرغم من أن كلا البحثين يعتمدان على نماذج مناخية عالمية متعددة (GCMs) ونماذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لـ CMIP6 ويستخدمان مجموعات بيانات مماثلة، إلا أنهما يختلفان في اختيار مجموعات البيانات وهندسة نماذج CNN وفقًا لأهداف بحثية مختلفة.

الهدف من الورقة البحثية الأولى هو التنبؤ بارتفاع درجة حرارة الأرض في حال تحقيق أهداف إزالة الكربون. ولتحقيق هذه الغاية، قام الباحثون بتدريب نماذج CNN متعددة واختاروا النموذج الأمثل. وتشير النتائج إلى أنه خلال فترات إزالة الكربون السريعة، فإن خطر حدوث عام حار عالمي يؤدي إلى ظروف مناخية محلية قاسية يكون كبيرا.

وتهدف الورقة الثانية إلى التنبؤ بالاحتباس الحراري في مختلف أنحاء العالم خلال القرن الحادي والعشرين في ظل اتجاهات الانبعاثات الحالية. ونظرا لتعقيد الوضع الحقيقي، اختار الباحثون نماذج المناخ العالمية في ظل ظروف مختلفة واعتمدوا أسلوب التعلم الانتقالي لدمج سلسلة من تنبؤات نماذج المناخ مع البيانات الرصدية. وقد يتيح هذا النهج في نهاية المطاف إمكانية الحصول على تنبؤات أكثر دقة لتغيرات درجات الحرارة المستقبلية استناداً إلى الظروف المناخية الحالية.

على وجه التحديد، من حيث بناء مجموعة البياناتمن أجل تدريب CNN على تحديد مسارات إزالة الكربون المتعددة، جمع الباحثون في الورقة الأولى بيانات من نماذج المناخ العالمية المتعددة (GCMs) من مشروع المقارنة الدولية للنماذج المقترنة (CMIP6) في ظل سيناريوهات إزالة الكربون، مثل SSP1-1.9، وSSP1-2.6، وSSP2-4.5. ولضمان دقة التقاط المناخ غير الطبيعي، أدرج فريق البحث ما لا يقل عن 5 إصدارات تنفيذية من نماذج المناخ العالمي لموازنة تأثير نماذج المناخ العالمية المختلفة.

تركز الورقة الثانية على محاكاة أكثر دقة لتشوهات درجات الحرارة المتوسطة السنوية، واختيار نماذج المناخ العالمية مع 10 إصدارات تنفيذ على الأقل في CMIP6 في ظل سيناريوهات SSP3-7.0. وقد اختار فريق البحث 7 شبكات لتدريب CNN، و2 للتحقق، و1 للاختبار. كما قاموا بإعادة رسم شبكة الشذوذ السنوي لدرجات الحرارة المتوسطة إلى 2.5 درجة × 2.5 درجة، وقاموا بحساب الشذوذ لكل نقطة في الشبكة بالنسبة إلى المتوسط المناخي للفترة 1951-1980.

وتظهر الورقتان أيضًا اختلافات كبيرة في بنية CNN وطرق التدريب.تتناول الورقة البحثية الأولى خرائط درجات الحرارة السنوية المتوسطة القريبة من السطح وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون التراكمية المتبقية من خلال شبكات CNN، وتتنبأ بالاحترار المتبقي الموزع بواسطة SHASH لكل مدخل، وتدرب أكثر من 15 شبكة CNN ببذور عشوائية مختلفة، وتختار الأفضل للتنبؤ بارتفاع درجات الحرارة حتى عام 2100.

في المقابل، تقوم الورقة الثانية بتدريب شبكة CNN بشكل مستقل لكل منطقة. قام الباحثون بتطبيق التعلم النقلي على بيانات المراقبة في بيركلي لضبط شبكة CNN المدربة على بيانات نموذج المناخ (شبكة CNN الأساسية) لإنتاج شبكة CNN جديدة (شبكة CNN المنقولة) أكثر اتساقًا مع البيانات الرصدية. وبمجرد تدريب شبكة CNN الأساسية وشبكة CNN المنقولة بنجاح، قام فريق البحث بإجراء تنبؤات للخريطة العالمية استنادًا إلى ملاحظات بيركلي وإدخال شذوذ درجة الحرارة السنوية المتوسطة لبيركلي لعام 2023 والعتبة المطلوبة في شبكة CNN.

يواجه العالم تحدي الاحتباس الحراري العالمي، ولا يمكن لإزالة الكربون السريعة أن تعكس اتجاه الاحتباس الحراري

ومن حيث تفاصيل البحث، فقد أكدت الورقة الأولى أولاً على دقة إطار التنبؤ في فترات تاريخية مختلفة. قام الباحثون بتدريب شبكة CNN على بيانات محاكاة CMIP6 التاريخية وقارنوها ببيانات من وكالة ناسا وبركلي إيرث. وكما هو موضح في الشكل EF، فإن سلسلة أوقات ذروة الاحترار التي تنبأت بها CNN قوية للغاية بالنسبة لسنة التهيئة، كما أن عدم اليقين في نتائج تنبؤ CNN بناءً على البيانات الرصدية أقل بكثير من عدم اليقين في CNN بناءً على بيانات محاكاة GCM.

وتشير التوقعات أيضًا إلى أنه حتى مع إزالة الكربون بسرعة، فإن تأثيرات تغير المناخ قد تكون أكثر حدة من تلك التي شهدها البشر والنظم البيئية حتى الآن. بحلول نهاية عام 2023، قد يتسبب تغير المناخ الناجم عن الأنشطة البشرية في ارتفاع درجة حرارة العالم بنحو 1.5 درجة مئوية. حتى في ظل السيناريو الأكثر طموحا لإزالة الكربون، فإن درجات الحرارة العالمية السنوية المتوسطة سوف تتجاوز "على الأرجح" مستويات عام 2023، مع احتمال بنسبة 50% للارتفاع بمقدار درجتين مئويتين.حتى لو تم الوصول إلى انبعاثات صفرية من ثاني أكسيد الكربون بحلول منتصف القرن، فمن المرجح للغاية أن تشهد السنوات الفردية درجات حرارة عالمية تزيد بمقدار 0.5 درجة مئوية على الأقل عن الشذوذ القياسي المسجل في عام 2023.

وتقدم الورقة الثانية تنبؤات حول ما يمكن توقعه إذا استمرت انبعاثات الكربون في الارتفاع. تكشف نتائج الأبحاث عن حقيقة قاتمة: فحتى لو تم اتخاذ التدابير الأكثر جذرية لخفض الانبعاثات، فسوف يكون من الصعب عكس اتجاه الانحباس الحراري العالمي بشكل كامل، ولن يكون من الممكن تجنب تكثيف الأحداث المناخية المتطرفة مثل موجات الحر والأمطار الغزيرة والجفاف بشكل كامل. أيضًا،إذا لم تتغير مستويات انبعاثات الكربون الحالية، فمن المرجح للغاية أن تواجه معظم مناطق العالم ارتفاعاً في درجات الحرارة الإقليمية يتجاوز 2.0 درجة مئوية بحلول عام 2040.تسلط هذه التوقعات الضوء على مدى إلحاح مشكلة الاحتباس الحراري العالمي، وتشير إلى أنه حتى في ظل السيناريوهات الأكثر تفاؤلاً لخفض الانبعاثات، فإن تأثير الاحتباس الحراري العالمي يظل حتميا، وأن الاستمرار في زيادة انبعاثات الكربون من شأنه أن يجعل الوضع أكثر خطورة.

وكما هو موضح في الشكل أدناه، وجدت الدراسة أنه بالنسبة لعتبة 1.5 درجة مئوية، فإن جميع المناطق الرئيسية المتوقعة سوف تصل إليها بحلول عام 2040 أو قبل ذلك. ومن المتوقع أن نصل إلى عتبة 2.0 درجة مئوية بحلول عام 2040 بالنسبة لمعظم المناطق، وبحلول عام 2060 بالنسبة لجميع مناطق العالم. من المتوقع أن تصل درجة الحرارة إلى 3.0 درجة مئوية بحلول عام 2070 في جميع مناطق العالم باستثناء منطقة واحدة.

التركيز على التنمية المستدامة وأبحاث علوم الأرض

ومن الجدير بالذكر أن أحد الشخصيات الرئيسية في البحث الذي يتناوله هذا المقال، البروفيسور نوح ديفينبو، يتمتع بخلفية بارزة في مدرسة دوير للاستدامة. في مايو 2022، تبرع المستثمر الملياردير جون دوير من وادي السيليكون بمبلغ 1.1 مليار دولار لجامعة ستانفورد لإنشاء كلية دوير للاستدامة. وباعتبارها مستثمرة في شركات التكنولوجيا العملاقة في وادي السيليكون، فإن شركة Doerr هي أيضًا من المؤيدين القويين لتطوير التقنيات المستدامة. ويشجع الشركات على اعتماد تقنيات الطاقة النظيفة لمعالجة ظاهرة الاحتباس الحراري العالمي من خلال الاستثمار في تقنيات خالية من الانبعاثات وإلقاء الخطب.

في غضون عامين فقط منذ إنشائها، حققت مدرسة دور للاستدامة سلسلة من نتائج الأبحاث. بالإضافة إلى النتائج التي تمت مناقشتها في هذه المقالة، أطلقت الأكاديمية برنامج الشراكة Mineral-X، الذي يهدف إلى استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحديد مواقع الرواسب المعدنية الحرجة وبناء سلاسل توريد معدنية مرنة لدعم تطوير الطاقة المتجددة النظيفة. أيضًا،كما استخدمت الكلية تقنية الذكاء الاصطناعي لإجراء عدد من الدراسات، بما في ذلك مراقبة انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الصفرية، وتغيرات موجات الحر والاحتباس الحراري، وتأثير تغير المناخ على الأمراض البشرية.

البروفيسور نوح ديفينبو، مؤلف دراستين في هذه المقالة، هو عالم مهتم منذ فترة طويلة بقضايا المناخ العالمي. قبل ظهور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، نشر البروفيسور ديفينبو نتيجة بحثية مذهلة في وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في 22 أبريل 2019، حيث قال:"في دراسة حول تأثير الاحتباس الحراري على التفاوت الاجتماعي، تبين أن معظم البلدان الفقيرة أصبحت أكثر فقراً، في حين أصبحت معظم البلدان الغنية أكثر ثراءً، مقارنة بما كانت عليه قبل الاحتباس الحراري."

مع التأثير الثوري لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يواصل البروفيسور ديفينبو أيضًا مواكبة تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال AI4S. في عدد يناير 2023 من مجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم، أشار إلى أن درجات الحرارة العالمية ارتفعت بمقدار 1.1 أو 1.2 درجة مئوية منذ ما قبل الصناعة، أو منتصف القرن التاسع عشر، وأن الذكاء الاصطناعي يتوقع أن تتجاوز الأرض عتبة الاحترار البالغة 1.5 درجة مئوية بين عامي 2033 و2035. ومع ذلك، تظهر بيانات الأمم المتحدة أن درجات الحرارة العالمية في عام 2023 تجاوزت 1.5 درجة مئوية، وأن معدل ارتفاع درجة الحرارة العالمية تجاوز التوقعات.

بالإضافة إلى عمل البروفيسور ديفينبو، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالاحتباس الحراري العالمي واسع الانتشار. على سبيل المثال، في شهر يوليو/تموز من هذا العام، أخذ نموذج الذكاء الاصطناعي NeuralGCM الذي طوره فريق البحث في جوجل التنبؤ بالطقس ومحاكاة المناخ إلى مستوى جديد. يؤدي نموذج NeuralGCM أداءً جيدًا في التنبؤ بالمناخ على المدى الطويل. وتتوافق نتائج محاكاة توقعات المناخ على مدى 40 عامًا مع اتجاه الانحباس الحراري العالمي الذي أظهرته بيانات المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى.

مع التقدم المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، لدينا سبب للاعتقاد بأن سرعة ودقة توقعات الطقس سوف تتسارع بشكل أكبر.