آینده هوای پاک!

افزایش تراکم ذرات معلق ناشی از فعالیت‌های صنعتی، رشد مصرف سوخت‌های فسیلی، گسترش حمل‌ونقل مبتنی‌بر انرژی‌های آلاینده و شتاب‌گیری روند گرم‌شدن کره زمین دراثر تغییرات اقلیمی، همگی موجب شده‌اند وضعیت کیفیت هوا در بسیاری از مناطق جهان به مرزی برسد که سلامت تنفسی، قلبی و شناختی میلیون‌هانفر به‌شکل روزمره تهدید شود. در کنار این‌روندها، تشدید آتش‌سوزی‌های گسترده در جنگل‌ها که پیامد تخریب زیست‌بوم‌ها و افزایش دما به‌شمار می‌رود، موج تازه‌ای از ریزذرات را وارد جو می‌کند که به‌صورت فرامرزی جابه‌جا می‌شود و بر کیفیت هوا در مناطق دوردست اثر می‌گذارد. هم‌زمان، فناوری‌های نوظهور به‌ویژه هوش مصنوعی با سرعتی بی‌سابقه درحال‌تحول سازوکارهای صنعتی، شهری و ارتباطی هستند و این تحول پرسشی اساسی را مطرح کرده است: نقش این فناوری قدرتمند در حفاظت از کیفیت هوا و تحقق عدالت زیست‌محیطی چیست و چگونه می‌توان از ظرفیت آن برای پایش دقیق‌تر، پیش‌بینی عالمانه‌تر و مداخله هدفمندتر در مسیر کاهش آلودگی بهره گرفت. داده‌های علمی نشان می‌دهد آلودگی هوا سالانه موجب بیش از ده میلیون مرگ در سطح جهان می‌شود و ۹۹ درصد جمعیت زمین درمعرض سطوحی از آلودگی هوا قرار دارند که بر سلامت بدن و عملکرد شناختی اثر می‌گذارد. براساس برآوردهای صورت‌گرفته، با وجود پیشرفت خودروهای برقی و افزایش آگاهی نسبت به پایداری، گزارش آژانس حفاظت محیط‌زیست آمریکا روشن می‌کند که صنایع، نیروگاه‌های برق و بخش حمل‌ونقل درمجموع ۷۸ درصد آلودگی کربنی هوا را تولید می‌کنند. درچنین‌شرایطی، جمعیت کم‌درآمد، کودکان، سالمندان و جوامع بومی درمعرض بیشترین آسیب قرار دارند. کاربرد هوش مصنوعی و کلان‌داده‌ها در حوزه محیط‌زیست به‌شکل چشمگیری درحال‌گسترش است. مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی آلودگی که برپایه تحلیل رفت‌وآمد و الگوهای مکانی فعالیت‌های صنعتی توسعه یافته‌اند، توانسته‌اند دقت برآورد آلودگی را به‌صورت میانگین ۱۷.۵ درصد افزایش دهند؛ رقمی که برای سیاست‌گذاری شهری و مداخله در مناطق آسیب‌پذیر اهمیت چشمگیری دارد. برهمین‌اساس، حس‌گرهای پوشیدنی جدید، همچون ابزار طراحی‌شده در دانشکده بهداشت عمومی دانشگاه ییل، به افراد امکان می‌دهد میزان مواجهه با ترکیبات شیمیایی محیطی را اندازه‌گیری کنند و تصویری دقیق از وضعیت آلاینده‌های اطراف خود به‌دست آورند. براساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد، ابتکار Equal Air Collaborative که با مشارکت شرکت‌ها و نهادهای پیشرو درزمینهٔ مقابله با آلودگی هوا شکل گرفته، با هدف ترویج راه‌حل‌های مشترک برای مقابله با بحران آلودگی دراین‌حوزه طراحی شده است. این ابتکار بر کاربرد هوش مصنوعی در شبکه‌سازی داده‌ها، شناسایی آلاینده‌های ناشناخته و طراحی سازوکارهای نظارت مردمی تکیه دارد. پروژه Equal Air Project که توسط شرکت Coupa و با همکاری نهادهای غیرانتفاعی چون Earth Watch و Sustainable Silicon Valley و دانشکده بهداشت عمومی دانشگاه ییل انجام شده است، نمونه‌ای از پایش میدانی هوشمند آلودگی هوا به‌شمار می‌رود که بااستفاده‌از حس‌گرهای پراکنده در منطقه خلیج سان‌فرانسیسکو نشان داد کیفیت هوای نقاط مختلف حتی در یک محدوده جغرافیایی کوچک تفاوت‌های چشمگیر دارد. تحلیل اقتصادی بسیاری از متخصصان نشان می‌دهد که آلودگی هوا علاوه‌بر مضرات بی‌شمار در حوزه سلامت فردی، پیامدهای گسترده‌ای بر بهره‌وری نیروی کار نیز دارد. در سطح جهانی بیش از یک‌میلیارد و دویست میلیون روز کاری دراثر آلودگی هوا از بین می‌رود و پیش‌بینی می‌شود این‌رقم تا سال ۲۰۶۰ به حدود سه‌میلیارد و هشت‌صد میلیون روز برسد. کسب‌وکارها به‌ویژه در حوزه فناوری اطلاعات که نیروی انسانی نخبه و متخصص نقش اساسی در ارزش‌آفرینی آن‌ها دارد با هر میزان افت سلامت و عملکرد شناختی کارکنان ممکن است زیان قابل‌توجهی متحمل شوند. یکی‌دیگر از ابعاد کمترشناخته‌شده بحران آلودگی هوا، وجود آلاینده‌هایی است که هنوز در چارچوب‌های نظارتی رسمی تعریف نشده‌اند. به‌عنوان‌مثال، ذرات معلق ناشی از لاستیک خودروها نمونه‌ای از آلاینده‌های بسیارخطرناک است که اثرات آن در بسیاری از مقررات محیط‌زیستی لحاظ نشده است. درهمین‌راستا، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با توانایی پردازش داده‌های حجیم می‌توانند این آلاینده‌های پنهان را شناسایی کنند و مسیر سیاست‌گذاری و مدیریت آلودگی هوا را به‌سوی مقابله مؤثر با انواع جدید آلاینده را هدایت کنند. به‌زعم طیف گسترده‌ای از کارشناسان، هوش مصنوعی تنها یک ابزار حل مسئله نیست و درک پیامدهای زیست‌محیطی، چرخه کامل توسعه و بهره‌برداری از آن برای سیاست‌گذاری مؤثر، ضرورتی انکارناپذیر دارد. زیرساخت‌های پردازشی موردنیاز برای مدل‌های یادگیری عمیق و سامانه‌های داده‌محور به توان محاسباتی قابل‌توجهی وابسته هستند و این توان محاسباتی درعمل به‌معنای مصرف برق گسترده، توسعه مراکز داده و افزایش تقاضا برای شبکه‌های خنک‌سازی است. رشد تعداد مراکز داده در سطح جهان که به‌دلیل رقابت فزاینده در حوزه هوش مصنوعی شتاب گرفته است به افزایش مصرف برق در مقیاس ملی و منطقه‌ای منجر شده و همین‌روند نگرانی‌هایی درباره تشدید فشار بر شبکه انرژی و آلودگی ناشی از تولید برق ایجاد کرده است. براساس یافته‌های علمی پژوهش‌های انجام‌شده در چین، افزایش مصرف برق در ارتباط مستقیم با کاهش شاخص کیفیت هوا قرار دارد؛ زیرا هر سطح اضافی از مصرف انرژی که ازطریق نیروگاه‌های مبتنی‌بر سوخت‌های فسیلی تأمین شود، میزان بیشتری از ذرات معلق و گازهای آلاینده را وارد جو می‌کند. این واقعیت نشان می‌دهد توسعه هوش مصنوعی بدون تدابیر کاهش مصرف انرژی می‌تواند اثرات معکوس بر سلامت محیط‌زیست داشته باشد. علاوه‌براین، تولید سخت‌افزارهای پیشرفته مانند تراشه‌های پردازشی ویژه یادگیری ماشین نیازمند استخراج فلزات نادر، صرف انرژی بالا در فرایندهای صنعتی و ایجاد زنجیره تأمین پیچیده‌ای است که هر یک پیامدهای زیست‌محیطی خاص خود را دارد. باتوجه‌به این چالش‌ها، آینده توسعه هوش مصنوعی نیازمند رویکردی است که مدیریت انرژی را در محور اصلی قرار دهد. طراحی تراشه‌های کم‌مصرف، توسعه مراکز داده مبتنی‌بر انرژی‌های تجدیدپذیر، استفاده از سامانه‌های تهویه و خنک‌سازی با بهره‌وری بالا و پیاده‌سازی معماری‌های محاسباتی بهینه از جمله اقداماتی است که می‌تواند اثرات منفی زیست‌محیطی هوش مصنوعی را کاهش دهد. همچنین لازم است سیاست‌گذاری‌های ملی و بین‌المللی مسیر توسعه فناوری را به‌سمت الگوهایی هدایت کند که بین نیازهای محاسباتی و الزامات پایداری محیط‌زیستی توازن برقرار می‌نمایند. جهان آینده با سرعتی بی‌سابقه به‌سمت کاربرد گسترده هوش مصنوعی حرکت می‌کند و همین‌روند ضرورت بازاندیشی در نسبت میان توسعه فناوری و سلامت عمومی را دوچندان می‌سازد. بحران آلودگی هوا که اکنون از مهم‌ترین تهدیدهای زیست‌محیطی و سلامت انسانی محسوب می‌شود، نمونه بارزی از مسئله‌ای است که بدون استفاده از ابزارهای تحلیلی پیشرفته و قابلیت‌های پردازش داده‌های کلان پاسخ‌های کارآمد نخواهد یافت؛ بنابراین، می‌توان نتیجه گرفت که هوش مصنوعی با توانایی مدل‌سازی پیشرفته، آشکارسازی الگوهای پنهان و افزایش دقت پایش میدانی قادر است زیرساخت سیاست‌گذاری را به‌گونه‌ای متحول کند که مداخلات محیط‌زیستی از حالت واکنشی به مرحله پیش‌نگر ارتقا یابد. ترکیب ظرفیت‌های نهادی، همکاری شبکه‌ای میان بخش خصوصی، دانشگاه‌ها و نهادهای عمومی و بهره‌گیری از توان تحلیلی هوش مصنوعی زمینه‌ای فراهم می‌کند که تحقق هوای پاک نه یک آرمان بلندمدت و دورازدسترس، بلکه مسیری قابل‌برنامه‌ریزی و قابل‌ارزیابی شود. یافته‌های پروژه‌هایی مانند Equal Air Collaborative نشان می‌دهد که استفاده سازمان‌یافته از داده‌های محیطی و روش‌های یادگیری ماشین قادر است نابرابری‌های زیست‌محیطی را آشکار کند و امکان طراحی سیاست‌های هدفمند برای کاهش آسیب‌پذیری جوامع کم‌برخوردار را فراهم آورد. درنهایت، به‌نظر می‌رسد که در چنین چارچوبی، مشارکت فعال سیاست‌گذاران، نوآوران و پژوهشگران دراین‌جریان همکاری یک ضرورت محسوب می‌شود زیرا تنها با تداوم این همکاری است که می‌توان افقی شکل داد که در آن توسعه فناوری با سلامت عمومی در تعارض قرار نگیرد و به تقویت عدالت زیست‌محیطی کمک کند.