دراسة علمية بالجامعة الدولية الخاصة للعلوم والتكنولوجيا تستعرض دور الذكاء الاصطناعي في تحقيق استدامة الموارد المائية

 في إنجاز علمي جديد يعزز مكانة الجامعة في مجالات البحث والتطوير، نشرت مجلة “Next Sustainability“ العالمية المحكّمة ــ التابعة لدار النشر المرموقة  Elsevier  والمتاحة عبر منصة ScienceDirect    والمفهرسة ضمنScopus  دراسة علمية متقدمة أجراها باحث من الجامعة الدولية الخاصة للعلوم والتكنولوجيا، حملت عنوان:
“نحو بنية تحتية مرنة للمياه باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل موارد مائية مستدامة“
تأتي هذه الدراسة في وقت تشهد فيه أنظمة المياه العالمية ضغوطاً متزايدة، لتؤكد أن إدارة موارد المياه المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُحدث ثورة حقيقية من خلال تمكين ممارسات أكثر كفاءة، واستدامة، وقدرة على التنبؤ بالمخاطر.

محاور الدراسة والتطبيقات الذكية
ركزت الدراسة على التطبيقات متعددة الأوجه للذكاء الاصطناعي، واستعرضت كيف تتيح الخوارزميات المدمجة مع تقنيات الاستشعار وتحليلات البيانات حلولاً مبتكرة في أربعة مجالات رئيسية:

* مراقبة جودة المياه: تقييم جودة المياه في الوقت الفعلي، والكشف المبكر عن التلوث، والتنبؤ باتجاهات الملوثات.
* التنبؤ بالفيضانات: معالجة البيانات الأرصادية والهيدرولوجية لتقديم تنبؤات دقيقة وفي الوقت المناسب، مما يساعد في الاستعداد المبكر لمواجهة الكوارث الطبيعية.
* التنبؤ بحجم الطلب: استخدام نماذج ذكية لتخصيص الموارد وتحسين شبكات التوزيع، مما يقلل الهدر والتكاليف التشغيلية.
* تحسين عمليات الري: دمج تقنيات استشعار رطوبة التربة مع بيانات الطقس لجدولة الري بدقة، مما يعزز الحفاظ على المياه ويرفع إنتاجية المحاصيل الزراعية.
 دقة برمجية وتكامل مع إنترنت الأشياء (IoT)

أظهرت الدراسة الدقة العالية لنماذج التعلم الآلي والتعلم العميق في التنبؤ بمحددات جودة المياه والمخاطر البيئية؛ حيث شمل البحث تقييم نماذج متطورة مثل:
* نموذج المتوسطات المتحركة التكاملي ذاتي الانحدار (ARIMA).
* الشبكات العصبية وأشجار القرار.
* مقاربات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) والمتكررة (RNNs).
* النماذج التجميعية (Ensemble Models).
وأبرز الباحث أن التآزر بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IoT) يسهل عملية جمع البيانات المستمرة ذات الدقة العالية، مما ينقل إدارة المياه من “أساليب رد الفعل التقليدية” إلى “الإدارة الاستباقية الذكية”.
 تحديات وآفاق مستقبلية
لم تغفل الدراسة التحديات الحالية التي تواجه هذا القطاع؛ حيث أشارت إلى عقبات تتعلق بـ جودة البيانات، قابلية تفسير النماذج، وتكامل البنية التحتية.

وأوصت الدراسة بأن التطورات المستقبلية في شبكات الاستشعار، والاستشعار عن بُعد، والتعلم العميق ستسهم في صقل دقة التنبؤات والكفاءة التشغيلية بشكل أكبر، مشددة على أهمية الابتكار المستمر، ومشاركة أصحاب المصلحة، والدعم السياساتي لإنشاء أنظمة مياه مرنة ومستدامة وذكية حول العالم.