الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح أداة حاسمة على مستوى العالم لفهم ومعالجة التحديات المعقدة للتغير المناخي. من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة بكفاءة، يساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين وصانعي السياسات والمنظمات البيئية على الحصول على رؤى أعمق حول أنماط المناخ، والتنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية، وتقييم استراتيجيات التخفيف. يُعد التغير المناخي أحد أكثر قضايا الإنسانية إلحاحًا، إذ يهدد النظم البيئية والتنوع البيولوجي والمجتمعات في جميع أنحاء العالم. غالبًا ما تتعثر طرق دراسة المناخ التقليدية بسبب حجم البيانات وتعقيدها، ولكن الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي ومعالجة البيانات لتفسير كميات هائلة من المعلومات من صور الأقمار الصناعية، وشبكات الحساسات، وبيانات الطقس. واحدة من التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي مراقبة إزالة الغابات، وهي مهمة جدًا نظرًا لأن الغابات تعتبر مخازن كربون حيوية تقلل من ثاني أكسيد الكربون في الجو. تتسبب الأنشطة البشرية مثل logging والزراعة في تعطيل هذا التوازن. تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الصور الفضائية بشكل شبه فوري لاكتشاف عمليات القطع غير القانونية، وتقييم تدهور الغابات، ورصد جهود التجديد، وتقديم تلك الرؤى للدول والوكالات المعنية بالحفاظ على البيئة لدعم تنفيذ الحماية والتخطيط لإعادة التشجير. كما يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في تحسين التنبؤ بحدوث الظواهر الجوية المتطرفة — مثل الأعاصير والفيضانات وموجات الحر والجفاف — التي تزداد وتيرتها وشدتها بسبب التغير المناخي، مما يؤدي إلى آثار اجتماعية واقتصادية وخيمة. تعالج نماذج الذكاء الاصطناعي البيانات الجوية التاريخية والحالية، ودرجات حرارة المحيطات، وأنماط الغلاف الجوي لتوفير تنبؤات أكثر دقة. التحذيرات المبكرة من الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تمكن من الاستعداد بشكل أفضل، والإخلاءات في الوقت المناسب، وتقليل الأضرار والخسائر البشرية. علاوة على ذلك، يعزز الذكاء الاصطناعي إنتاج الطاقة المتجددة، وهو أمر حيوي لتقليل الاعتماد على الوقود الأحفوري وتقليل غازات الدفيئة.

يتطلب إدارة الشبكات الكهربائية التي تعتمد على الشمس والرياح وغيرها من المصادر المتقطعة توازنًا بين العرض والطلب. تتنبأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بإنتاج الطاقة باستخدام توقعات الطقس والبيانات التاريخية، مما يضمن توزيع الطاقة بكفاءة، وتخزينها، واستقرار الشبكة، وتقليل التكاليف، وتيسير الانتقال إلى أنظمة طاقة مستدامة أكثر سلاسة. تُظهر المشاريع المبتكرة الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي في جهود المناخ — على سبيل المثال، الشبكات العصبية التلافيفية التي تحلل إزالة الغابات في الأمازون وجنوب شرق آسيا، والشبكات العصبية العودية التي تعزز تتبع الأعاصير في الأطلسي، والمنصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تدير الشبكات الذكية في الدول التي توسع البنية التحتية للطاقة المتجددة. إن اندماج الذكاء الاصطناعي وعلوم المناخ يخلق تآزرًا قويًا يسرع التقدم نحو بيئة مستدامة. يزداد تقدير صانعي السياسات والمنظمات لرؤى الذكاء الاصطناعي المستمدة من البيانات لتطوير سياسات تستند إلى الحقائق. الجمع بين الخبرة البشرية وذكاء الآلة يؤدي إلى استراتيجيات مناخية أكثر تكيفًا وفعالية. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في جهود المناخ. فإتاحة البيانات وجودتها، ومعالجة القضايا الأخلاقية مثل المراقبة والخصوصية، ومنع التحيزات في نماذج الذكاء الاصطناعي، تتطلب إدارة دقيقة. التعاون الفعال بين الحكومات والقطاعات الخاصة والأوساط الأكاديمية والمجتمع المدني ضروري لتجاوز هذه العقبات والاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي. ختامًا، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في فهم واستجابة التغير المناخي من خلال تحليل البيانات المعقدة، وتعزيز دقة التنبؤ، وتحسين إدارة الموارد. سيكون الاستثمار المستمر في أبحاث الذكاء الاصطناعي ونشره بمسؤولية أمرًا حيويًا لتحقيق الاستدامة والمرونة على المستويين العالمي والمحلي.