به گزارش روش سئو به نقل از مهر؛ بحران جهانی آب امروز به یکی از مهم ترین دغدغه های راهبردی در اقصی نقاط جهان تبدیل گشته است. رشد جمعیت، گسترش شهرنشینی و تغییرات اقلیمی نه فقط میزان تقاضای آب را افزایش داده اند بلکه الگوهای مصرف را هم پیچیده تر از گذشته کرده اند. خیلی از کشورها با کاهش منابع آب تجدیدپذیر، افزایش فشار بر سفره های زیرزمینی و دوره های خشکسالی طولانی مدت مواجه هستند. در چنین شرایطی، مدلهای سنتی مدیریت آب توان پاسخ گویی کارآمد به این تحولات سریع را ندارند و دولت ها ناگزیر به بازطراحی سیاستهای آبی و سودجستن از تکنولوژی های جدید هستند.
در این میان، هوش مصنوعی بعنوان یکی از پیشران های اصلی تحول دیجیتال، ظرفیت آنرا دارد که شبکه های آبرسانی، تأسیسات تصفیه، سیستم های پایش کیفیت آب و فرایندهای کشاورزی را به سطحی جدید از کارایی، تاب آوری و پیشبینی پذیری برساند. ادغام داده های گسترده از منابع مختلف، شامل سنسورهای هوشمند، ایستگاه های هواشناسی، داده های هیدرولوژیک و الگوهای مصرف شهری، به هوش مصنوعی این امکان را می دهد که تحلیل های جامع تری وضعیت عرضه کند و بر چالش های دیرینه ای مانند فرسودگی زیرساخت، هدررفت شبکه، افت فشار، ناکارآمدی توزیع و تخصیص غیر بهینه آب فائق آید.
با وجود این مزایا، توسعه سیستم های هوش مصنوعی هزینه های زیست محیطی مهمی هم بهمراه دارد. مراکز داده ای که برای آموزش و پردازش مدلهای عظیم مورد نیاز هستند، به حجم قابل توجهی از آب برای خنک سازی متکی هستند و این مصرف بالا در مناطق مواجه با تنش آبی، می تواند فشار مضاعفی بوجود آورد. به این ترتیب، کارشناسان باور دارند که این روند باعث بروز نوعی پارادوکس در رابطه هوش مصنوعی و مدیریت منابع آب می شود. بعبارت دیگر، این فناوری که می تواند نجات بخش منابع آب باشد، خود مصرف کننده جدی آب است و در تعدادی مواقع با نیازهای جوامع محلی وارد رقابت می شود. این گزارش با هدف تحلیل جامع این دوگانه، تلاش می کند ضمن بررسی ظرفیتهای تحول آفرین هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب، دستاوردهای زیست محیطی توسعه این فناوری را هم واکاوی کند و زمینه ای برای گفت و گو درباره ی راهکارهای موازنه بخش فراهم آورد.
چشم انداز سرمایه گذاری در آب دیجیتال
بر اساس گزارش سال ۲۰۲۴ مؤسسه تحقیقاتی «Bluefield Research»، سرمایه گذاری در راهکارهای دیجیتال مدیریت آب در ایالات متحده سالانه ۶.۵ درصد رشد خواهد داشت و تا سال ۲۰۳۰ به ۱۰.۸ میلیارد دلار در سال خواهد رسید. بیشترین سهم این سرمایه گذاری به مواردی چون کنتور گذاری هوشمند و مدیریت ارتباط با مشتریان اختصاص دارد؛ حوزه ای که با سهمی معادل ۴۱ درصد، نقش محوری در تحول مدیریت مصرف، شفافیت صورتحساب ها و پایش لحظه ای الگوهای استفاده از آب ایفا می کند.
پس از آن، مدیریت شبکه با سهم ۲۰ درصدی قرار دارد؛ حوزه ای که بوسیله پایش مستمر فشار، جریان و وضعیت لوله ها، به افزایش تاب آوری شبکه و کاهش هدررفت کمک می نماید. بخش های مدیریت دارایی و عملیات و همین طور مدیریت کارخانه و تصفیه خانه هم هرکدام با ۱۸ درصد سهم، نشان دهنده اهمیت بیش از پیش استفاده از داده برای برنامه ریزی تعمیرات، بهینه سازی مصرف انرژی، ارتقاء کیفیت آب و افزایش طول عمر تجهیزات هستند. این توزیع سرمایه گذاری آشکار می سازد که صنعت آب در راه گذار از چارچوب های سنتی به نظام های مبتنی بر تحلیل داده و هوش مصنوعی حرکت می کند و این گذار ساختاری آینده حکمرانی آب را تعریف مجدد خواهدنمود.
کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت آب
مدیریت هوشمند منابع آب: هوش مصنوعی با تحلیل مجموعه گسترده ای از داده ها که شامل پیشبینی های هواشناسی، الگوهای مصرف، سطح منابع موجود و روندهای جمعیتی است، به دولت های محلی این امکان را می دهد که تصویر دقیق تر و عمیق تری از وضعیت شبکه آب و نیازهای آینده به دست آورند. این شناخت دقیق، پایه ای برای تصمیم سازی هوشمند در حوزه توزیع آب و مدیریت تخصیص منابع بوجود می آورد. در این چارچوب، هوش مصنوعی می تواند برنامه های توزیع را بر مبنای الگوی حقیقی مصرف تنظیم کند، جریان و فشار آب را متناسب با تقاضای لحظه ای تغییر دهد و از ایجاد نقاط اتلاف یا فشار بیش از اندازه جلوگیری نماید.
بهبود این فرایندها در نهایت به کاهش هدررفت آب، افزایش کارآیی شبکه و کاهش چشم گیر هزینه های انرژی منجر می شود؛ امری که هم به نفع بازیگران تأمین کننده آب است و هم به کاهش هزینه های نهائی مصرف کنندگان کمک می نماید. نتیجه این مداخلات، شبکه ای پایدارتر، قابل اعتمادتر و کارآمدتر است که می تواند در مقابل نوسانات تقاضا و فشارهای محیطی عملکردی مطلوب داشته باشد.
تعمیرات پیش نگرانه و تشخیص نشت: هوش مصنوعی با سودجستن از داده های حسگرها، سوابق تجهیزات و تصاویر ماهواره ای، می تواند تصویری جامع و لحظه به لحظه از وضعیت عملیاتی شبکه های آبی عرضه نماید. این فناوری با تحلیل الگوهای عملکردی تجهیزات و زیرساخت ها، می تواند قبل از آن که شکست یا خرابی در شبکه توزیع رخ دهد، نشانه های اولیه بروز مشکل را شناسایی کند و هشدارهای لازم را صادر نماید. شناسایی ناهنجاری ها در جریان یا فشار آب، تحلیل تغییرات غیرعادی در عملکرد پمپ ها یا مشاهده نشتی های احتمالی در خطوط انتقال بوسیله الگوریتم های یادگیری ماشین بصورت خودکار صورت می گیرد. چنین قابلیت هایی به شرکت های آب کمک می نماید تا از توقف های ناخواسته و پرهزینه جلوگیری نمایند، برنامه های نگهداری و تعمیرات خودرا هدفمندتر سازند و عمر مفید زیرساخت ها را بطور قابل توجهی بالا برند.
نمونه ای ملموس از این رویکرد، شهر توسان آریزونا است. در این شهر، تحلیل داده های تاریخی شکست لوله ها در کنار اطلاعات محیطی مانند نوع خاک، شرایط آب وهوایی و الگوهای توسعه شهری، امکان پیشبینی دقیق تر نقاط پرریسک را فراهم آورده است. مدیران شبکه آبرسانی توسان به کمک این سامانه می توانند تصمیم هایی خیلی هدفمندتر درباره ی تعمیر، تعویض یا تقویت دارایی ها اتخاذ کنند و بنابراین راندمان و تاب آوری شبکه را بالا برند.
بهینه سازی مصرف انرژی در تصفیه فاضلاب: بخش تصفیه فاضلاب یکی از انرژی بالاترین مراحل زنجیره مدیریت آب است و مرحله هوادهی در تصفیه خانه ها به تنهایی تا ۶۰ درصد کل انرژی مصرفی این فرآیند را به خود اختصاص می دهد. این مرحله برای تأمین اکسیژن موردنیاز میکروارگانیسم ها طراحی شده است، اما تنظیم ناصحیح آن می تواند منجر به مصرف بی رویه انرژی و افزایش هزینه های عملیاتی شود.
در چنین بستری، هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می کند. سیستم های مذکور با تحلیل داده های ورودی شامل جریان فاضلاب، کیفیت آب، شرایط جوی و الگوهای مصرف، می تواند نرخ هوادهی را لحظه به لحظه تنظیم کرده و از اتلاف انرژی پیشگیری کند. این قابلیت همین طور به تصفیه خانه ها کمک می نماید با حفظ کیفیت فرایند تصفیه، مصرف انرژی را به صورت قابل ملاحظه ای کاهش دهند و هزینه های عملیاتی را تحت کنترل نگه دارند. به این ترتیب، هوش مصنوعی نه فقط راندمان انرژی را بیشتر می کند بلکه زمینه ساز مدیریت هوشمندتر و کم هزینه تر در این بخش حیاتی می شود.
کشاورزی دقیق: کشاورزی بزرگ ترین بخش مصرف کننده آب در جهان است و همین مورد آنرا به یکی از مهم ترین میدان های تحول برای تکنولوژی های جدید مبدل می کند. در خیلی از مناطق، الگوی آبیاری سنتی بر حدس و تجربه کشاورزان متکی است و به علت نادیده گرفتن تفاوت های اقلیمی، نوع خاک، نیاز حقیقی گیاه و تغییرات جوی، باعث اتلاف گسترده آب می شود. هوش مصنوعی با تحلیل ترکیبی داده های رطوبت خاک، پیشبینی های هواشناسی، کیفیت آب، نرخ تبخیر و خصوصیت های فیزیولوژیک هر محصول، این امکان را فراهم می آورد که آبیاری بصورت دقیق، زمان بندی شده و متناسب با نیاز حقیقی صورت پذیرد. این فناوری می تواند تعیین کند هر مزرعه دقیقا چه زمانی و چه میزان آب نیاز دارد، بنابراین از آبیاری بیش از اندازه یا کمتر از نیاز جلوگیری می شود.
اجرای این رویکرد نه فقط مصرف آب را به صورت چشمگیری می کاهد، بلکه اثر مستقیمی بر افزایش راندمان کشاورزی دارد. گیاهانی که بر مبنای داده های موثق و شرایط لحظه ای آبیاری می شوند، رشد پایدارتر و باردهی بیشتری پیدا می کنند، کیفیت محصول بصورت محسوسی بیشتر می شود و هزینه های کشاورز هم کاسته می شود. این مزایا در مقیاس ملی بهبود امنیت غذایی، تاب آوری کشاورزی در مقابل خشکسالی و کاهش فشار بر منابع آبی را بدنبال دارد. به این ترتیب، هوش مصنوعی در کشاورزی نه فقط ابزاری برای بهینه سازی فرایندها، بلکه یکی از مؤثرترین راه حل ها برای مدیریت منابع آب به شمار می آید.
پارادوکس توسعه هوش مصنوعی و مصرف آب
در حالی که هوش مصنوعی می تواند مدیریت آب را متحول کند، توسعه زیرساخت های در رابطه با آن خود یکی از عاملهای مهم تشدید فشار بر منابع آب به شمار می آید. مراکز داده عظیمی که برای آموزش و اجرای مدلهای زبانی بزرگ استفاده می شوند، بطور مستقیم به حجم بالایی از آب برای خنک سازی تجهیزات پردازشی وابسته هستند. بعنوان نمونه، یک دیتاسنتر با ظرفیت یک مگاوات ممکنست سالانه حدود ۲۵.۵ میلیون لیتر آب مصرف کند؛ رقمی که در مناطق خشک و نیمه خشک می تواند به سرعت تنش های آبی را تشدید کند.
پیش بینی ها نشان میدهد که تنها در ایالات متحده، مصرف آب مراکز داده تا سال ۲۰۲۸ ممکنست به ۱۵۰ تا ۱۸۰ میلیارد لیتر آب شیرین در سال برسد. اما این تمام ماجرا نیست. مصرف آب در زنجیره توسعه هوش مصنوعی فقط به خنک سازی مراکز داده محدود نمی شود؛ بلکه تولید برق موردنیاز سرورها هم بخش مهمی از آب را بطور غیرمستقیم مصرف می کند. برآوردها حاکی از آنست که مصرف انرژی سرورهای در رابطه با هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۸ به ۱۵۰ تا ۳۰۰ تراوات ساعت خواهد رسید و تولید این میزان انرژی نیازمند حجم عظیمی از آب برای نیروگاه ها است.
در کنار این موارد، تولید مواد اولیه مورد استفاده در سخت افزار مراکز داده هم به آب نیاز دارد. به عنوان نمونه، فرایند تولید تنها یک تن نمک لیتیوم، که ماده ای کلیدی در باتری های مراکز داده و تجهیزات الکترونیکی است، حدود دو تن آب مصرف می کند. مجموعه این عوامل نشان میدهد که رشد سریع زیرساخت های در رابطه با هوش مصنوعی نه فقط فشار مستقیمی بر منابع آب وارد می کند، بلکه از مسیرهای غیرمستقیم هم مصرف آب را بیشتر می کند و همین مورد پارادوکس میان نقش مثبت و منفی هوش مصنوعی در مدیریت آب را برجسته می سازد.
در چنین شرایطی، اتخاذ راهکارهایی چون بازیافت آب مصرفی و توسعه زیرساخت کم مصرف، برای ادامه روند توسعه فناوری مذکور، امری لازم و حیاتی بحساب می آید.
راه حل دوگانه هوش مصنوعی و کاهش و افزایش مصرف آب
هوش مصنوعی ظرفیت آنرا دارد که شبکه های آب رسانی، تصفیه خانه ها و بخش کشاورزی را متحول کند و این سه حوزه را از مدلهای سنتی و واکنشی به سوی مدیریت پیش نگرانه، داده محور و هوشمند سوق دهد. در حالی که تنش های آبی در خیلی از مناطق جهان بصورت تصاعدی درحال تشدید است و الگوی بارندگی، توزیع منابع و کیفیت آب دستخوش تغییرات اساسی شده، نقش تکنولوژی های جدید بالاتر از هر زمان دیگری برجسته شده است. هوش مصنوعی با پردازش مستمر داده ها، شناسایی روندهای پنهان، پیشبینی نیازها و عرضه سفارش های مبتنی بر فناوری، می تواند پایداری منابع، تاب آوری شبکه و کارآیی عملیاتی را بصورت قابل توجهی افزایش دهد.
با این حال، توسعه و بهره برداری از این فنآوری چالش های مهمی هم خصوصاً در عرصه مصرف آب بوجود آورده است. زیرساخت های پردازشی موردنیاز برای آموزش و میزبانی مدلهای بزرگ، به حجم عظیمی از آب برای خنک سازی وابسته هستند و این مورد در مناطقی که با محدودیت منابع آبی مواجه هستند، گاه به رقابت مستقیم میان صنعت و نیازهای اجتماعی منجر گردیده است. در تعدادی مناطق، رشد سریع مراکز داده تقاضایی بوجود آورده که حتی از ظرفیت تأمین محلی فراتر رفته و فشار مضاعفی بر سفره های زیرزمینی و منابع سطحی وارد کرده است. این وضعیت تهدیدی برای امنیت آب شهری و کشاورزی به شمار می آید و به ایجاد دوگانگی ساختاری میان مزایای هوش مصنوعی و هزینه های زیست محیطی آن دامن می زند.
در نهایت میتوان نتیجه گرفت که برای عبور از این چالش، ایجاد موازنه ای هوشمند و مبتنی بر حکمرانی یکپارچه ضرورت دارد. این موازنه تنها زمانی حاصل می شود که دولت ها، شرکت های فناوری، صنایع بزرگ، شرکت های آب و نهادهای تنظیم گر در کنار یکدیگر قرار گیرند و مدلهای مدیریت آب را بر پایه بازچرخانی، کاهش مصرف، بهینه سازی انرژی و توسعه مراکز داده کم مصرف تعریف مجدد کنند. در چنین چارچوبی، هوش مصنوعی به جای آن که باری بر منابع آبی باشد، به بخشی از چاره تبدیل می شود و امکان بهره برداری پایدار از ظرفیتهای آن بدون تشدید هزینه های زیست محیطی فراهم می شود. بطور خلاصه، طبق گزارش سال ۲۰۲۴ مؤسسه تحقیقاتی Bluefield Research، سرمایه گذاری در راهکارهای دیجیتال مدیریت آب در ایالات متحده سالانه ۶.۵ درصد رشد خواهد داشت و تا سال ۲۰۳۰ به ۱۰.۸ میلیارد دلار در سال خواهد رسید. نتیجه این مداخلات، شبکه ای پایدارتر، قابل اعتمادتر و کارآمدتر است که می تواند در مقابل نوسانات تقاضا و فشارهای محیطی عملکردی مطلوب داشته باشد. اما این تمام ماجرا نیست.
