نسخه نجات آب در هوش مصنوعی؛ از پیش بینی سیلاب تا مدیریت منابع

به گزارش خبرنگار مهر؛ پدیده‌های آب‌وهوایی طی دو دهه گذشته با شدتی بی‌سابقه در سراسر جهان افزایش یافته‌اند؛ روندی که نه‌تنها فراوانی حوادث مخرب طبیعی را بیشتر کرده بلکه دامنه جغرافیایی و شدت اثرات آن‌ها را نیز گسترش داده است.
گزارش اخیر دفتر کاهش خطرپذیری بلایای سازمان ملل متحد نشان می‌دهد که سیلاب‌ها اکنون تا ۴۰ درصد از کل بلایای مرتبط با شرایط جوی را تشکیل می‌دهند و بسامد وقوع آن‌ها از سال ۲۰۰۰ تاکنون بیش از دو برابر شده است.
این افزایش چشمگیر تنها به تعداد وقایع محدود نمی‌شود، بلکه خسارات مالی ناشی از سیلاب‌ها نیز سالانه به صورت میانگین به ۳۸۸ میلیارد دلار رسیده و بسیاری از زیرساخت‌های حیاتی، سکونتگاه‌های انسانی و زمین‌های کشاورزی را در معرض آسیب قرار داده است.
هم‌زمان با افزایش سیلاب‌ها، خشکسالی‌ها نیز با گستره و شدت بیشتری مناطق مختلف جهان را تحت‌تأثیر قرار داده‌اند و چرخه آب را در بسیاری از حوضه‌های آبریز دچار بی‌ثباتی کرده‌اند.
تغییرات اقلیمی موجب شده دوره‌های ترسالی و خشکسالی به‌صورت نامنظم و با شدت بیشتر رخ دهند و پیش‌بینی‌پذیری وضعیت منابع آب دشوارتر از گذشته شود.
این شرایط پیچیده، ضرورت بهره‌گیری از ابزارهای پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی را برای تحلیل بهتر داده‌های اقلیمی، مدیریت هوشمند منابع آب و کاهش ریسک بلایا دوچندان کرده است؛ زیرا فناوری‌های سنتی دیگر قادر به پاسخگویی به چنین سطحی از عدم قطعیت و تغییرات سریع محیطی نیستند.
معرفی مدل نوآورانه پیش‌بینی سیلاب
در پاسخ به این چالش‌ها، یک تیم پژوهشی بین‌المللی موفق به توسعه مدلی هیدرولوژیک شده است که با ترکیب هوش مصنوعی و مدل‌سازی مبتنی بر فیزیک، قابلیت پیش‌بینی سیلاب و مدیریت منابع آب را در مقیاسی جهانی فراهم می‌کند.
این مدل تحقیقاتی که نتایج بررسی عملکرد آن در نشریه معتبر «Nature Communications» منتشر شده، امکان ارائه داده‌های دقیق، محلی‌سازی‌شده و قابل اعتماد برای مدیریت آب، برنامه‌ریزی کشاورزی و حفاظت از اکوسیستم‌ها را فراهم می‌کند.
این سامانه قادر است مناطقی به وسعت ۳۶ کیلومتر مربعی را در سراسر جهان شبیه‌سازی کند و در مناطقی با داده‌های دقیق‌تر، با وضوح ۶ کیلومتر مربع عمل نماید.
چنین دقتی در یک مدل جهانی، پیشرفتی چشمگیر محسوب می‌شود و به گفته پژوهشگران، دسترسی به داده‌های جزئی و قابل اتکا را حتی برای کشورها و مناطقی ممکن می‌سازد که پیش‌تر فاقد چنین امکاناتی بوده‌اند.
نقطه عطفی بزرگ در علم هیدرولوژی
چائوپنگ شن، استاد مهندسی عمران و محیط‌زیست دانشگاه پن‌استیت و نویسنده ارشد مقاله پژوهشی مذکور، این مدل را نقطه عطفی در هیدرولوژی جهانی توصیف می‌کند.
او تأکید می‌کند که ترکیب پوشش جهانی، وضوح بالا و کیفیت داده‌ها موجب شده که برای نخستین بار یک مدل جهانی بتواند به‌طور واقعی در مدیریت آب در مقیاس محلی کاربرد داشته باشد.
بر اساس برآوردهای صورت گرفته، این مدل علاوه بر کمک به پیش‌بینی دقیق رخدادهای سیلابی، قادر است دانش پیشینی قدرتمندی در اختیار برنامه‌های ماهواره‌ای جهانی قرار دهد و همچنین به مناطق کمتر توسعه‌یافته فاقد خدمات پیشرفته مدیریت آب، یاری رساند.
کشف رفتارهای جدید چرخه آب تحت تأثیر تغییرات اقلیمی
این مدل هم‌زمان با ارائه توان پیش‌بینی سیلاب، بینش‌های ارزشمندی درباره رفتار سامانه‌های هیدرولوژیک در اختیار پژوهشگران قرار داده است.
نتایج بررسی‌ها نشان می‌دهد که تعادل میان آب‌های سطحی، آب‌های زیرزمینی و میزان رطوبت پیش‌بینی شده، برخلاف تصوری که پیش‌تر وجود داشت، ثابت نیست و در اثر تغییرات اقلیمی سال به سال و منطقه به منطقه تغییر می‌کند.
به‌عنوان نمونه، جریان رودخانه‌ها در بخش‌هایی از اروپا کاهش یافته و این امر موجب کاهش آب شیرین، افزایش شوری و دگرگونی اکوسیستم‌های محلی شده است.
یافته دیگر این پژوهش نشان می‌دهد که نرخ بالا آمدن یا افت سطح رودخانه‌ها پس از بارش و نحوه واکنش آن‌ها به شرایط محیطی نسبت به گذشته تغییرات قابل‌توجهی داشته است.
مدل توسعه‌یافته در برآوردهای صورت گرفته، توانسته این تحولات رفتاری پیچیده را با دقت مناسبی ثبت و پیش‌بینی کند.
ترکیب نوآورانه هوش مصنوعی و مدل‌سازی فیزیکی
برتری اصلی این مدل، روش ترکیبی آن است که شبکه‌های عصبی را با مؤلفه‌های فیزیک‌محور تلفیق می‌کند.
بخش فیزیکی، فرایندهای کلیدی چرخه آب شامل بارش، نفوذ در خاک، تغذیه آب زیرزمینی، جریان رودخانه‌ها و تبخیر را براساس معادلات ریاضی و قوانین طبیعی مدل‌سازی می‌کند.
در مقابل، شبکه عصبی ضمن یادگیری پارامترهای این فرآیندها، کاستی‌ها و داده‌های ناقص را به‌صورت پویا اصلاح و تکمیل می‌نماید.
این ترکیب موجب می‌شود مدل حتی در مناطق دارای داده‌های محیطی اندک نیز رفتارهای هیدرولوژیک پایه را به‌درستی شبیه‌سازی کرده و از انحرافات رایج مدل‌های صرفاً داده‌محور جلوگیری کند.
به‌گفته شن، شبکه‌های عصبی با قدرت یادگیری از داده‌های عظیم، قابلیت پر کردن شکاف‌های اطلاعاتی را دارند، اما در پیش‌بینی خارج از محدوده داده‌های پیشین ضعیف عمل می‌کنند.
به همین دلیل، تکیه بر مدل‌سازی فیزیکی برای تضمین صحت رفتارهای پایه امری ضروری است.
انقلاب در کالیبراسیون و آموزش مدل‌ها
از دیگر دستاوردهای مهم این رویکرد نوآورانه، حذف بخش عمده بار سنگین کالیبراسیون دستی است؛ فرآیندی زمان‌بر و پیچیده که در روش‌های سنتی هیدرولوژیک برای تنظیم پارامترهای مدل ضرورت داشت.
شن توضیح می‌دهد که روش‌های گذشته کند، محدود و ناتوان از یادگیری مستقیم از داده‌های واقعی بودند و تنظیم پارامترها مستلزم صرف زمان زیاد، تلاش فراوان و عدم قطعیت بالا بود.
این در حالی است که مدل جدید با بهره‌گیری از «برنامه‌نویسی قابل تفاضل» (Differentiable Programming) قادر است در جریان آموزش، پارامترها را به‌صورت خودکار و مبتنی بر بازخوردهای داده‌ای ایجاد و اصلاح کند.
توانایی هوش مصنوعی برای آموزش بر پایه تریلیون‌ها پارامتر، جهشی بی‌سابقه در سرعت، دقت و یکپارچگی مدل‌سازی هیدرولوژیک ایجاد کرده است.
پیامدهای راهبردی برای مدیریت منابع آب
بر اساس برآوردهای صورت گرفته، کاربردهای این مدل فراتر از پیش‌بینی سیلاب بوده و طیف گسترده‌ای از تصمیم‌گیری‌های حیاتی از مدیریت مصرف آب و برنامه‌ریزی آبیاری گرفته تا حفاظت از رودخانه‌ها و تالاب‌ها، پیش‌بینی کمبود منابع آب و حمایت از برنامه‌ریزی کشاورزی و مدیریت اکوسیستم‌ها را متحول می‌کند.
به ویژه در کشورهای درحال‌توسعه، این مدل می‌تواند دسترسی به داده‌های دقیق و ابزارهای پیش‌بینی قابل اتکا را فراهم کند و ظرفیت حکمرانی آب را به شکل چشمگیری ارتقا دهد.
شن و تیم پژوهشی او پیش‌بینی می‌کنند که نسخه‌های آینده این مدل می‌تواند شامل قابلیت‌های جدیدی مانند پایش کیفیت آب، ردیابی مواد مغذی و مدل‌سازی سه‌بعدی آب‌های زیرزمینی باشد؛ قابلیت‌هایی که می‌تواند آینده مدیریت منابع آب را با دقت و جامعیت بیشتری دگرگون کند.
جمع‌بندی
در نهایت، مدل جدید پیش‌بینی سیلاب مبتنی بر هوش مصنوعی، نقطه عطفی در گذار جهانی به مدیریت داده‌محور منابع آب محسوب می‌شود؛ گذار مهمی که می‌تواند شیوه ارزیابی ریسک، برنامه‌ریزی آبی و تصمیم‌گیری محیط‌زیستی را در سطح ملی و محلی دگرگون کند.
ترکیب روش‌های مبتنی بر فیزیک با توان یادگیری عمیق، نه‌تنها دقت و سرعت تحلیل هیدرولوژیک را به شکل بی‌سابقه‌ای افزایش می‌دهد، بلکه این امکان را فراهم می‌سازد که مناطق فاقد زیرساخت‌های پیشرفته نیز به خدمات پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد دسترسی پیدا کنند.
این مدل با فراهم‌سازی داده‌های منسجم و قابل اتکا، بستری فراهم می‌کند که دولت‌ها، نهادهای مدیریت بحران و جامعه علمی بتوانند برنامه‌های پاسخ‌گویی مؤثرتر و کم‌هزینه‌تری طراحی کنند.
چنین ظرفیتی قادر است در کاهش خسارات ناشی از بلایای طبیعی، پیشگیری از نابودی اراضی کشاورزی، حفاظت از زیست‌بوم‌های در معرض تغییرات ناگهانی و پشتیبانی از سیاست‌گذاری علمی برای مدیریت منابع آب نقش حیاتی ایفا کند.
این پیشرفت، تنها یک نوآوری فناورانه نیست؛ بلکه می‌تواند بنیانی تازه برای تاب‌آوری جوامع در برابر سیلاب‌ها و خشکسالی‌های آینده ایجاد کند و با تقویت توان پیش‌بینی و واکنش سریع، جایگاه هوش مصنوعی را به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی حکمرانی آینده آب جهان تثبیت نماید.