Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην έρευνα περιφερειακής ανάπτυξης

Στην επιστημονική έρευνα για τις περιφέρειες, η γνώση και τα δεδομένα χρησιμεύουν ως βάση για τους διαχειριστές ώστε να σχεδιάζουν στρατηγικές ανάπτυξης που είναι κατάλληλες για τις πραγματικότητες κάθε σταδίου ανάπτυξης.

Ενδεικτική εικόνα. (Φωτογραφία: LE ANH)

Πρόσφατα, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) στην επιστημονική έρευνα που εξυπηρετεί την περιφερειακή ανάπτυξη έχει αποφέρει εξαιρετικά αποτελέσματα, συμβάλλοντας στην ενίσχυση της ικανότητας της περιοχής να ανταποκρίνεται στις προκλήσεις και τις συνεχείς αλλαγές στην οικονομική και κοινωνική ζωή.

Από το 2022, το Πολιτικό Γραφείο έχει εκδώσει έξι ψηφίσματα για την περιφερειακή οικονομική ανάπτυξη έως το 2030, με όραμα έως το 2045. Συνεπώς, κάθε περιοχή συνδέεται με έναν διαφορετικό σημαντικό στρατηγικό στόχο. Για τη διαμόρφωση πολιτικών που ευθυγραμμίζονται με την κατεύθυνση που έχει θέσει το Κόμμα και το Κράτος, απαιτούνται αξιόπιστα και ακριβή επιστημονικά δεδομένα από μια ομάδα κοινωνικών και ανθρωπιστικών επιστημόνων. Οι παραδοσιακές ερευνητικές μέθοδοι αποκαλύπτουν πολλούς περιορισμούς κατά τον χειρισμό του τεράστιου και πολύπλοκου όγκου δεδομένων στους τομείς της οικονομίας, του πολιτισμού, της κοινωνίας και του περιβάλλοντος. Χάρη στη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης, η ποιότητα και η αποτελεσματικότητα της έρευνας έχουν βελτιωθεί σημαντικά.

Ένας εξέχων τομέας στον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη εμπλέκεται στην περιφερειακή έρευνα είναι η ανάλυση και παρακολούθηση χωρικών δεδομένων. Οι αλγόριθμοι βοηθούν στην ανάλυση εικόνων για την ανίχνευση αλλαγών στη χρήση γης και στην δασική έκταση με την πάροδο του χρόνου. Από αυτά τα δεδομένα, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά στην αποτελεσματική χαρτογράφηση και παρακολούθηση των αλλαγών στη χρήση γης. Ο συνδυασμός Γεωγραφικών Συστημάτων Πληροφοριών (ΓΣΠ) και Τεχνητής Νοημοσύνης ανοίγει νέους δρόμους στην χωρική ανάλυση για την περιφερειακή ανάπτυξη.

Αυτή η μέθοδος βοηθά τους ερευνητές να εντοπίσουν γεωγραφικές και οικονομικές ομάδες προβλημάτων, να αναγνωρίσουν κοινωνικά ευάλωτες περιοχές και παρέχει επιχειρήματα στους πολεοδόμους για να καθορίσουν τις περιοχές προτεραιότητας κατά τη διαμόρφωση πολιτικών. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επίσης να προβλέψει την αστική επέκταση ή τη μείωση του πληθυσμού σε μια περιοχή χρόνια νωρίτερα, επιτρέποντας την προληπτική και όχι την αντιδραστική διαχείριση.

Μία από τις σημαντικότερες προκλήσεις στην περιφερειακή ανάπτυξη σήμερα σχετίζεται με το περιβάλλον και την κλιματική αλλαγή. Η Τεχνητή Νοημοσύνη αποδεικνύεται ένα πολύ χρήσιμο εργαλείο μέσω της ικανότητάς της να αναλύει μεγάλα δεδομένα από σταθμούς παρακολούθησης, αισθητήρες και δορυφορικές εικόνες. Η παρακολούθηση αλλαγών όπως η αποψίλωση των δασών, η διάβρωση του εδάφους και η αστική επέκταση γίνεται ευκολότερη και πιο αποτελεσματική. Αυτό έχει μεγάλη σημασία για την προστασία των περιφερειακών οικοσυστημάτων, καθώς οι πολιτικές παρέμβασης μπορούν να σχεδιαστούν πιο γρήγορα. Για παράδειγμα, η έγκαιρη πρόβλεψη πλημμυρών και κατολισθήσεων από την Τεχνητή Νοημοσύνη θα βοηθήσει τις τοπικές αρχές να εκκενώσουν καλύτερα τους κατοίκους και να παράσχουν έγκαιρη ανακούφιση.

Με την ικανότητά της να ενσωματώνει διεπιστημονική γνώση, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει αναδυόμενους κλάδους, να αναλύσει και να βρει τομείς όπου μια περιφέρεια έχει πλεονέκτημα και να παρέχει πρακτικές προτάσεις για την οικοδόμηση μιας τοπικής δομής οικονομικής ανάπτυξης. Επιπλέον, τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στην επεξεργασία των σχολίων των πολιτών σε διαδικτυακές πλατφόρμες και φόρουμ, ενισχύοντας τη διαφάνεια των πληροφοριών και ενθαρρύνοντας τη συμμετοχή της κοινότητας στη χάραξη πολιτικής.

Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιστημονική έρευνα γενικότερα, και στην έρευνα για την περιφερειακή ανάπτυξη ειδικότερα, αποτελεί μια μη αναστρέψιμη τάση. Ωστόσο, ειδικοί από το Ινστιτούτο Κοινωνικών Επιστημών των περιοχών Central and Central Highlands προειδοποιούν ότι η κακή χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης θα μπορούσε να διαστρεβλώσει την έρευνα των επιστημόνων.

Τα τρέχοντα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) βασίζονται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων από το διαδίκτυο, αλλά αυτό δεν είναι πάντα αξιόπιστο. Ορισμένες από τις πληροφορίες που παρέχει η ΤΝ μπορεί να φαίνονται εύλογες με την πρώτη ματιά, αλλά στην πραγματικότητα μπορεί να είναι ανακριβείς ή μη επαληθευμένες. Εν τω μεταξύ, τα δεδομένα στην έρευνα για την επιστήμη της περιφερειακής ανάπτυξης είναι συχνά ποικίλα και ετερογενή, συμπεριλαμβανομένων τόσο ποιοτικών δεδομένων όσο και διάσπαρτης βιβλιογραφίας από διάφορες πηγές.

Συνεπώς, οι ερευνητές πρέπει να φιλτράρουν και να επαληθεύουν τα δεδομένα που παρέχονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη συνδυάζοντας στενά το υπόβαθρο των γνώσεων, την κατανόηση της κοινωνίας, την ιστορία και τα περιφερειακά χαρακτηριστικά, για να αξιολογήσουν εάν τα αποτελέσματα της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι εύλογα. Η υποκειμενικότητα θα θέσει σε κίνδυνο την αξιοπιστία των ερευνητικών αποτελεσμάτων, οδηγώντας σε συστάσεις πολιτικής που βασίζονται σε μεροληπτικά ευρήματα που μπορούν να έχουν απρόβλεπτες συνέπειες όταν εφαρμόζονται στην πράξη. Τελικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι απλώς ένα εργαλείο. Οι άνθρωποι είναι τα υποκείμενα της επιστημονικής έρευνας.

ΚΟΥΙΝ ΤΡΑΝΓΚ

Πηγή: https://nhandan.vn/ung-dung-ai-vao-nghien-cuu-phat-trien-vung-post961968.html