שינויי אקלים ו"הגזע החדש": כוחה של בינה מלאכותית וטרנספורמציה דיגיטלית בניהול בר-קיימא

על רקע שינויי אקלים הולכים ומתגברים במהירות, אירועי מזג אוויר קיצוניים בלתי צפויים ולחץ גובר לפיתוח בר-קיימא, בינה מלאכותית (AI) וטרנספורמציה דיגיטלית פותחות תנופה חדשה לחיזוי, התרעה, ניהול סיכונים ותכנון מדיניות. אם ינוצלו כראוי, בינה מלאכותית יכולה להפוך לפלטפורמה אסטרטגית שתאפשר לווייטנאם להגיב ביעילות לשינויי האקלים, להשיג אפס פליטות נטו עד 2050 ולהתפתח באופן בר-קיימא בעידן הדיגיטלי.

שינויי האקלים מזוהה כיום כאחד האתגרים הגדולים ביותר לסביבה הגלובלית ולפיתוח בר-קיימא, עם השפעות מרחיקות לכת הן על מערכות אקולוגיות טבעיות והן על מערכות חברתיות-כלכליות .

דיווחים בינלאומיים מצביעים על כך שבני אדם הם הגורם העיקרי להתחממות הגלובלית, כאשר הטמפרטורות הממוצעות עלו בכ-1.1 מעלות צלזיוס בהשוואה לרמות שלפני התקופה התעשייתית. מאז 1980, כל עשור היה חם יותר מקודמו, כאשר ריכוזי גזי החממה מגיעים באופן עקבי לרמות שיא, מה שהופך את השנים האחרונות לאחת החמות ביותר שתועדו.

וייטנאם היא אחת המדינות שנפגעו בצורה הקשה ביותר משינויי האקלים, ומתמודדת בו זמנית עם סיכונים מסופות חזקות, גשמים עזים, שיטפונות פתאומיים, בצורות, עליית מפלס הים, חדירת מי מלח וסחף חופי. תרחישים לאומיים מראים שעד סוף המאה ה-21, מפלס הים עלול לעלות עד מטר אחד בתרחישים קיצוניים, מה שאיים קשות על דלתות גדולות ועל ערי חוף רבות.

מחקרים אחרונים מראים כי וייטנאם איבדה אחוז משמעותי מהתמ"ג שלה עקב השפעות אסונות טבע ושינויי אקלים; ללא פעולה החלטית, הנזק עלול לגדול בחדות בעתיד ולעכב את ההתקדמות לקראת השגת יעדי הפיתוח בר-קיימא.

בתגובה לאתגרים אלה, המפלגה והמדינה יישמו מדיניות ויוזמות רבות וחזקות. האסטרטגיה הלאומית לשינויי אקלים עד 2050 שואפת להסתגלות פרואקטיבית ויעילה, להפחתת פגיעות, להפחתת פליטות גזי חממה ולשאיפה לאפס פליטות נטו עד 2050, תוך שיפור יכולות החיזוי, ההתרעה והניטור של האקלים כך שיהיו ברמה של מדינות מפותחות. החלטה מס' 57-NQ/TW של הפוליטביורו בנושא פריצות דרך במדע, טכנולוגיה, חדשנות וטרנספורמציה דיגיטלית לאומית מדגישה עוד יותר את תפקידם של מדע וטכנולוגיה, כולל בינה מלאכותית, כגורם מפתח בשיפור יכולת ההסתגלות והתחרותיות של הכלכלה.

בהקשר זה, בינה מלאכותית מתגלה ככלי פורץ דרך, משלים חיוני למודלים אקלימיים מסורתיים. בעבר, מודלים של דינמיקת אקלים גלובלית ואזורית דרשו בעיות מורכבות, שדרשו זמן חישובי ועלויות תשתית משמעותיות. כעת, בינה מלאכותית מאפשרת זמני סימולציה קצרים משמעותית, עלויות מופחתות ויכולות מורחבות לבנייה והשוואה של אלפי תרחישי שינויי אקלים. מספר מערכות סימולציית אקלים מבוססות למידת מכונה הוכיחו את היכולת לפעול מהר בהרבה ממודלים מסורתיים, ועדיין לייצר תוצאות דומות בנוגע למגמות ופיזור של טמפרטורה וגשם.

המגמה החדשה היא לפתח מודלים היברידיים, המשלבים מודלים של דינמיקה פיזיקלית עם מודלים של למידת מכונה. גישה זו אינה מחליפה אלא משלימה מודלים פיזיקליים, תוך מינוף הבסיס המדעי המוצק והיכולת של הבינה המלאכותית לתקן שגיאות ולטפל בתהליכים מורכבים לא ליניאריים. נתוני תצפית, נתוני לוויין, נתוני מודל ונתונים היסטוריים משולבים כדי לייצר תחזיות מפורטות ואמינות יותר. בינה מלאכותית משמשת גם לקביעת פרמטרים של תהליכים פיזיקליים המהווים "צווארי בקבוק" במודלים מסורתיים, כגון הסעה, עננים וקרינה, מה שעוזר להפחית את עלויות החישוב תוך שמירה על הבסיס המדעי.

בווייטנאם, המכון למטאורולוגיה, הידרולוגיה ושינויי אקלים יישם בתחילה בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לחדד מודלים ולשפר את איכות התחזיות לגשמים כבדים, שיטפונות פתאומיים ואירועי מזג אוויר קיצוניים. במקביל, הוא בנה תשתית דיגיטלית ומערכות מחשוב בעלות ביצועים גבוהים כדי להתמודד עם הכמות ההולכת וגדלה של נתונים מטאורולוגיים והידרולוגיים. נקודת שיא מרכזית היא השימוש הניסיוני בבינה מלאכותית בבניית מפות שיטפונות עקב עליית מפלס הים במסגרת הפרויקט "עדכון תרחישי שינויי אקלים ועליית מפלס הים עבור וייטנאם". מודלים של למידת מכונה כגון Random Forest, XGBoost, LightGBM ורשתות עצביות קונבולוציוניות נפרסים על מערכי נתונים מרובי מקורות (טופוגרפיה, קרקע, חישה מרחוק, שימושי קרקע, הידרולוגיה) כדי לקצר את זמן החישוב, לשפר את הרזולוציה ולשפר את אמינות מפות השיטפונות.

צעד חדש קדימה הוא שתוצאות הסימולציה ישולבו במערכת WebGIS, מה שיאפשר למשרדים, מחלקות ורשויות מקומיות לגשת אליהן ולהשוות אותן באופן מקוון על פני תרחישים ולוחות זמנים, וישרתו אותן ישירות בתכנון מרחבי, תכנון עירוני, תכנון תשתיות ותוכניות הסתגלות לשינויי אקלים. זהו מעבר משמעותי מ"מפות סטטיות" ל"מפות דיגיטליות דינמיות ואינטראקטיביות", המקשרות את מדע האקלים עם כלי ממשל מעשיים.

מעבר לתחומי המטאורולוגיה וההידרולוגיה, בינה מלאכותית, כאשר היא משולבת עם טרנספורמציה דיגיטלית, מדגימה יותר ויותר את תפקידה כפלטפורמת ממשל בת קיימא ורב-תחומית.

בניהול משאבים ובחקלאות, בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני אקלים, קרקע וגידולים כדי לחזות יבולים, לנטר בצורות, לייעל את ההשקיה ולסייע לחקלאים בהתאמת עונות גידולים, זני צמחים ותשומות, ובכך להפחית סיכונים ולהגדיל את היעילות הכלכלית.

בפיתוח עירוני ותשתיות, בינה מלאכותית מסייעת לדמות את ההשפעות של גשמים קיצוניים, הצפות, איי חום עירוניים ושקיעת קרקע, תומכת בתכנון עירוני מותאם לאקלים וממטבת תחבורה, ניקוז ומרחבים ירוקים.

בתחום הביטחון הסביבתי ותכנון המדיניות, ניתן לשלב בינה מלאכותית בפלטפורמות דיגיטליות כדי לכמת את הערך של שירותי המערכת האקולוגית, להעריך הפסדים ונזקים, לנתח תרחישי סיכון ולתמוך בפיתוח אסטרטגיות, תוכניות ותוכניות פעולה להסתגלות ולהפחתת פליטות.

בניהול סיכוני אסון, בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מכריע במערכות התרעה מוקדמת לסיכונים מרובי סיכונים, ומנתחת נתונים בזמן אמת מרשתות תצפית, לוויינים וחיישנים כדי לספק התראות מוקדמות ומדויקות יותר לרשויות ולציבור.

עם זאת, נותר עוד הרבה לעשות כדי שבינה מלאכותית תהפוך באמת ל"כוח חדש" בממשל בר-קיימא. תשתית הנתונים והמחשוב של וייטנאם עדיין מפגרת משמעותית אחרי הדרישות. נתונים מטאורולוגיים, הידרולוגיים, חישה מרחוק ונתונים סוציו-אקונומיים מקוטעים, חסרי סטנדרטיזציה וקשים לשיתוף, בעוד שנתונים פתוחים - בסיס חיוני לבינה מלאכותית - לא קודמו במלואם. מערכות מחשוב בעלות ביצועים גבוהים המוקדשות למידול אקלים ובינה מלאכותית מוגבלות ומתקשות לתמוך במודלים של למידה עמוקה בקנה מידה גדול.

משאבי אנוש רב-תחומיים המשלבים מטאורולוגיה-קלימטולוגיה, שינויי אקלים עם מדעי נתונים, מחשוב עתיר ביצועים וניהול סיכונים חסרים וחלשים. מוצרי בינה מלאכותית חדשים רבים נותרו בשלב הניסויי ולא שולבו לעומק בתהליכים תפעוליים ובקבלת החלטות. המסגרת המשפטית לנתונים, שיתוף, אבטחה ושימוש בבינה מלאכותית במגזר הציבורי עדיין אינה שלמה; מנגנון התיאום בין המגזר המטאורולוגי-הידרולוגי לבין משרדים, מגזרים ורשויות מקומיות אחרות עדיין אינו חלק לחלוטין. משאבים כספיים, במיוחד למחקר, פיתוח ותפעול ארוך טווח של מערכות בינה מלאכותית, עדיין תלויים במידה רבה בסיוע בינלאומי ובפרויקטים של תמיכה.

בהקשר זה, יש להתייחס לפיתוח ויישום של בינה מלאכותית במטאורולוגיה, הידרולוגיה, שינויי אקלים וממשל בר-קיימא ככיוון אסטרטגי, המקושר קשר הדוק לאסטרטגיה הלאומית לשינויי אקלים, להתחייבויות לאפס פליטות נטו, לאסטרטגיית פיתוח המגזר המטאורולוגי וההידרולוגי ולתוכנית הטרנספורמציה הדיגיטלית הלאומית.

לצד השקעה בתשתיות דיגיטליות ומחשוב, וייטנאם צריכה להתמקד בבניית מערכת נתוני אקלים לאומית מאוחדת, שילוב נתוני תצפית, מודלים, חישה מרחוק ונתונים סוציו-אקונומיים, ויצירת בסיס לפיתוח מודלים עצמאיים של בינה מלאכותית ומודלים היברידיים עם מודלים פיזיים.

במקביל, יש להקדיש תשומת לב להכשרת משאבי אנוש רב-תחומיים, לעודד מוסדות הכשרה ומכוני מחקר לשלב בינה מלאכותית, ביג דאטה ומידול אקלים בתוכניות ההכשרה שלהם; לחזק את שיתוף הפעולה הבינלאומי ולהשתתף באופן עמוק יותר ברשתות בינה מלאכותית ואקלים גלובליות, הן כדי לגשת לידע חדש והן כדי לגייס משאבים פיננסיים וטכנולוגיים נוספים. שיפור המוסדות והמדיניות, במיוחד בנוגע לנתונים, סטנדרטים, בטיחות, אחריות ואתיקה ביישומי בינה מלאכותית, הוא תנאי הכרחי לשימוש נרחב ואמין במוצרי בינה מלאכותית בקבלת החלטות.

בעידן שינויי האקלים והטרנספורמציה הדיגיטלית, בינה מלאכותית אינה רק כלי טכנולוגי, אלא הופכת ל"תשתית רכה" של ממשל בר-קיימא. אם וייטנאם תנצל את ההזדמנות ותתגבר על צווארי בקבוק בנתונים, בתשתיות, במשאבי אנוש ובמוסדות, היא תוכל להפוך אתגרי האקלים לכוח מניע לחדשנות במודל הצמיחה שלה, לשפר את יכולות החיזוי, למתן סיכונים ולהתקדם בהתמדה בדרך לפיתוח ירוק, כוללני ובר-קיימא.

המרכז לתקשורת מדע וטכנולוגיה

מקור: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm