ماموریت هوش مصنوعی برای نجات شهر‌های آلوده و پرترافیک

پژوهش‌های تازه نشان می‌دهند که مدل‌های یادگیری ماشین توانایی بالایی در پیش‌بینی دقیق بحران‌های زیست‌محیطی دارند و می‌توانند ابزار مؤثری برای اقدامات پیشگیرانه در اختیار مدیران شهری قرار دهند.

شهر‌ها به‌عنوان مراکز اصلی جمعیت، زیرساخت و اقتصاد، در برابر فشار‌های محیط‌زیستی بیش از هر زمان دیگری آسیب‌پذیرند. رشد جمعیت شهری و گسترش ساخت‌وساز‌ها موجب افزایش مصرف انرژی، انتشار آلاینده‌ها و گرم‌تر شدن بافت شهری شده است. در همین حال، رخداد‌های شدید اقلیمی مانند سیل، خشکسالی و امواج گرما رو به افزایش‌اند و شهر‌ها برای پیش‌بینی و واکنش به آنها به ابزار‌های جدید نیاز دارند. محدودیت منابعی، چون آب، فضای سبز و زیرساخت‌های فرسوده نیز سبب می‌شود حتی بحران‌های کوچک به وضعیت‌های بحرانی بدل شوند.

در این میان، یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند است که با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تصمیم‌گیری و مدل‌های پیش‌بینی، می‌تواند الگو‌هایی را در داده‌های شهری شناسایی کند که انسان قادر به تشخیص آنها در زمان واقعی نیست. به‌عنوان نمونه، پژوهشی با عنوان «Machine Learning for Smart Cities: A Comprehensive Review of Applications and Opportunities» نشان داده است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند پایش محیط‌زیست، مدیریت زباله، سیستم‌های ترافیکی و خدمات شهری کاربرد گسترده‌ای دارند.

همچنین در مطالعه‌ای دیگر با عنوان «Artificial intelligence‐based solutions for climate change» تأکید شده که هوش مصنوعی و به‌ویژه یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی بارش، الگو‌های مصرف انرژی، انتشار کربن و سایر شاخص‌های محیطی به‌کار گرفته شوند.

به گزارش (sciencedirect) یکی از مهم‌ترین عرصه‌های کاربرد یادگیری ماشین، پیش‌بینی آلودگی هواست. مدل‌های هوشمند با تحلیل داده‌هایی همچون شرایط جوی، ترافیک و داده‌های سنسور‌های شهری، می‌توانند غلظت آلاینده‌هایی مانند PM۲.۵ را پیش‌بینی کنند. 

کاربرد دیگر یادگیری ماشین در پیش‌بینی و هشدار زودهنگام سیلاب‌هاست. پژوهش‌های جدید، از جمله مطالعه‌ای منتشرشده در سال ۲۰۲۵، نشان داده‌اند که مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند دقت پیش‌بینی سیلاب‌های شهری را به شکل چشمگیری افزایش دهند و امکان صدور هشدار‌های سریع‌تر و مؤثرتر را فراهم سازند. این پیش‌بینی‌ها، در کنار داده‌های حاصل از بارش، رطوبت خاک و تصاویر ماهواره‌ای، می‌توانند ابزار حیاتی برای سیستم‌های مدیریت بحران شهری باشند.

در زمینه مدیریت پسماند نیز الگوریتم‌های یادگیری ماشین کاربرد قابل‌توجهی یافته‌اند. پژوهشی با عنوان «Toward Greener Smart Cities» نشان می‌دهد که استفاده از الگوریتم‌های گرافی، یادگیری تقویتی و مدل‌های سری زمانی می‌تواند مسیر‌ها و زمان‌بندی جمع‌آوری زباله را بهینه کند. به این ترتیب، نه‌تنها هزینه‌ها و مصرف انرژی کاهش می‌یابد، بلکه میزان انتشار گاز‌های گلخانه‌ای ناشی از تردد خودرو‌های جمع‌آوری پسماند نیز کمتر می‌شود.

در طراحی شهر‌های مقاوم در برابر تغییرات اقلیمی نیز از یادگیری ماشین استفاده می‌شود. پژوهشی با عنوان «Deep learning solutions for smart city challenges in urban development» نشان داده است که شبکه‌های عصبی با بهره‌گیری از تکنیک‌هایی مانند Bayesian regularization قادرند تغییرات محیطی، الگو‌های دمایی، مصرف انرژی و شرایط زیرساختی شهر‌ها را مدل‌سازی کرده و به طراحی شهری پایدار کمک کنند.

با وجود این ظرفیت‌های چشمگیر، چالش‌هایی نیز در مسیر به‌کارگیری یادگیری ماشین در مدیریت بحران‌های محیط‌زیستی وجود دارد. نخستین مانع، کیفیت و در دسترس بودن داده‌هاست. بسیاری از

شهر‌ها از کمبود داده‌های محیطی یا نبود سنسور‌های دقیق رنج می‌برند، و همین امر دقت مدل‌ها را کاهش می‌دهد. از سوی دیگر، تفسیرپذیری مدل‌ها نیز چالشی اساسی است. هرچند مدل‌های پیچیده‌ای مانند شبکه‌های عصبی می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند، اما درک منطق درونی آنها دشوار است و تصمیم‌گیران شهری نیاز دارند بدانند چرا یک پیش‌بینی خاص انجام شده است. علاوه بر این، مسائل اخلاقی و نابرابری‌های محیطی نیز باید مورد توجه قرار گیرند؛ زیرا در صورت استفاده نادرست از داده‌ها، ممکن است مدل‌ها ناخواسته نابرابری‌های اجتماعی را بازتولید کنند. پژوهش‌هایی نشان داده‌اند که محلات کم‌درآمد در بسیاری از شهر‌ها در معرض سطوح بالاتری از آلودگی قرار دارند، در حالی‌که داده‌های مربوط به آن مناطق کمتر گردآوری می‌شود. در کنار این چالش‌ها، محدودیت منابع مالی و محاسباتی، کمبود نیروی متخصص و دشواری انتقال از پیش‌بینی به اقدام نیز موانع مهمی به شمار می‌روند.

برای غلبه بر این چالش‌ها، پژوهشگران و سیاست‌گذاران پیشنهاد می‌کنند که ابتدا زیرساخت‌های داده‌ای تقویت شود؛ به این معنا که سنسورها، شبکه‌های اینترنت اشیا، تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های ترافیکی در یک پایگاه داده شهری یکپارچه شوند. همچنین استفاده از مدل‌های قابل‌توضیح و شفاف برای مدیران شهری اهمیت زیادی دارد، زیرا اعتماد و فهم تصمیم‌سازان را افزایش می‌دهد. همکاری میان دانشگاه‌ها، شرکت‌های فناوری و نهاد‌های شهری نیز ضرورتی انکارناپذیر است تا دستاورد‌های علمی به مرحله اجرا برسد. از سوی دیگر، عدالت محیط‌زیستی باید به‌عنوان یکی از محور‌های اصلی سیاست‌گذاری مورد توجه قرار گیرد تا فناوری‌های هوشمند صرفاً در خدمت مناطق ثروتمند نباشند؛ و در نهایت، داده‌های پیش‌بینی باید به برنامه‌های عملی و سیاست‌های شهری ترجمه شوند؛ مثلاً اگر مدل‌ها افزایش آلودگی را در منطقه‌ای خاص پیش‌بینی کنند، مدیریت شهری می‌تواند پیش از بحران، محدودیت ترافیکی یا پاک‌سازی فضا‌های سبز را اجرا کند.

در مجموع، یادگیری ماشین به‌سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از ارکان اصلی مدیریت بحران‌های محیط‌زیستی شهری است. این فناوری با توانایی تحلیل داده‌های کلان و شناسایی الگو‌های پیچیده، می‌تواند فاصله میان واکنش پس از بحران و اقدام پیشگیرانه را کاهش دهد. با این حال، موفقیت آن نیازمند زیرساخت داده‌ای قوی، شفافیت الگوریتمی، سرمایه‌گذاری پایدار و توجه به عدالت اجتماعی است. شهر‌هایی که از هم‌اکنون به این مسیر وارد شوند، در آینده در برابر فشار‌های محیطی مقاوم‌تر، انعطاف‌پذیرتر و هوشمندتر خواهند بود.