This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

ערים אקולוגיות חכמות יותר (Smarter eco-cities) הן סביבות עירוניות חכמות הממנפות פתרונות מתקדמים של הבינה המלאכותית של הדברים (Artificial Intelligence of Things – AioT) כדי להתמודד עם אתגרים סביבתיים ולהפחית אותם.

השילוב של טכנולוגיות AIoT מאפשר לערים אלה לרתום נתונים בזמן אמת, למטב את ניצול המשאבים וליישם גישות חדשניות לשימור וחוסן אקולוגי. בדרך זו הם תורמים ליצירת מערכות אקולוגיות אורבניות בנות קיימא ועמידות יותר, ומציאת איזון בין התקדמות טכנולוגית ורווחה סביבתית.

על פי Techxplore, מחקר שפורסם ב-" Environmental Science and Ecotechnology" טוען כי ההשפעה ההדרגתית של טכנולוגיות ופתרונות מונחי נתונים בערים חכמות מעצבת מחדש את הדינמיקה של ערים אקולוגיות מאז שנת 2010. המגמה הזאת צפויה להימשך כאשר הטכנולוגיות והפתרונות של ערים חכמות (כמו AI, IoT ו-Big Data) מתקדמות ומשתלבות בטכנולוגיות ואסטרטגיות בנות קיימא.

בהתאם לכך, הצמיחה המתמשכת של יישומי AI ו-AIoT תורמת להתפתחות המתמשכת של ערים אקולוגיות חכמות, ומסייעת להן להמשיך את מחויבותן להשגת קיימות סביבתית.

בתגובה לצורך בפתרונות יעילים, טכנולוגיות אלה צפויות להציע יישומים לא רק על מנת להתגבר על האתגרים הנוכחיים, אלא גם כדי לסלול את הדרך לשיפורים מתמשכים. ככל שיותר פתרונות מיושמים, כך גדל הסיכוי לאימוץ שלהם, ויוצר מעגל של השפעה חיובית על מאמצי הקיימות הסביבתית.

מצד שני יש לקחת בחשבון את דרישות האנרגיה הגבוהות של יישומי AI ו-AIoT, במיוחד כאשר מסתמכים על מקורות אנרגיה שאינם מתחדשים. בניית ערים אקולוגיות חכמות יותר כרוכה בצריכה הכרחית של כמויות משמעותיות של משאבי טבע לפיתוח, התקנה ותחזוקה של מערכות אקולוגיות של AI ו-AIoT. יתר על כן, מחזור החיים של IoT ו-AI עצמו מייצר כמויות משמעותיות של פסולת אלקטרונית, חומרים לא ברי קיימא, וזיהום רעיל.

מומחים טוענים שהכרחי להבטיח צמיחה בת קיימא של AI, IoT, טכנולוגיות ביג דאטה, מחשוב ירוק ועיצוב ידידותי לסביבה כדי לענות על הפערים הפוטנציאליים בין השאיפות הסביבתיות של ערים אקולוגיות חכמות יותר לבין ההזדמנויות המוצגות על ידי טכנולוגיות AI ו-AIoT.

המומחים שעומדים מאחורי המחקר מזהים ומעריכים אתגרים קריטיים הקשורים בעלויות סביבתיות, חששות פרטיות בהקשרי איסוף נתונים ושימוש בהם, סיכוני אבטחת סייבר במערכות מקושרות, אמון הציבור וקבלה חברתית. הם גם מדגישים אתגרים כמו מומחיות וידע טכניים מוגבלים, והיעדר מסגרות רגולטוריות כדי להבטיח פריסה אחראית של AI ו-AIoT.

מידע זה סופק על ידי Techxplore.