به گزارش خبرنگار خبرآنی؛ بحران جهانی آب امروز به یکی از مهم‌ترین دغدغه‌های راهبردی در اقصی نقاط جهان تبدیل شده است. رشد جمعیت، گسترش شهرنشینی و تغییرات اقلیمی نه‌تنها میزان تقاضای آب را افزایش داده‌اند بلکه الگوهای مصرف را نیز پیچیده‌تر از گذشته کرده‌اند. بسیاری از کشورها با کاهش منابع آب تجدیدپذیر، افزایش فشار بر سفره‌های زیرزمینی و دوره‌های خشکسالی طولانی‌مدت روبه‌رو هستند. در چنین شرایطی، مدل‌های سنتی مدیریت آب توان پاسخ‌گویی کارآمد به این تحولات سریع را ندارند و دولت‌ها ناگزیر به بازطراحی سیاست‌های آبی و بهره‌گیری از فناوری‌های نوین هستند.
در این میان، هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از پیشران‌های اصلی تحول دیجیتال، ظرفیت آن را دارد که شبکه‌های آبرسانی، تأسیسات تصفیه، سامانه‌های پایش کیفیت آب و فرایندهای کشاورزی را به سطحی جدید از کارایی، تاب‌آوری و پیش‌بینی‌پذیری برساند. ادغام داده‌های گسترده از منابع مختلف، شامل حسگرهای هوشمند، ایستگاه‌های هواشناسی، داده‌های هیدرولوژیک و الگوهای مصرف شهری، به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که تحلیل‌های جامع‌تری وضعیت ارائه کند و بر چالش‌های دیرینه‌ای مانند فرسودگی زیرساخت، هدررفت شبکه، افت فشار، ناکارآمدی توزیع و تخصیص غیر بهینه آب فائق آید.
با وجود این مزایا، توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی هزینه‌های زیست‌محیطی مهمی نیز به همراه دارد. مراکز داده‌ای که برای آموزش و پردازش مدل‌های عظیم مورد نیاز هستند، به حجم قابل‌توجهی از آب برای خنک‌سازی متکی هستند و این مصرف بالا در مناطق مواجه با تنش آبی، می‌تواند فشار مضاعفی ایجاد کند. به این ترتیب، کارشناسان معتقدند که این روند موجب بروز نوعی پارادوکس در رابطه هوش مصنوعی و مدیریت منابع آب می‌شود. به عبارت دیگر، این فناوری که می‌تواند نجات‌بخش منابع آب باشد، خود مصرف‌کننده جدی آب است و در برخی مواقع با نیازهای جوامع محلی وارد رقابت می‌شود. این گزارش با هدف تحلیل جامع این دوگانه، تلاش می‌کند ضمن بررسی ظرفیت‌های تحول‌آفرین هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب، پیامدهای زیست‌محیطی توسعه این فناوری را نیز واکاوی کند و زمینه‌ای برای گفت‌وگو درباره راه‌حل‌های موازنه‌بخش فراهم آورد.
چشم‌انداز سرمایه‌گذاری در آب دیجیتال
بر اساس گزارش سال ۲۰۲۴ مؤسسه تحقیقاتی «Bluefield Research»، سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های دیجیتال مدیریت آب در ایالات متحده سالانه ۶.۵ درصد رشد خواهد داشت و تا سال ۲۰۳۰ به ۱۰.۸ میلیارد دلار در سال خواهد رسید. بیشترین سهم این سرمایه‌گذاری به مواردی چون کنتور گذاری هوشمند و مدیریت ارتباط با مشتریان اختصاص دارد؛ حوزه‌ای که با سهمی معادل ۴۱ درصد، نقش محوری در تحول مدیریت مصرف، شفافیت صورتحساب‌ها و پایش لحظه‌ای الگوهای استفاده از آب ایفا می‌کند.
پس از آن، مدیریت شبکه با سهم ۲۰ درصدی قرار دارد؛ حوزه‌ای که از طریق پایش مستمر فشار، جریان و وضعیت لوله‌ها، به افزایش تاب‌آوری شبکه و کاهش هدررفت کمک می‌کند. بخش‌های مدیریت دارایی و عملیات و همچنین مدیریت کارخانه و تصفیه‌خانه نیز هرکدام با ۱۸ درصد سهم، نشان‌دهنده اهمیت روزافزون استفاده از داده برای برنامه‌ریزی تعمیرات، بهینه‌سازی مصرف انرژی، ارتقای کیفیت آب و افزایش طول عمر تجهیزات هستند. این توزیع سرمایه‌گذاری آشکار می‌سازد که صنعت آب در مسیر گذار از چارچوب‌های سنتی به نظام‌های مبتنی بر تحلیل داده و هوش مصنوعی حرکت می‌کند و این گذار ساختاری آینده حکمرانی آب را بازتعریف خواهد کرد.
کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت آب
مدیریت هوشمند منابع آب: هوش مصنوعی با تحلیل مجموعه گسترده‌ای از داده‌ها که شامل پیش‌بینی‌های هواشناسی، الگوهای مصرف، سطح منابع موجود و روندهای جمعیتی است، به دولت‌های محلی این امکان را می‌دهد که تصویر دقیق‌تر و عمیق‌تری از وضعیت شبکه آب و نیازهای آینده به دست آورند. این شناخت دقیق، پایه‌ای برای تصمیم‌سازی هوشمند در زمینه توزیع آب و مدیریت تخصیص منابع ایجاد می‌کند. در این چارچوب، هوش مصنوعی قادر است برنامه‌های توزیع را بر اساس الگوی واقعی مصرف تنظیم کند، جریان و فشار آب را متناسب با تقاضای لحظه‌ای تغییر دهد و از ایجاد نقاط اتلاف یا فشار بیش از حد جلوگیری کند.
بهبود این فرایندها در نهایت به کاهش هدررفت آب، افزایش کارایی شبکه و کاهش چشمگیر هزینه‌های انرژی منجر می‌شود؛ امری که هم به نفع بازیگران تأمین‌کننده آب است و هم به کاهش هزینه‌های نهایی مصرف‌کنندگان کمک می‌کند. نتیجه این مداخلات، شبکه‌ای پایدارتر، قابل‌اعتمادتر و کارآمدتر است که می‌تواند در برابر نوسانات تقاضا و فشارهای محیطی عملکردی مطلوب داشته باشد.
تعمیرات پیش‌نگرانه و تشخیص نشت: هوش مصنوعی با بهره‌گیری از داده‌های حسگرها، سوابق تجهیزات و تصاویر ماهواره‌ای، قادر است تصویری جامع و لحظه‌به‌لحظه از وضعیت عملیاتی شبکه‌های آبی ارائه دهد. این فناوری با تحلیل الگوهای عملکردی تجهیزات و زیرساخت‌ها، می‌تواند پیش از آنکه شکست یا خرابی در شبکه توزیع رخ دهد، نشانه‌های اولیه بروز مشکل را شناسایی کند و هشدارهای لازم را صادر نماید. شناسایی ناهنجاری‌ها در جریان یا فشار آب، تحلیل تغییرات غیرعادی در عملکرد پمپ‌ها یا مشاهده نشتی‌های احتمالی در خطوط انتقال از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌صورت خودکار انجام می‌شود. چنین توانمندی‌هایی به شرکت‌های آب کمک می‌کند تا از توقف‌های ناخواسته و پرهزینه جلوگیری کنند، برنامه‌های نگهداری و تعمیرات خود را هدفمندتر سازند و عمر مفید زیرساخت‌ها را به‌طور قابل‌توجهی افزایش دهند.
نمونه‌ای ملموس از این رویکرد، شهر توسان آریزونا است. در این شهر، تحلیل داده‌های تاریخی شکست لوله‌ها در کنار اطلاعات محیطی مانند نوع خاک، شرایط آب‌وهوایی و الگوهای توسعه شهری، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر نقاط پرریسک را فراهم کرده است. مدیران شبکه آبرسانی توسان به کمک این سامانه می‌توانند تصمیم‌هایی بسیار هدفمندتر درباره تعمیر، تعویض یا تقویت دارایی‌ها اتخاذ کنند و در نتیجه بهره‌وری و تاب‌آوری شبکه را افزایش دهند.
بهینه‌سازی مصرف انرژی در تصفیه فاضلاب: بخش تصفیه فاضلاب یکی از انرژی‌برترین مراحل زنجیره مدیریت آب است و مرحله هوادهی در تصفیه‌خانه‌ها به‌تنهایی تا ۶۰ درصد کل انرژی مصرفی این فرایند را به خود اختصاص می‌دهد. این مرحله برای تأمین اکسیژن موردنیاز میکروارگانیسم‌ها طراحی شده است، اما تنظیم نادرست آن می‌تواند منجر به مصرف بی‌رویه انرژی و افزایش هزینه‌های عملیاتی شود.
در چنین بستری، هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کند. سامانه‌های مذکور با تحلیل داده‌های ورودی شامل جریان فاضلاب، کیفیت آب، شرایط جوی و الگوهای مصرف، می‌تواند نرخ هوادهی را لحظه‌به‌لحظه تنظیم کرده و از اتلاف انرژی جلوگیری نماید. این توانایی همچنین به تصفیه‌خانه‌ها کمک می‌کند تا با حفظ کیفیت فرآیند تصفیه، مصرف انرژی را به شکل چشمگیری کاهش دهند و هزینه‌های عملیاتی را تحت کنترل نگه دارند. به این ترتیب، هوش مصنوعی نه‌تنها بهره‌وری انرژی را افزایش می‌دهد بلکه زمینه‌ساز مدیریت هوشمندتر و کم‌هزینه‌تر در این بخش حیاتی می‌شود.
کشاورزی دقیق: کشاورزی بزرگ‌ترین بخش مصرف‌کننده آب در جهان است و همین امر آن را به یکی از مهم‌ترین میدان‌های تحول برای فناوری‌های نوین تبدیل می‌کند. در بسیاری از مناطق، الگوی آبیاری سنتی بر حدس و تجربه کشاورزان متکی است و به‌دلیل نادیده گرفتن تفاوت‌های اقلیمی، نوع خاک، نیاز واقعی گیاه و تغییرات جوی، موجب اتلاف گسترده آب می‌شود. هوش مصنوعی با تحلیل ترکیبی داده‌های رطوبت خاک، پیش‌بینی‌های هواشناسی، کیفیت آب، نرخ تبخیر و ویژگی‌های فیزیولوژیک هر محصول، این امکان را فراهم می‌کند که آبیاری به‌صورت دقیق، زمان‌بندی‌شده و متناسب با نیاز واقعی صورت پذیرد. این فناوری می‌تواند تعیین کند هر مزرعه دقیقاً چه زمانی و چه میزان آب نیاز دارد، در نتیجه از آبیاری بیش از حد یا کمتر از نیاز جلوگیری می‌شود.
اجرای این رویکرد نه‌تنها مصرف آب را به شکل قابل‌ملاحظه‌ای کاهش می‌دهد، بلکه اثر مستقیمی بر افزایش بهره‌وری کشاورزی دارد. گیاهانی که بر اساس داده‌های موثق و شرایط لحظه‌ای آبیاری می‌شوند، رشد پایدارتر و باردهی بیشتری پیدا می‌کنند، کیفیت محصول به‌صورت محسوسی افزایش می‌یابد و هزینه‌های کشاورز نیز کاهش پیدا می‌کند. این مزایا در مقیاس ملی بهبود امنیت غذایی، تاب‌آوری کشاورزی در برابر خشکسالی و کاهش فشار بر منابع آبی را به دنبال دارد. به این ترتیب، هوش مصنوعی در کشاورزی نه‌فقط ابزاری برای بهینه‌سازی فرایندها، بلکه یکی از مؤثرترین راهکارها برای مدیریت منابع آب به‌شمار می‌آید.
پارادوکس توسعه هوش مصنوعی و مصرف آب
در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت آب را متحول کند، توسعه زیرساخت‌های مرتبط با آن خود یکی از عوامل مهم تشدید فشار بر منابع آب به شمار می‌آید. مراکز داده عظیمی که برای آموزش و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ استفاده می‌شوند، به‌طور مستقیم به حجم بالایی از آب برای خنک‌سازی تجهیزات پردازشی وابسته هستند. به عنوان نمونه، یک مرکز داده با ظرفیت یک مگاوات ممکن است سالانه حدود ۲۵.۵ میلیون لیتر آب مصرف کند؛ رقمی که در مناطق خشک و نیمه‌خشک می‌تواند به‌سرعت تنش‌های آبی را تشدید کند.
پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که تنها در ایالات متحده، مصرف آب مراکز داده تا سال ۲۰۲۸ ممکن است به ۱۵۰ تا ۱۸۰ میلیارد لیتر آب شیرین در سال برسد. اما این تمام ماجرا نیست. مصرف آب در زنجیره توسعه هوش مصنوعی فقط به خنک‌سازی مراکز داده محدود نمی‌شود؛ بلکه تولید برق موردنیاز سرورها نیز بخش مهمی از آب را به‌طور غیرمستقیم مصرف می‌کند. برآوردها حاکی از آن است که مصرف انرژی سرورهای مرتبط با هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۸ به ۱۵۰ تا ۳۰۰ تراوات ساعت خواهد رسید و تولید این میزان انرژی نیازمند حجم عظیمی از آب برای نیروگاه‌ها است.
در کنار این موارد، تولید مواد اولیه مورد استفاده در سخت‌افزار مراکز داده نیز به آب نیاز دارد. برای مثال، فرآیند تولید تنها یک تن نمک لیتیوم، که ماده‌ای کلیدی در باتری‌های مراکز داده و تجهیزات الکترونیکی است، حدود دو تن آب مصرف می‌کند. مجموعه این عوامل نشان می‌دهد که رشد سریع زیرساخت‌های مرتبط با هوش مصنوعی نه‌تنها فشار مستقیمی بر منابع آب وارد می‌کند، بلکه از مسیرهای غیرمستقیم نیز مصرف آب را افزایش می‌دهد و همین امر پارادوکس میان نقش مثبت و منفی هوش مصنوعی در مدیریت آب را برجسته می‌سازد.
در چنین شرایطی، اتخاذ راهکارهایی چون بازیافت آب مصرفی و توسعه زیرساخت کم مصرف، برای تداوم روند توسعه فناوری مذکور، امری لازم و حیاتی محسوب می‌شود.
راه حل دوگانه هوش مصنوعی و کاهش و افزایش مصرف آب
هوش مصنوعی ظرفیت آن را دارد که شبکه‌های آبرسانی، تصفیه‌خانه‌ها و بخش کشاورزی را متحول کند و این سه حوزه را از مدل‌های سنتی و واکنشی به سمت مدیریت پیش‌نگرانه، داده‌محور و هوشمند سوق دهد. در شرایطی که تنش‌های آبی در بسیاری از مناطق جهان به صورت تصاعدی در حال تشدید است و الگوی بارندگی، توزیع منابع و کیفیت آب دستخوش تغییرات اساسی شده، نقش فناوری‌های نوین بیش از هر زمان دیگری برجسته شده است. هوش مصنوعی با پردازش مستمر داده‌ها، شناسایی روندهای پنهان، پیش‌بینی نیازها و ارائه توصیه‌های مبتنی بر فناوری، می‌تواند پایداری منابع، تاب‌آوری شبکه و کارایی عملیاتی را به‌صورت قابل‌توجهی افزایش دهد.
با این حال، توسعه و بهره‌برداری از این فناوری چالش‌های مهمی نیز به‌ویژه در حوزه مصرف آب ایجاد کرده است. زیرساخت‌های پردازشی موردنیاز برای آموزش و میزبانی مدل‌های بزرگ، به حجم عظیمی از آب برای خنک‌سازی وابسته هستند و این موضوع در مناطقی که با محدودیت منابع آبی روبه‌رو هستند، گاه به رقابت مستقیم میان صنعت و نیازهای اجتماعی منجر شده است. در برخی مناطق، رشد سریع مراکز داده تقاضایی ایجاد کرده که حتی از ظرفیت تأمین محلی فراتر رفته و فشار مضاعفی بر سفره‌های زیرزمینی و منابع سطحی وارد کرده است. این وضعیت تهدیدی برای امنیت آب شهری و کشاورزی به‌شمار می‌آید و به شکل‌گیری دوگانگی ساختاری میان مزایای هوش مصنوعی و هزینه‌های زیست‌محیطی آن دامن می‌زند.
در نهایت می‌توان نتیجه گرفت که برای عبور از این چالش، ایجاد موازنه‌ای هوشمند و مبتنی بر حکمرانی یکپارچه ضروری است. این موازنه تنها زمانی حاصل می‌شود که دولت‌ها، شرکت‌های فناوری، صنایع بزرگ، شرکت‌های آب و نهادهای تنظیم‌گر در کنار یکدیگر قرار گیرند و مدل‌های مدیریت آب را بر پایه بازچرخانی، کاهش مصرف، بهینه‌سازی انرژی و توسعه مراکز داده کم‌مصرف بازتعریف کنند. در چنین چارچوبی، هوش مصنوعی به‌جای آنکه باری بر منابع آبی باشد، به بخشی از راه‌حل تبدیل می‌شود و امکان بهره‌برداری پایدار از ظرفیت‌های آن بدون تشدید هزینه‌های زیست‌محیطی فراهم می‌شود.
