تجلب الكوارث الطبيعية عواقب مدمرة على المدن وسكانها، وازداد في السنوات الأخيرة تواتر الكوارث الطبيعية وشدّتها. بالتالي تحتاج المدن إلى أن تكون أكثر استعدادًا للتصدّي لهذه المخاطر. وبرزت «المدن الذكية-Smart cities» كحل محتمل لتعزيز قدرة البنى التحتية على الصمود أمام الكوارث الطبيعية. إذ تستطيع المدن الذكية توقّع الكوارث عن طريق التقنيات الحديثة مثل أجهزة الاستشعار، وتحليل البيانات، والذكاء الاصطناعي. وتساعد هذه التقنيات المدن على التكيُّف مع آثار التغيّر المناخي، وإدارة الموارد المائية.

كيف تتنبأ المدن الذكية بوقوع الكوارث الطبيعية؟

تعمل تقنيات المدن الذكية مع بعضها لتوقّع حدوث الكوارث الطبيعية، وتعتمد غالبًا على إنترنت الأشياء IoT، و«البيانات الضخمة-Big data». ويمكن استخدام هذه التقنيات بعدّة طرق ومنها:

• حصاد البيانات: ينشر إنترنت الأشياء أجهزة استشعار في جميع أرجاء المدينة، لجمع البيانات. ويمكن الاستفادة منها لرصد العوامل البيئية المختلفة مثل درجة الحرارة، والرطوبة، وجودة الهواء. على سبيل المثال؛ نفّذت لوس أنجلوس نظامًا للإنذار المبكِّر بالزلازل، يعتمد على المستشعرات للكشف عن النشاط الزلزالي، وتنبيه وحدات الطوارئ والمواطنين.
• تجميع البيانات ومعالجتها الأولية: تجمع مجموعة البيانات القادمة من مصادر مختلفة، بهدف تكوين صورة شاملة عن الوضع الحالي. من ثم تُنقّى وتُصفّى لإزالة أي معلومة غير ذات صلة، أو مكرّرة.
• تقنيات الشبكة الدلالية Semantic web: وهي امتداد للشبكة العالمية WWW، وتهدف إلى إعطاء معنىً للبيانات الخام المحيطة بنا من خلال إظهار العلاقات بين المفاهيم. تستعمل عادةً لتوضيح البيانات المجمّعة، وتحسِّن من قدرتنا على فهمها.
• تحليل البيانات الضخمة BDA: يساعد ذلك في تحليل الأنماط والشذوذ التي قد تشير إلى بداية كارثة ما.[1][2] يوجد نوعان من التحليل: التحليل غير المباشر، والتحليل الآني. يستخدم التحليل الآني عند الحاجة إلى اتّخاذ إجراء فوري على أساس البيانات المجمّعة، وغالبًا ما يستعمل في تطبيقات التحكّم المصرفية وأنظمة الحجز. ويستخدم التحليل غير المباشر عندما لا تحتاج البيانات أن تحلل آنيًا، أو عندما تكون مجموعة البيانات كبيرةً جدًا لتحلل بسرعة. يساعد التحليل الآني في الكشف عن الكوارث المحتملة أثناء حدوثها، بينما يحدّد التحليل غير المباشر الأنماط والاتّجاهات التي قد تشير إلى احتمال وقوع كوارث في المستقبل.[3]

على سبيل المثال؛ توضع مستشعرات في غابة ما لمراقبة وجمع البيانات، وعند تحليل البيانات قد تشير التغيُّرات في درجات الحرارة أو مستويات الرطوبة إلى احتمالية نشوب حريق هائل. من ثم ترسل الأجهزة الذكية إنذارًا فوريًا إلى السلطات المسؤولة لأخذ الاحتياطات اللازمة.

استجابة المدن الذكية للكوارث الطبيعية

تساعد تقنيات المدن الذكية في إدارة آثار الكوارث الطبيعية من خلال توفير المعلومات اللازمة بسرعات فائقة، وتمكين الاتّصال الفعّال بين مختلف الجهات، وتقليص الزمن اللازم للاستجابة. ترصد شبكات الاستشعار اللاسلكية WSNs وتراقب عن بعد المناطق الحرجة، وساحات المعارك، أو المناطق المعرضة للبراكين، والفيضانات. نتيجةً لذلك تتوفّر لدى الجهات المسؤولة المعلومات اللازمة لتقييم الأضرار واتّخاذ القرارات المناسبة. وتوفر “البيئة الافتراضية التعاونية” منصّةً للتواصل والتعاون الآني بين أوائل المستجيبين للكوارث، وأصحاب القرارات. وتجمّع “نظم محاكاة موزعة لإدارة الكوارث والاستجابة لها” بين شبكات الاستشعار اللاسلكية وتقنيات البيئة الافتراضية التعاونية. من أجل ضمان السلامة والأمن العامَّين، فتدرب أوائل المستجيبين على استخدام أحدث تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT. نتيجةً لذلك يتحسَّن أداء بعثات الكشف والبحث والإنقاذ.[4] أدَّت كذلك وسائل التواصل الاجتماعي في زلزال نيبال عام 2015 دورًا فعّالًا في نشر المعلومات، وتنسيق جهود فرق التطوّع والإنقاذ.

ترافق الكوارث الطبيعية في أغلب الأحيان انقطاعات في التيّار الكهربائي. وهنا يأتي دور «الشبكات الذكية-Smart Grid» لتأمين الطاقة، وضمان بقاء عمل البنية التحتية الحيوية كالمستشفيات وخدمات الطوارئ.

تلعب كذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI دورًا مهمًا في الاستجابة للكوارث، فتساعد على تَتبُّع المواقع، ورسم الخرائط، والتحليل الجغرافي المكاني. وتستفاد الجهات المعنية من الروبوتات، والمركبات ذاتية القيادة، وتعلم الآلة لتعزيز إدارة الأضرار. على سبيل المثال؛ يحلِّل الذكاء الاصطناعي صور الأقمار الصناعية لمساعدة الحكومات على اتّخاذ إجراءات سريعة وفعّالة.[5]

تعتبر الاتصالات اللاسلكية العمود الفقري لأنظمة الرعاية الصحية الذكية في الاستجابة للكوارث. فيزوِّد الأطباء المرضى بالتشخيص، والعلاج، والعديد من الخدمات الصحية سواءً كانوا داخل المستشفيات أو خارجها. بشرط أن تجهز وحدات الرعاية الصحية بتقنيات متقدّمة. يلزم أيضًا وجود وحدة للاستجابة السريعة من أجل التعامل مع المرضى والاستفسارات التي تنشأ عادةً أثناء الكوارث.[6]

طائرات بدون طيار

يوفّر نظام «الإنقاذ الذكي-Auto-FRD» استجابةً سريعةً للحالات الحرجة في المدن. ويتألّف النظام من 3 أقسام رئيسية: شبكة الاستشعار، وطائرات بدون طيار، ومركز القيادة. فتنتشر الطائرات تلقائيًا إلى موقع معيّن عند تلقّي إشارة تنبيه من المستشعرات، من ثم تزوّد مركز القيادة بالنتائج.[7] يمكن للطائرات بدون طيار المساعدة في مهامّ البحث والإنقاذ بطرق عديدة ومنها:

• المراقبة الجوية المستمرّة، تستطيع هذه الطائرات توفير مراقبة جوية مستمرة حتى 100 متر فوق سطح الأرض.مما يساعد على تحديد موقع الضحايا وتقييم الوضع الراهن.
• التزويد بفيديو عالي الدقة وصور، تلتقط الطائرات صورًا جويةً وحراريةً، وفيديو عالي الدقة لمنطقة الكارثة.
• معلومات رادارية، تستخدم الطائرات رادار استكشاف باطن الأرض للكشف عن الناجين المحتملين المدفونين تحت الأنقاض. بالتالي تحديد أماكن الضحايا، ومحاولة إنقاذهم.
• نموذج ثلاثي الأبعاد للمنطقة المرغوبة، تنشئ هذه الطائرات نموذج ثلاثي الأبعاد لمنطقة الكارثة بدقة عالية أو منخفضة حسب الرغبة.[8]
• الكشف التلقائي عن البشر الذين تقطّعت بهم السبل. يمكن تزويد الطائرات بتقنيات معالجة الصور وتتبّع خوارزميات الشبكات العصبية المعقّدة، للكشف التلقائي عن البشر المفقودين إثر الفيضانات وغيرها من المخاطر.[9]
• الهبوط الذاتي على أهداف متحرّكة، يمكن أن يساعد ذلك على تقديم أدوات الطوارئ للضحايا المحتاجين.[10]

على سبيل المثال؛ استخدمت الكاريبي طائرات بدون طيار لتقييم الأضرار التي لحقت بالبنية التحتية بعد حصول كارثة، وحدّدت الأماكن المحتاجة إلى مساعدات.

على الرغم من فوائد الطائرات بدون طيار إلا أنها تمتلك آثارًا سلبيةً أيضًا. فقد تشكّل خطرًا على سلامة فرق الإنقاذ والمدنيين إذا تعطّلت أو تحطّمت. يمكن استخدامها من قبل جهات معادية لأغراض خبيثة كالتجسّس أو إيصال حمولات ضارّة. يتطّلب إجمالًا استخدام الطائرات ذاتية القيادة النظر بعناية في المخاطر والفوائد المحتملة. ويساعد التدريب والصيانة والتنظيم على تخفيف المخاطر، وضمان الاستخدام الآمن والفعّال في أوقات الطوارئ.[4]

تحديات تعيق المدن الذكية

على الرغم من جميع التطوّرات لا يمكن للتقنيات الذكية توقّع الأخطار والتهديدات بشكل كامل في الكوارث الطبيعية. ويطرح إدخال تقنيات المدن الذكية في الكوارث عدّة تحدّيات، وفيما يلي بعض هذه التحدّيات:

• تحديات الحفاظ على الاتصالات الشبكية. تعتمد المدن الذكية على شبكات الاستشعار اللاسلكية WSN المنتشرة في كل مكان، لكنها قد تتلف في بعض الكوارث أو يضعف اتصالها. يمكن كذلك أن تتعطل الاتصالات والإنترنت، وقد ينعدم الاتصال بأجهزة إنترنت الأشياء. مما يجعل من الصعب نقل المعلومات اللحظية.[11]
• تحديات اقتصادية، يتطلّب تطوير البنية التحتية للمدينة الذكية استثمارات كبيرة، والتي تعيق المدن ذات الموارد المحدودة.
• تحديات إدارية، تتطلب إدارة هياكل المدن الذكية مهارات ومعارف متخصّصة وأشخاص ذوي خبرة، والتي لا تكون متاحةً بسهولة في جميع المدن. زيادةً على ذلك، تحتاج هذه الهياكل دمج مختلف التخصّصات والتقنيات العلمية، مما يشكّل عائقًا إضافيًا.
• مصيدة التكنولوجيا، قد تصبح تقنيات المدن الذكية قديمةً بسرعة، بسبب التطورات السريعة. ولكي تواكب المدن أحدث التطورات تحتاج أن تستمرّ في الاستثمار في التقنيات الجديدة.
• تحديات ثقافية، قد لا يتقبّل جميع المواطنين تقنيات المدن الذكية بسهولة، ولا سيما أولئك الذين يقاومون التغيّر، أو لا يلمّون بالتقنيات الحديثة.[12]

مخاطر الفيضانات

أصبحت الفيضانات إحدى الكوارث الطبيعية الكبرى المؤثرة على سلامة الحياة البشرية، والبناء الاقتصادي، والتنمية المستدامة. لذلك أجريت العديد من الدراسات التي حلّلت أنماط التوزيع المكاني والزماني لمخاطر الفيضانات العالمية، والعوامل المؤثّرة عليها. وكشفت النتائج ازدياد خطر الفيضانات على الصعيد العالمي خلال الفترة الممتدّة بين 2005-2020. وحدّد الخبراء أماكن تركّز الخطر بشكل رئيسي، وهي شرق وجنوب آسيا، وأوروبا الوسطى والغربية. واعتبروا سنغافورة من أكثر الدول تعرّضًا للتهديد.[13]

دايجون، كوريا الجنوبية

استحدثت دراسة تدعى “نظام الإنذار الذكي للتصدي للفيضانات” تقنية محاكاة للتنبؤ بالفيضانات في مدينة دايجون في كوريا الجنوبية. إضافةً إلى ذلك، صنع الخبراء نظامًا مساعدًا يوفّر المعلومات اللازمة لتحديد طريقة وزمن الإجلاء. وربطوا النظام مع خدمة التنقل الذكي لمعرفة حالة الطرق وتنظيم النقل. كما طوّروا نظامًا سريعًا من أجل نقل الحالات المستعجلة لتقليل الأضرار التي تلحق بالمواطنين.[14]

بوغوتا، كولومبيا

اقترحت ورقة علمية بعنوان “بنية الاتصال لنموذج التنبؤ بالفيضانات” تطوير وتنفيذ بنية ذكية لصنع القرار عند مواجهة الأمطار الغزيرة والتهديدات المحتملة للفيضان. يعمل النظام على أساس جمع وتحليل بيانات عن مستوى المياه، والتدفّق، والضغط، ودرجة الحموضة، والرطوبة، ودرجة الحرارة في الأمطار التي تهطل على حي مينو تودي ديوس في مدينة بوغوتا في كولومبيا. ويهدف النظام إلى توليد إنذارات مبكّرة واتخاذ قرارات حاسمة في حالات الخطر.[15]

منشأة متكاملة في أورلاندو، فلوريدا، أمريكا

تحوي مدينة أورلاندو منشأةً متكاملةً تسمّى «مركز عمليات أورلاندو- OOC»، أنشأها العمدة عام 2001 بعد إعصار عام 1997. وتربط المنشأة عمل كل من شبكات الألياف الضوئية، وكاميرات المراقبة، وخدمات النقل، والشرطة، والمطافئ، وذلك في حوادث الطرق، والجرائم، والكوارث. ويدير المركز أزمات الطوارئ الخاصّة، إضافةً إلى حالات الكوارث الطبيعية واسعة النطاق.[16]

ضرورة التعاون لمستقبل أفضل

لا تحترم الكوارث الطبيعية الحدود الوطنية، ويمكن أن يكون لتأثيراتها تداعيات عالمية. لذلك تظهر ضرورة التعاون العالمي، كما تساعد المبادرات الدولية على تبادل المعارف والموارد بين الدول. وقد نفّذت بعض الدول بالفعل خططًا جديدةً للتعامل مع الكوارث الطبيعية. وتعتبر اليابان، وسنغافورة، وهولندا من بين الدول الرائدة في هذا المجال. وفي نهاية المطاف، يرتبط نجاح هذه التقنيات بمدى التعاون الحاصل بين الحكومات، والقطاع الخاص، والمواطنين، وبدون ثقة المواطنين لا يمكن لهذه الأنظمة النجاح.

المصادر

1. Semanticsholar
2. wiley online library
3. back4app
4. ResearchGate
5. MDPI
6. Readcube
7. semanticsholar
8. IEEE
9. ResearchGate
10. ResearchGate
11. ResearchGate
12. semanticsholar
13. MDPI
14. semanticsholar
15. IEEE
16. Semanticsholar

يتطور تعريف المدينة الذكية باستمرار مع الأيام إلا أن بعض النقاط أصبحت واضحةً وثابتةً. فتسخِّر المدن الذكية التقنيات الحديثة وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT لتحقيق الاستدامة، والتنمية، وتحسين نوعية حياة الأفراد. وتمثّل إدارة المرور والتنقل إحدى أهم الجوانب التي تركّز المدن عليها، إذ تقدّم خدمات أفضل للسكان بمساعدة الحسّاسات وانترنت الأشياء IoT. على سبيل المثال؛ تخفّف إشارات المرور الذكية الازدحام في ساعات الذروة، ويساعد كذلك الوقوف الذكي على إيجاد مواقف خالية للسيارات. ويستطيع الأفراد تتبّع مواقع الحافلات ومواعيد وصولها من خلال تطبيقات الهاتف المحمول.[1] تهتم اليوم الصناعات الذكية بتطوير المركبات ذاتية القيادة، ويعتقد الخبراء أنها ستصبح مستقبل التنقل الذكي، وركيزةً أساسيةً فيه. لأنها ستغيّر أسلوب حياتنا، ومفهومنا عن التنقل بشكل ثوريّ.

ما هي المركبات ذاتية القيادة؟

يقصد «بالمركبات ذاتية القيادة- an Autonomous vehicles» أي سيارة أو حافلة أو شاحنة أو مركبة أخرى، تستطيع القيادة من النقطة أ إلى النقطة ب دون تدخّل بشري، إضافةً إلى قدرتها على أداء جميع وظائف القيادة الضرورية. تُجهَّز هذه المركبات بأجهزة استشعار مختلفة لإدراك البيئة المحيطة. فتجمع البيانات، ومن ثم يعالجها حاسوب مُدمج في المركبة، لكي تستطيع التحرّك بشكل مستقل. [2]

تعتبر القيادة الذاتية واحدةً من أهم الابتكارات في العقود الأولى من القرن ال21، بسبب قدرتها على إحداث نقلة نوعية في نظام التنقل ضمن المناطق الحضرية وخارجها. وقد تسارع تطوير التقنيات المتعلّقة بالقيادة الذاتية خلال العقد الماضي بفضل إدخال الذكاء الاصطناعي AI في أنظمة القيادة. نتيجةً لذلك أصبحت المركبات أكثر “ذكاءً”، وقادرةً على الركن بنفسها -التموضع بجانب الطريق-، وتغيير سرعتها أو اتّجاه سفرها، والاستجابة للعقبات والتنبّؤ بها أثناء القيادة. [3]

مستويات المركبات ذاتية القيادة

تصنِّف SAE international -المعروفة سابقًا بجمعية مهندسي السيارات- المركبات ذاتية القيادة إلى 6 مستويات من الأتمتة المحدّدة والمتّفق عليها دوليًا. وتزداد استقلالية المركبة مع ازدياد المستوى.

1. المستوى 0: يؤدي السائق جميع مهام القيادة، ولا تسيطر السيارة على عملية القيادة.
2. المستوى 1: تُجهّز المركبة بنظام مساعد للسائق DAS. والذي يساعد السائق جزئيًا في ضبط السرعة، أو كبح الانحراف، أو الإيقاف الطارئ.
3. المستوى 2: تجهّز المركبة بمزايا أكثر تقدّمًا بحيث يشرف DAS على التوجيه والتسارع والكبح في الظروف السهلة ضمن ظروف الرؤية الجيدة في النهار. لكن يجب على السائق الإشراف الكامل على القيادة، وأداء جميع مهام القيادة المعقّدة تقريبًا.
4. المستوى 3: يستطيع النظام أداء جميع أجزاء مهام القيادة في بعض الظروف المثالية. لكن يجب على السائق أن يكون مستعدًا لاستعادة السيطرة عندما يطلب النظام منه ذلك. بعبارة أخرى، يجب على السائق أن يكون جاهزًا للانتقال الآمن بين القيادة الذاتية والقيادة البشرية في غضون ثوان قليلة. بسبب ذلك لا يسمح للسائق بالنوم أو إمالة مقعد القيادة بالكامل.
5. المستوى 4: يمكن للمركبة أداء جميع عمليات القيادة بشكل مستقل في ظروف معينة. لا يلزم في هذا المستوى الجهوزية (اليقظة) من السائق في الشروط المعيّنة في المستوى السابق.
6. المستوى 5: تتعاون في هذا المستوى التقنيات الحديثة مع المركبة. نتيجةً لذلك تستطيع القيادة في كل أحوال الطقس والإضاءة، وفي أي نوع من أنواع الطرق سواء داخل المدينة أو على الطرق السريعة، دون أي حاجة للتدخل البشري أو المراقبة. وستتمكن المركبات من الاتصال مع المركبات الأخرى والبنى التحتية من أجل الحصول على أحدث المعلومات عن حالة الطريق مقدّمًا (من ثوان إلى دقائق قليلة).[4][5][6]

كيف تعمل القيادة الذاتية؟

تعد القيادة الذاتية مهمةً معقدةً تتطلّب دمج مجموعة متنوعة من التقنيات الذكية، لخلق رؤية بزاوية 360 درجة من محيط السيارة. من ثم تستخدم المركبة هذه المعلومات لاتّخاذ قرارات حول كيفية السير بأمان. وتحتاج المركبة إلى توافر:

• أجهزة الاستشعار: تضمّ المركبة مجموعةً من الكاميرات وأجهزة استشعار المدى مثل radar وlidar، إذ توفر معلومات حول البيئة المحيطة بالمركبة مثل مواقع المركبات الأخرى والمشاة وحالة الطريق وغيرها من المعلومات.[7] يكشف الرادار عن سرعة ومسافة الأجسام. بينما ينشئ الليدار نموذجًا ثلاثي الأبعاد من محيط السيارة، ويستعمل للكشف عن الأجسام التي يصعب رؤيتها بالكاميرات أو الرادار مثل الأجسام الصغيرة أو المحجوبة جزئيًا.
• اندماج المستشعر: يقصد بذلك عملية دمج البيانات من مجموعة المستشعرات. يساعد ذلك باكتشاف الأجسام والتنبؤ بالحركة للحصول على صورة شاملة عن محيط المركبة.[8]
• التنبؤ بالحركة: وهو ضروري لمعرفة الحركة المستقبلية للأجسام المتواجدة في محيط المركبة.
• تعلم الآلة: تستخدم المركبات خوارزميات تعلم الآلة لتحليل البيانات، واتّخاذ القرارات الحاسمة.
• أنظمة التحكم: ترسل أنظمة التحكّم إشارات للمشغلات مثل عجلة القيادة، والمكابح، ومسرع السرعة لكي تخبرهم كيف يحرّكون المركبة وفقًا لقرار الخوارزمية.

تعتمد المركبات عمومًا على نظام تحديد المواقع الجغرافية GPS لتحديد موقعها، وتوجّهها. كما تستعمل خرائط عالية الدقة للتنقل في الطرق.[7]

هل بدأت المركبات ذاتية القيادة في الانتشار؟

يجري حاليًا تطوير المركبات ذاتية القيادة وستمر بعدّة خطوات حتى تصبح موثوقةً ومتاحةً تجاريًا في معظم الأسواق. ويتوقع الخبراء أنها ستتبع منحنى S وفقًا «لقانون روجر-Roger’s law» كما في الصورة.[9]

من الضروري أن ندرك مدى تعقيد إدارة مركبة ما على الطرق العامّة، بسبب كثرة التفاعلات مع أشياء غير متوقعة في أغلب الأحيان، مثل المشاة، وراكبي الدراجات، والحيوانات. وقد تفرض هذه المركبات تكاليفًا إضافيةً مرتفعةً بسبب الحوادث، أو حالات التأخير الممكنة لمستخدمي الطريق الآخرين. نتيجةً لذلك ستتمتع المركبات ذات المستوى 5 بمعايير اختبار أعلى من الابتكارات التقنية الأخرى. مما يؤدي إلى تأخير طرحها في السوق للحصول الموافقات اللازمة. في حال أثبتت هذه التقنية أنها غير موثوقة أو خطيرة، ستطلب الولايات القضائية اختبارات إضافية، وأذونات، ولوائح. مما سيؤدي إلى تفاوت في معدّلات التنفيذ والطرح في السوق وهو أمر متوقع أيضًا.[10]

وتشير التقديرات إلى أن طرح مركبات المستوى 5 سيبدأ عام 2030. ومن المرجّح أن يستغرق تشبّع السوق عدّة عقود، وقد يستمر بعض سائقي السيارات في اختيار المركبات التقليدية، بسبب تفضيلهم الشخصي، وانخفاض تكلفة الشراء.

لكن يبقى تداول المركبات مرتبطًا بالأفراد حتى بعد التشبّع بالأسواق. لذلك قد تتسارع أو تتباطأ عملية الانتشار، وربما لن يتماثل انتشارها في كل البلدان أو القارات. ويتوقع بعض الخبراء أن يتأخر الانتشار إلى ما بعد عام 2040 بسبب التحديات التقنية والسياسية والاجتماعية. [11]

فوائد القيادة الذاتية في المدن الذكية

يعد النقل جزءًا أساسيًا من حياة الإنسان، ويؤثر على التعليم والعمل ووقت الفراغ والخدمات. وتجلب المركبات ذاتية القيادة فوائد كثيرة، ومنها:

• السلامة، يتوقع الباحثون ارتفاع معدلات سلامة السائقين والمشاة، وانخفاض عدد الحوادث.[12]
• تقليل الازدحام المروري والوقت اللازم للسفر، يعود الفضل بذلك إلى توحيد سرعة السفر لجميع مستخدمي الطرق مع زيادة سرعة عبور التقاطعات. حيث يمكن للمركبات الاتصال مع بعضها البعض، ومع البنية التحتية في الوقت نفسه. علاوةً على ذلك، تختار المركبات أفضل المسارات للرحلة من خلال التقنيات السحابية وإنترنت الأشياء.[13]
• خفض الانبعاثات، حيث يقل استهلاك الوقود، والانبعاثات السامة في الغلاف الجوي للمدن الذكية، وتتحسن جودة الهواء.[14][15]
• إمكانية الوصول، تتوفر خيارات تنقل أسهل وأفضل لمن لا يستطيع القيادة كالمسنين، وذوي الاحتياجات الخاصة. وتستطيع السيارات أيضًا الدخول إلى مناطق غير مخدومة، ولا تصلها وسائل النقل العام عادةً.[12][16]

تحديات وعوائق

ستغيّر القيادة الذاتية البيئة الحضرية، وستكون هذه التغييرات لا رجعة فيها. نتيجةً لذلك يجب علينا معرفة عواقب التطبيق لنتجنّبها، فنحصل على أقصى فائدة ونتغلب على التحديات. ونذكر بعض تلك التحديات:

• تحديات تقنية، يلزم تطوير وربط عمل العديد من التقنيات، فلكي تتمكن السيارات من التعامل مع أي حالة مرورية يلزم الملايين من الكيلومترات التجريبية للقيادة في الحالات الخطرة كتساقط الثلوج أو الأمطار الغزيرة.[17]
• مخاوف أخلاقية، ترتبط بوجود نقاط ضعف في أمن الفضاء الإلكتروني، مما قد يؤدي إلى عواقب وخيمة على المستوى الأمني للمدن.[12]
• آثار سلبية على صحة الإنسان، بسبب نمط الحياة الخامل، فقد يعطي السكان أولويةً للقيادة الذاتية من أجل قضاء رحلاتهم القصيرة عوضًا عن المشي أو ركوب الدراجة.[18]
• عقبات اقتصادية، بسبب كلفة الشراء المرتفعة، على الأقل في السنوات الأولى من الانتشار. وتدرس المدن الذكية إدخال الحافلات ذاتية القيادة في خدمة النقل العام، بالتالي تحل مشكلة عدم قدرة تحمّل تكلفة امتلاك مركبة خاصة.[19]
• عدم تقبّل وثقة الناس لفكرة القيادة الذاتية.

تأثير المركبات ذاتية القيادة على التخطيط العمراني

التحضر

يعتقد الخبراء أن إدخال القيادة الذاتية في التنقل الذكي قد يؤدي إلى زيادة أهمية المناطق السكنية في الضواحي. والتي يكون سعرها عادةً أخفض في السوق عن تلك المتواجدة في المركز. حيث تسهّل المركبات ذاتية القيادة إمكانية الوصول للمناطق التي تعذر الوصول إليها سابقًا. مما يؤدي في نهاية المطاف إلى ازدياد الزحف العمراني للمدن، وانخفاض كثافة البناء. إضافةً إلى ذلك، تنعكس الآثار كذلك على المناطق الريفية، بفضل تحسُّن النقل العام والخاص على حدّ سواء.[20][21]

البنية التحتية للطرق

تؤثر المركبات ذاتية القيادة على استعمال الحيّز المكاني للطرق، والبنية المادية لها. مثلًا ستقضي القيادة الذاتية على الخلاف الحالي بين سائقي المركبات والمشاة. ويتوقع الخبراء أن يتوسّع الحيّز المخصص للمشاة مع إمكانية إزالة الفصل المادي بين السيارات والمشاة. علاوةً على ذلك سيقل عرض الممرات، وستلتغي أماكن وقوف السيارات على طول الرصيف.[21]

المستوى المحلي

تؤثر القيادة الذاتية على التنمية السكنية وسط المدينة والضواحي على حد سواء. إذ مع انتشارها الكامل سيكون من الممكن تحرير العديد من الساحات المستخدمة من قبل السيارات حاليًا. والتي سيعاد تكييفها، وإعادة استخدامها لوظائف أخرى.[21]

على سبيل المثال؛ توجد عادةً مساحات لوقوف السيارات بالقرب من المنازل الخاصة، وستقل الحاجة إليها عند انتشار المركبات ذاتية القيادة. نتيجةً لذلك يمكننا تحويل مواقف السيارات المجاورة للمنازل إلى ممرات للمشاة أو للدراجات. يساعد كذلك إلغاء المرآب الخاص على توسُّع المنزل، فيستطيع المالك استغلال المساحة لوظائف أخرى.[22]

أما بالنسبة للمباني السكنية متعددة الطوابق، فيمكن الاستغناء عن المواقف الموجودة تحت الأرض. ونستطيع بدل ذلك بناء مواقف كبيرة مستقلة تقع في أماكن خارجية يسهل الوصول إليها. إذ سيتمكن مالك السيارة الاتّصال مباشرةً بسيارته عن طريق تطبيق مثبت على هاتفه المحمول لتأتي إليه من موقفها.[22]

نظرة مستقبلية

سيكون إدخال القيادة الذاتية إلى التنقل الذكي بطيئًا وتدريجيًا. ولا شكّ من أنه سيحدث ثورةً جذريةً على طريقة حياتنا، وسيغير أيضًا التخطيط العمراني للمدن. لكن في نهاية المطاف سيتعلق نجاحه بالفرد ومدى تقبله للتقنية. فدعنا نتخيل لبرهة أنك تمتلك سيارةً ذاتية القيادة، فهل ستثق بقراراتها وتدعها تأخذك في رحلاتك، أم أنك تفضل القيادة بنفسك؟

المصادر

1. MDPI
2. IEEE
3. IEEE
4. Springer
5. ResearchGate
6. ResearchGate
7. arXiv
8. arXiv
9. Semanticsholar
10. ResearchGate
11. IEEE
12. arXiv
13. MDPI
14. MDPI
15. Semanticsholar
16. MDPI
17. IEEE
18. Science direct
19. MDPI
20. ResearchGate
21. ResearchGate
22. Science direct

تخيل فصل دراسي يتيح لكل طالب معلم شخصي يمكنه الإجابة على أسئلتهم وتزويدهم بالملاحظات في الحال، في أي وقت وأي مكان. يعدنا ChatGPT بتطوير عملية التعلم مع قدراته المتقدمة، ثورة في عدة مجالات، ولا سيما في مجال التعليم. وذلك لأن ChatGPT لديه القدرة على تحويل طريقة تعلم الطلاب وتدريس المعلمين، مما يجعل التعليم أكثر تخصيصًا وتفاعلًا ومشاركة من أي وقت مضى. في هذه المقالة، سنكتشف الطرق التي تستخدم ChatGPT في المجال التعليمي وكيفية إعادة صياغة مستقبل التعلم.

تصنيف بلوم المعرفي

 قسّم بنجامين بلوم «Benjamin Bloom» -وهو عالم متخصص في مجال علم النفس التربوي- المجال المعرفي لأهداف التعلم عام 1956 إلى ست مستويات فرعية. ووضعت تلك المستويات في نموذج شهير سمي بـ«تصنيف بلوم المعرفي» [1]. ثم أجرى أندرسون (Anderson) وكراثهول (Krathwohl) بعض التعديل على النموذج في عام 2001، لينتج هرم بلوم الحديث [1][2]. وتتدرج هذه المستويات من الأقل في الوعي المعرفي إلى الأعلى، وهي:

1. التذكر (Remembering): إذ يتذكر الطالب ما قد قرأه فقط، ولا يتوقع منه أي تعديل عليه.
2. الفهم (Comprehension): فيعيد الطالب ما قرأه بطريقته وأسلوبه، فيضيف عليه من معلوماته ويضيف بعض الروابط كأن يعطي مثالًا على ما فهمه، أو يقارن المفهوم بمفهوم آخر أو يعلله.
3. التطبيق (Application): أن يطبق ما فهمه في حل تدريب مثلًا، أو يقيس الفكرة على دراسة حالة أخرى.
4. التحليل (Analysis): وبعد التثبيت في الخطوات السابقة، يستطيع الطالب في هذه المرحلة أن يحدد العناصر المشتركة بين ما درس وما حوله، ويكون قادرًا على أن يثبت رأيه.
5. التقييم (Evaluation): وهنا يرتقي الطالب إلى مرحلة أعلى حين يكون قادرًا على توضيح التناقضات والمناقشة بالحجج واتخاذ القرارات والتبرير لها.
6. الابتكار (Creation): تأتي مرحلة الابتكار أخيرًا لأن الطالب يكون فيها قدرًا على إعادة تنظيم ما تعلمه بطرق مختلفة في سياقات عدة من خلال الجمع بعد التحليل، والتأليف والتصميم بعد التقييم وإعادة التنسيق بعد التطبيق.

كيف يساعد ChatGPT في تطوير عملية التعلم ؟

يستطيع ChatGPT إعطاء الأجوبة، وطالما أنه يجيب فقد جمع بين مرحلتي التذكر والفهم. فيسأل الطالب ويجيبه البوت. وإذا وجد الطالب مناطق الالتباس، فإنه يسأل أكثر ليزيلها وتتضح أكثر، ويساعده في ذلك معلمه الشخصي. ولكن كيف يجمع البوت بين الطالب والمعلم الحقيقي في التجربة التعليمية بداخل الصف؟

التسقيل

يمكن استخدام ChatGPT في تطوير عملية التعلم في المراحل الأولى من تصنيف بلوم كأداة دعم للتفكير الذاتي، وذلك عن طريق استخدامه كأداة للتسقيل. يوفر التسقيل (بالإنجليزية: Scaffolding) تعليمًا يسمح للمتعلم بتعليم نفسه. يصف هوجان وبريسلي عملية التسقيل كاستراتيجية تعليمية توفر دعمًا فكريًا فرديًا للطلاب بحيث يمكنهم العمل لتحسين ورفع تطورهم الإدراكي [7].

أولًا، يحدد الطالب مستوى معرفته، ومن خلال هذا التحليل الذاتي يمكنه استخدام البوت ليسأل ويفهم بما يدعم مستويات تفكير أعلى؛ مما يضمن فهمًا أوسع. يبدو هذا النهج مناسبًا للعديد من المواد التكاملية، بما في ذلك تلك التي تهدف إلى التفكير النقدي. فيقول أثاناثيو وماكنت في بحثهم بعنوان «التفكير النقدي في مادة الإدارة: تصنيف بلوم بوصفه أداة تعلم»:

ولكن، هل يعتمد الطالب كليًّا على أجوبة البوت؟ هل سأله الأسئلة الصحيحة؟ وهذا ما يقودنا للنقطة التالية.

كيف يسأل الطالب؟

على الطلاب، المتواصل منهم وغيره، أن يعرفون كيف يسألون الأسئلة التي ستضمن لهم إجابة كافية وافية فلا يضيعون وقتهم ولا يشتتون تركيزهم. وهنا يأتي دور المعلم الذي يدرّبهم على طرق الأسئلة الصحيحة. فكلما كانت الأسئلة صحيحة، كانت الإجابات أكثر قيمة وأغنى في المحتوى. ومن سمات صحة الأسئلة أن تكون [4]:

1. تركز على الكلمات المفتاحية.
2. محددة.
3. واضحة بمصطلحات مألوفة.
4. غير معقدة وغير متراكبة.
5. غير مفتوحة.
6. لا تتضمن أي نوع من أنواع السخرية.
7. تحوي المصطلحات الأكاديمية.
8. غير نقدية.
9. لا تحوي رأيًا أو تجارب شخصية.
10. أسئلة لا تحوي أحكام أخلاقية.

فمثلًا: بدلًا من أن يسأل طالب الفيزياء قائلًا: “قانون الطفو”، عليه أن يحدده قائلًا: “متى يغوص الجسم ومتى يطفو؟”، أو “تطبيقات قانون الطفو لأرشميدس”. ثم يأتي دور الطلاب في التفكير في الإجابات التي حصّلوها. وعلى الصعيد الآخر من هذه العملية، على المعلم أن يعلّم الطالب كيف يسأل أسئلة ناقدة في الصف، يناور زملائه في الحديث والمناقشة بالحجج والدلائل فيخرج الجميع من المناقشة فائزين برأي جديد أو بفكرة لم ترد على خواطرهم.

يسرد توم جامبيل في مقاله بجريدة فوربس 5 طرق تساعد الشخص ليطرح أسئلة تفتح المزيد من آفاق المناقشة، نسرد منها ثلاثًا [5]:

1. اسمع لتفهم وجهة النظر الأخرى، لا لتحكم: فبدلًا من أن يسأل الطالب “لماذا لم تبحث أنت في…”، يقول “ما المشكلة في أن…”، أو “هل فكرت في أن..”، ليكون “ألن توافقني الرأي حين أقول أن…”
2. اسأل أسئلة مفتوحة: بدلًا من الأسئلة المحدِدة التي تبدأ بـ”هل”، يمكن أن يسأل أسئلة تبدأ بـ”ما، ماذا، كيف..”
3. أسأل أسئلة متابعة: إذ أن الأسئلة التي تسألها للشخص الآخر بعدما يفرغ من حديثه تمنحه فرصة أخرى في التفكير فيما قاله، فيسأل الطالب زميله مثلًا: “هلا تخبرني المزيد عن..” أو “أيمكنك أن تعطني مثالًا لذلك؟”

التفكير الناقد وحل المشكلات

يذكر فريد سواينكر في مقاله على لينكدان بعنوان «التعليم في عصر الذكاء الاصطناعي: ستة تغيرات يحتاجها العالم» أن على المؤسسات التعليمية أن تضع هدفها النهائي في تعليم الطلاب كيف يتعلمون وكيف يفكرون منطقيًا في حل المشكلات»[6]، كما على المعلم تعليمهم أهمية الأولويات والمعلومات ذات الصلة. فلا يرتبطون بوجهات نظرهم فقط، ولا يستنتجون ما لا يتعمد على تحليل دقيق، وأن يكون نقدهم علميًا وليس فقط خضوعًا لرأي الجماعة. وعلى المعلم أن يضمن فعالية تطبيق ذلك التفكير النقدي في المناقشات في الفصل.

يرتبط حل المشكلات والتفكير الناقد، بعد مرحلتي التذكر والفهم، بالعالم الحقيقي، ويربط ذلك الطلاب بدورهم بالعالم حولهم؛ فيضعون ما يتعلمون في سياقات ومجالات مختلفة؛ مما يؤثر إيجابيًا على مستقبلهم الذي يتطلب عقولًا إبداعية أكثر من العقول التي تستطيع اجتياز الاختبارات التي تعتمد على التذكر والفهم فقط دون المهارات الإبداعية. وكل ما سبق يتكاتف في التطبيق تحت الاستراتيجية الأم، وهي ما تسمى بـ “استراتيجية الفصل المقلوب”.

استراتيجية الفصل المقلوب أو المعكوس

استراتيجية الفصل المقلوب، أو ما تسمى بالـ «flipped classroom» هو نموذج تعليمي يتضمن استخدام التكنولوجيا لتغيير دور المعلم والطالب في عملية التعلم. يقوم الطلاب في هذا النموذج بمشاهدة مقاطع الفيديو أو الدروس التعليمية المسجلة في المنزل، وهو بالضبط ما يحدث في حالة استخدامنا لـ ChatGPT في تطوير عملية التعلم؛ فيعطي المعلم الطلاب المفهوم أو الفكرة للبحث والفهم من خلال البوت الذي يغطي مراحل المعرفة الأولى من تصنيف بلوم، ويبقى الفصل مكانًا للمناقشات الناقدة البناءة، والمناظرات، والتعبير عن الآراء المبنية على الأدلة، وإبراز التناقضات، والابتكار في عمل المشاريع الجماعية أو حتى الفردية منها والأنشطة التفاعلية؛ وذلك بما يغطي مستويات التفكير العليا.

تضمن استراتيجية الفصل المقلوب تحويل الطلاب إلى متعلمين نشطين، متكلمين، واثقين، معبرين عن رأيهم. إذ تمكنهم هذه الاستراتيجية من تحمُّل المسؤولية الكاملة عن تعلُّمهم واكتساب المفاهيم والمهارات الفوق المعرفية بشكل أكبر. وهو ما يخدم الهدف الرئيسي من التعليم، ألا وهي أن يكون الطالب متعلم مستقل قادرًا على تحصيل المعلومات دون اعتماد على المعلم. وسيوفر هذا للمعلم أن يتفرغ لدعم الطلاب في تطبيق المفاهيم وتوجيههم في الاستخدام الصحيح للمعلومات سواء في تطبيق واختراع مثلًا، أو في إرساء نظريات جديدة. يساعد هذا النموذج على تعزيز تفاعل الطلاب مع المواد الدراسية وتحسين فهمهم واستيعابهم للمفاهيم والمهارات بشكل أفضل.

وختامًا، يكبر دور المعلم في عصر الذكاء الاصطناعي بما يشمل توفير مثل هذه البيئات التفاعلية الآمنة ليشارك الطلاب آرائهم دون مواجهة خوف الأحكام، متخطيًا المراحل الأولى من العملية التعليمية التي تستهلك وقتًا وطاقة، وتستنزف كلًا من الطالب والمعلم على حد سواء حتى دون تحقيق قيمة كبيرة. وبدلًا من رفض ChatGPT، على المعلم أن يتعلم كذلك كيف يسخره ويستخدمه بما يخدم تنمية عقول طلابه وعملية بنائهم للمستقبل.

المراجع:

1. Bloom’s Taxonomy
2. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives
3. Critical Thinking in the Management Classroom: Bloom’s Taxonomy as a Learning Tool
4. How to Ask the Right Questions to Get the Most Out of Your Chat GPT / AI Conversations in 2023
5. The Art Of Asking Higher-Quality Questions

6. Education in the time of AI: 6 shifts the world needs to make
7. Instructional Scaffolding to Improve Learning

تستخدم المدن الذكية التقنيات المتطورة والابتكارات الحديثة، وتدمج البنية التحتية المادية مع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT وموارد المعرفة. يهدف ذلك إلى تعزيز التقدّم الاقتصادي، وتحسين نوعية حياة الأفراد، وضمان الاستدامة. فتعتمد المدن الذكية على مجموعة من الأدوات والتقنيات لكي تحقق أهدافها الأساسية، وتتصدى لمختلف التحديات التي تواجهها في نفس الوقت كالنمو السكاني والتلوث والازدحام. فما أمثلة تقنيات المدن الذكية؟

تقنيات المدن الذكية

تعد تقنيات المدن الذكية مصطلحًا واسعًا يشمل مجموعةً متنوعةً من التقنيات والاستراتيجيات القائمة على البيانات. تهدف المدن الذكية إلى تحسين نوعية حياة المواطنين، وجعل العمليات الحضرية أكثر كفاءة.[1] تسعى تقنيات المدن الذكية إلى تحقيق التكامل بين البنى التحتية المتقدّمة والتقنيات الحديثة لزيادة “ذكاء” المدن. قد يكون مصطلح “ذكاء” المدن غريب بعض الشيء لكنه المقصود ومرتبط بالذكاء الاصطناعي وهذا ما سنراه.

تضم هذه التقنيات العديد من الأنظمة والابتكارات مثل البرمجيات التطبيقية، ونظام تحديد المواقع GPS، وسلسلة الكتل Blockchain. عمومًا ينبغي على المدن الذكية ربط هذه النظم والأدوات ببعضها، وجمع عملها ونتائجها، لتوفير خدمات فعّالة للمواطنين. وهذا هو المقصود بـ “ذكاء المدن”.[2]

1. تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT

تشمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT أي جهاز اتصال أو تطبيق يعمل على جمع المعلومات ومعالجتها وتخزينها واسترجاعها ونشرها. بما في ذلك الراديو، والتلفاز، والهاتف المحمول، والبرمجيات، وأنظمة الاتصالات القائمة على الأقمار الصناعية، وغيرها الكثير. تساهم تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في تطوير العديد من المجالات كالتعليم، والرعاية الصحية، والأعمال التجارية، وتعتبر أساس النمو والتنمية. [3]

تطبق المدن الذكية ICT في مجال الحوكمة الإلكترونية. حيث يمكن للمواطنين استعمال الانترنت للوصول إلى خدمات حكومية أو خدمات القطّاع الخاص. مما يقلل الحاجة للذهاب إلى المكاتب والفروع، فيخفف الازدحام في الدوائر الحكومية، ويسهل تنفيذ الأعمال على المواطنين. على سبيل المثال؛ استعمال ICT لتجديد رخصة القيادة وتسجيل الأعمال التجارية.[4]

2. المستشعرات

المستشعرات هي أجهزة تكشف وتستجيب وتقيس المؤثرات الفيزيائية مثل الضوء، والصوت، ودرجة الحرارة، والضغط، والحركة. وتحوِّل البيانات إلى إشارات يمكن قراءتها من قبل مراقب أو أداة، وتعتمد المدن الذكية عليها عادةً لجمع البيانات. تعمل المستشعرات في مراقبة حركة المرور، ومستوى الضوضاء، والحالة الفيزيائية للطرق والجسور والمباني، وذلك من أجل الكشف عن الأعطال في الوقت المناسب ومعالجتها.

تضم أجهزة الاستشعار العديد من الأنواع ومنها المستشعرات الحرارية التي تقيس درجات الحرارة، وتستعمل عادةً في أجهزة إنذار الحرائق. وكذلك المستشعرات اللاسلكية التي تستطيع التواصل لاسلكيًا مع أجهزة أخرى مثل الهواتف الذكية وأجهزة الحاسوب ويشاع استخدامها في انترنت الأشياء.[5][6] تكشف أجهزة استشعار إشغال المباني عن وجود أو عدم وجود أشخاص في غرفة أو مبنى ما، وتستعمل غالبًا في أنظمة التشغيل الآلي التي تتحكم في الإضاءة وأنظمة التدفئة والتكييف والتهوية. وتكشف المستشعرات الموجودة في الكاميرات أيضًا عن الحركة في المباني وتستعمل لأغراض أمنية.[7]

3. البيانات الضخمة Big data

تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة أو المعقدة التي لا نستطيع التعامل معها بواسطة البرمجيات التقليدية. وتتسم البيانات الضخمة ب3 قيم:

• الحجم، تولد التجارة الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي كميات كبيرة من البيانات.
• التنوع، تتخذ البيانات العديد من الأشكال المختلفة مثل البيانات المنظمة في قواعد البيانات التقليدية، والبيانات غير المنظمة من المستشعرات ووسائل التواصل الاجتماعي كالصور والمستندات ومقاطع الفيديو.
• السرعة، تتولد بيانات جديدة بوتيرة سريعة. [8]

تعتمد المدن على البيانات الضخمة وتربطها مع تقنيات المدن الذكية الأخرى التي تجمع وتعالج وتحلل هذه البيانات. وذلك من أجل اتخاذ القرارات ووضع الخطط المستقبلية بشكل أفضل. [9]

4. تحليل البيانات Data analytics

يقصد بتحليل البيانات عملية فحص مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات. بهدف الكشف عن الأنماط الخفية، والعلاقات المتبادلة، وتوجه السوق، وتفضيلات العملاء، وغيرها من المعلومات التجارية المفيدة. [10] يرتكز تحليل البيانات على اتباع الأساليب الإحصائية والحسابية لدراسة البيانات واستخلاص النتائج المستخدمة لاتخاذ القرارات الحاسمة.[11]

يقسم تحليل البيانات إلى عدّة فئات رئيسية. ومنها:

• التحليلات الوصفية، تركز على تلخيص وتصور ما حدث في الماضي. وتستخدم لتحديد الاتجاهات والأنماط والعلاقات.
• التحليلات التشخيصية، تهدف إلى تحديد أسباب حدوث الأنماط المعينة، وتساعد في معرفة الأسباب الجذرية للمشاكل، أو لفهم العوامل المساهمة في النجاح.
• التحليلات التنبؤية، تعتمد التحليلات التنبؤية على النماذج الإحصائية للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل. تتنبأ هذه التحليلات بالطلبات، وتحدد المخاطر، أو تتخذ قرارات بشأن الاستثمارات المستقبلية.
• التحليلات الإرشادية، تحدد هذه التحليلات أفضل مسار للعمل لتحقيق النتائج المرجوة. [12]

يعتبر تحليل البيانات من أبرز تقنيات المدن الذكية، فمن خلال فهم الماضي والحاضر بوسعنا إنشاء مستقبل أفضل. ويتداخل كذلك في عدّة سياقات مثل الذكاء الاصطناعي. ,تُعرَّف الشبكات العصبية الاصطناعية ANNs على أنها نوع من خوارزميات تعلم الآلة المعتمدة على تحليل البيانات. إذ استُمد تصميم الشبكات العصبية من بنية الدماغ البشري. ويمكن تدريبها للتعرف على الأنماط في مجموعات البيانات، ويستفاد منها في تطبيقات كثيرة مثل التنبؤ بشدة الحوادث.[11]

5. الذكاء الاصطناعي AI

يختلف تعريف الذكاء الاصطناعي تبعًا لمجال الدراسة. لكن عمومًا هو فرع من أفرع الحاسوب يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري مثل اتخاذ القرار، وترجمة اللغات، والتعرف على الكلام. [13] تعرِّف المدن الذكية الذكاء الاصطناعي على أنه الذكاء الذي يظهره كيان اصطناعي بحيث يكون قادرًا على إدراك محيطه ويتخذ إجراءات تقلل من التدخل البشري، وتحقق أهدافه بنجاح في نفس الوقت.

يعمل الذكاء الاصطناعي مع تقنيات المدن الذكية الأخرى في المنزل الذكي لكي يطوّر حياة السكان. على سبيل المثال؛ يقوم بأتمتة المهام كالتحكم بالإضاءة، ودرجات الحرارة. إضافةً إلى ذلك، يدمج الذكاء الاصطناعي نظام التعرف على الوجه في نموذج المنزل الذكي. يساعد ذلك في تحديد إذا ما كان الشخص الموجود في المنزل مقيمًا أو شخصًا غير معروف. من ثم يرسل نظام الإخطار الآلي -الذي يستخدم نظام تلغرام بوت- إشعار إلى صاحب المنزل في حالة دخول شخص مجهول إلى المنزل. كما يوفر التطبيق خيارات إضافية للمستخدم من أجل اتخاذ مزيد من الإجراءات الوقائية كإبلاغ الشرطة مثلًا أو إغلاق الأبواب. [14]

6. تعلم الآلة Machine Learning

يعد تعلم الآلة مجالًا سريع النمو، يتقاطع مع علوم الحاسوب والإحصاء، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الحاسوب من تحسين أدائها تلقائيًا من خلال الخبرة. يحدث ذلك عادةً عن طريق دراسة وبناء خوارزميات التعلم المعتمدة على تحليل البيانات، وبناء نماذج لتمثيل العلاقات بين البيانات المدخلة والمخرجات المطلوبة.[15]

يستعمل تعلم الآلة بطرق مختلفة لتعزيز تطبيقات المدن الذكية، على سبيل المثال؛ يساعد في تحقيق الأمن السيبراني. حيث يتزايد خطر التهديدات الإلكترونية مع نمو شبكات المدن الذكية، ويكشف تعلم الآلة عن تهديدات الأمن السيبراني ويمكن أن يحدد الشذوذ ويمنع الهجمات الإلكترونية بفاعلية في الوقت المناسب. مما يحافظ على أجهزة انترنت الأشياء والبنية التحتية آمنة. [16]

7. انترنت الأشياء IoT

يعد انترنت الأشياء IoT من أهم تقنيات المدن الذكية، والركيزة الأساسية لمجالاتها ال8 الذكية، وهي: الحوكمة، والرعاية الصحية، والبيئة، والاقتصاد، والصناعة، والتنقل، المعيشة والبنية التحتية، والطاقة. ,يشير IoT إلى شبكة عملاقة تربط الأشياء والأشخاص بالانترنت وببعضها البعض وتسمح بجمع وتبادل ومعالجة البيانات. يهدف عمومًا إلى تحديد المواقع، والتتبع، والمراقبة، والتعرف الذكي، والإدارة، إضافةً إلى ربط الأجهزة الذكية ببعضها مثل المستشعرات.[17]

تطور تقنيات المدن الذكية

تحقق المدن الاستفادة القصوى من التقنيات الذكية عندما يتكامل عملها. ويتنامى اليوم تطوير تقنيات المدن الذكية بسرعة مذهلة، فالأدوات المذكورة سابقًا ليست إلا جزءًا من الكثير من التقنيات. وستؤثر بشكل جذري على أسلوب حياتنا ومدننا في المستقبل. وتعد هذه التقنيات والأدوات حصيلة تقدّم البشرية. فمن مدينة أوروك السومرية أول مدينة في العالم المبنية باللبن إلى المدن الذكية اليوم، ومن التطبيق الذي تقرأ منه هذه المقالة إلى الروبوت الذي يجري العمليات الجراحية، يمكنك تخيل حجم هذا التطور.

المصادر

1. Semanticsholar
2. IGI global
3. ResearchGate
4. semanticscholar
5. ResearchGate
6. semanticsholar
7. MDPI
8. SAGE
9. Cornell University
10. semanticsholar
11. ResearchGate
12. National Library of medicine
13. IJCMAS
14. IEEE
15. MDPI
16. National library of medicine
17. ResearchGate

تعد المباني الذكية ببداية عصر جديد من المفاهيم المعمارية. إذ تدمج عمل أجهزة الاستشعار، والبيانات الضخمة، وانترنت الأشياء IoT، والذكاء الاصطناعي AI لكي تحسّن نوعية حياة الأفراد. يعمل الذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي لكي يسهّل الوظائف المنزلية ويريح السكان ويخفّض استهلاك الطاقة.

دمج الذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي

المنزل الذكي هو مسكن مجهّز بأحدث التقنيات التي تسمح بالتشغيل الآلي عن بعد لإدارة مختلف المعدات والوظائف المنزلية. ويعطي التخطيط الاستراتيجي في المدن الذكية أولوية عليا لتطوير المنازل الذكية.[1] يستخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي AI لوصف مجموعة من الأنظمة المحوسبة التي تنفذ وظائف عادةً ما يقوم بها البشر. كما أنها تصل إلى مستويات شبيهة بالإنسان من حيث الاستشعار، والمنطق، والتفاعل، والتعلم وقد تقترب أو حتى تتجاوز الذكاء البشري.[2]

في الوقت الحالي يطور الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا المنزل الذكي، ويأخذها إلى مستوى جديد تمامًا. فيستطيع إنشاء نموذج سلوكي من البيانات التي جمعتهما الأجهزة الذكية. أو بعبارة أخرى، يستطيع الذكاء الاصطناعي عمل الوظائف المنزلية بشكل آلي وفقًا لتفضيلات أصحاب المساكن.[3]

أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي

تجعل الأجهزة والأنظمة المتعددة من المنزل الذكي بيئةً مثاليةً لاختبار برامج الذكاء الاصطناعي. فتستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي تخصيص التجارب، أي تضبط الأجهزة حسب حاجة الأفراد لأنها تتعلم من السلوك البشري. بالتالي تحقق تجربة حياة هادئة وممتعة وخاصة لكل مالك منزل ذكي.

يدير الذكاء الاصطناعي الوظائف في المنزل بآلية مبتكرة لزيادة السلامة والراحة والكفاءة. ويمتلك القدرة على أتمتة مهام متعددة، مثل تغيير مستويات الإضاءة، والألوان، ودرجات الحرارة والرطوبة. ويعتمد بذلك بالطبع على تفضيلات المستخدم.[4]

يستعمل الذكاء الاصطناعي كذلك في التصميم الذكي للحفاظ على الطاقة بمساعدة خوارزميات تعلم الآلة. فيقوم بجمع البيانات من أجهزة الاستشعار، من ثم يقيّمها لكي يطور لاحقًا أنظمة لإدارة الطاقة خاصة بكل مالك منزل.

تغييرات معمارية

لكي يحوّل الخبراء المنزل العادي إلى منزل ذكي يجب عليهم دمج حلول التكنولوجيا العالية -مثل خطوط نقل البيانات وشبكات الاستشعار- في المساحة المعمارية المبنية سابقًا أو التي تبنى حاليًا. ولايزال يتعيّن على المعماريين القيام بعمل مكثّف فيما يتعلق بتعديلات التصميم المعماري حتى يستوعب متطلبات نمط الحياة الجديدة. فقد يتغير الحجم، والشكل، والعلاقة بين الفراغات. بالطبع يساعد الذكاء الاصطناعي المعماريين في عمليات التصميم كثيرًا. فتخلق النماذج الأولية الافتراضية المزيد من الإمكانيات والحلول لترتيب الغرف والمساحات في المنازل الذكية.[5]

ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي؟

يساعد الذكاء الاصطناعي المنزل الذكي في إدارة الأنظمة التالية:

• الخدمات الأساسية كالكهرباء، والماء، والتكييف.
• السلامة العامة مثل كشف التسلسل، والإنذارات، وإغلاق النوافذ والأبواب.
• الأجهزة الإلكترونية والراحة مثل التلفاز، والبراد، والغسالة، وتزود عادةً بخاصية للتحكم بها عبر الانترنت.
• الصيانة العامة مثل فحص أداء الأجهزة المنزلية، وتقديم إشعارات بشأن الأخطاء، والرصد، والإدارة العامة.
• الطاقة كالتحكم في مصادر الطاقة البديلة.[2]

كيف تحافظ نماذج الذكاء الاصطناعي على الأمن في المنزل الذكي؟

تضع العديد من الدراسات الاعتبارات الأمنية كعامل رئيسي عند تصميم المنازل الذكية. وتضم أجهزة الإنذار الذكية، وأجهزة الاستشعار، والأقفال الذكية، والكاميرات، وغيرها الكثير. فتحمي التكنولوجيا الحديثة حياة الناس وأعمالهم ومنازلهم عن طريق نشر نظام حماية فعّال لمراقبتهم.[6]

تصدر معظم الأنظمة الأمنية الشائعة إنذارًا فقط بعد الاختراق عند حدوث اقتحام ما أو حريق أو تسرّب غاز أول أكسيد الكربون. بذلك يتلقّى الفرد تحذيرًا حالما يفوت الأوان على فعل شيء. لكن يطوّر الباحثون أنظمة وأقفالًا ذكية وأجهزة استشعار تعمل معًا في المنزل الذكي لإرسال التحذيرات في الوقت المناسب. وتعمل هذه التطبيقات مع البنية التحتية الموجودة، ويمكن استعمالها من أي جهاز محمول مما يسهّل عمليات الرصد. على سبيل المثال؛ ترسل التطبيقات إنذارًا إذا تركت بابًا أو نافذةً غير مقفلة أو حتى مفتوحة جزئيًا مما يبقي الدخلاء خارجًا. يستفيد كذلك الآباء من أجهزة استشعار الحركة في المنزل لمعرفة أن أطفالهم لا يقعون في ورطة.[7]

نظام التحكم الصوتي

يستطيع سكان المنزل الذكي التحكم بالأضواء، والستائر، وأقفال الأبواب والنوافذ في منازلهم باستخدام أصواتهم فقط. بل قد يتحكموا بها سويًا ببساطة من خلال عبارة واحدة مثل “أنا في المنزل” أو “تركت المنزل”.

تؤثّر الإضاءة في الأماكن المغلقة على رفاهية ومزاج وسلوك الناس، لذلك ركز عليها الخبراء أثناء تصميم المنازل. ويحتاج الفرد للتحكم الصوتي في الضوء إلى: الانترنت، ومساعد صوتي، ونظام منزلي ذكي متصل.[8]

المراقبة عن بعد والمراقبة بالفيديو

ازداد باطّراد عدد المنازل المزودة بكاميرات عالية الدقة خلال العقدين الماضيين. والتي تساعد على المراقبة وكشف التغييرات وغيرها. غالبًا ما تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى معرفة ما يجب البحث عنه والتعرف عليه أو فهمه مسبقًا. على سبيل المثال؛ يمكن للآباء مراقبة منازلهم أثناء عملهم، فيتلقوا إشعارًا على الهاتف عندما يصل الأطفال من المدرسة. كما يمكنهم اختلاس النظر للتحقق من قيام أطفالهم بالواجبات المنزلية، أو إدارة الأدوية في حال وجدت. تعد أيضًا كاميرات الأبواب الأمامية التي تنقل الصوت والصورة في الاتجاهين وسيلةً رائعةً للتواصل حتى لو كان المالك خارج المنزل يستطيع التحدث من خلال تطبيق على الهاتف. [9]

تحديات وعوائق

يشكل بناء المنازل الذكية تحديًا، كما يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في المنزل الذكي العديد من الصعوبات التي تحتاج إلى دراسة وتدخّل. ومنها:

• التكلفة المرتفعة.
• قد يشكل جمع البيانات تهديدًا على الأفراد من عدّة نواحي مثل انتهاك الخصوصية، أو الجرائم المرتبطة بتسريب البيانات.
• يعد الحصول على الموافقات وقابلية تبادل المعلومات بين الأنظمة والأجهزة المتنوعة من الصعوبات الكبيرة التي تواجهها المنازل الذكية. تتواجد اليوم الكثير من الشركات المصنعة التي تطوّر الأجهزة والتقنيات الذكية، ويضم المنزل أجهزة متنوعة من مصادر مختلفة. بسبب ذلك يصبح من الصعب دمج آليات وأساليب عملها مع بعضها البعض.
• يعتبر إعداد وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي مرهقًا لأصحاب المنازل والمحترفين أيضًا بسبب تعقيدها.
• يحتاج المستخدمون إلى توضيح كبير بشأن كيفية إدارة منظمات الحرارة، والتحكم في استخدام الطاقة عمومًا.[10]

توضع الآن معايير وبروتوكلات صناعية لمعالجة هذه التحديات، لضمان مستوىً عالٍ من التوافق والتشغيل المتبادل بين النظم المنزلية. وأصبحت هذه الجهود ممكنة بفضل التقدّم السريع للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. في نهاية المطاف لن تستحوذ التقنيات المنزلية الذكية على اهتمام الجمهور إلا إذا رأى المشتري الجوانب الإيجابية، وقبل بعض المخاطر.[1]

مستقبل الذكاء الاصطناعي AI في المنزل الذكي

لايزال الذكاء الاصطناعي في طور النمو، لكنه يمتلك القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نعيش بها في منازلنا. فيستطيع المنزل الذكي تغيير سلوكه كرد فعل على ما يحيط به. ويمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من السبل المبتكرة والمتطورة لاستعمال الذكاء الاصطناعي من أجل تحسين جودة حياتنا. برأيك كيف سيتصرف منزلك الذكي المستقبلي؟

المصادر

1. Science direct
2. MDPI
3. Science direct
4. ResearchGate
5. ResearchGate
6. ResearchGate
7. MDPI
8. science direct
9. MDPI
10. Science direct

تبذل الجهات الفاعلة في المدن الذكية جهودًا لتحسين جودة حياة السكان، وتقدّم نماذج وحلول مبتكرة باستمرار. لكن لا ترتبط أعداد هذه الحلول ارتباطًا قويًا بالمسائل الأخلاقية المتعلقة بتطبيقات المدن الذكية. فمن أين نشأت المشكلات الأخلاقية في المدن الذكية؟

نشأة المشكلات الأخلاقية في تطبيقات المدن الذكية

تتطوّر «المدن الذكية-smart cities» سريعًا وتتضمّن اليوم أجهزة استشعار وبرمجيات وروبوتات وشبكات وغيرها الكثير. وتعتمد على الذكاء الاصطناعي AI وتطبيق انترنت الأشياء IoT في مختلف مجالاتها. وأدى الاستخدام الواسع لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT إلى توليد البيانات وجمعها بسرعة، فأصبح جمع البيانات جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. وتأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، وقد تحمل أحيانًا معلومات حساسةً وسريةً حول المواطنين. [1]

وإذا افترضنا وجود عالم مثالي يعمل كل شيء فيه على النحو الصحيح، فإن جمع واستخدام هذه البيانات لا يشكل تهديدًا لأي شخص. وبالطبع تفوق الفوائد المخاطر إلى حد كبير في هذا السيناريو المثالي. لكن مع الأسف يوجد دائمًا في العالم الواقعي قضايا ومشاكل يتعيّن التصدي لها أثناء التعامل مع هذه البيانات.

توجهات مختلفة

يهتم الباحثون والمطورون بالتقنيات التي يقدمونها وبتقييم مدى صحتها وفائدتها لمستخدميها. بينما يهتم رجال الأعمال بشكل أكبر بما يحقق لهم المزيد من الأرباح. على الطرف الثالث، يرغب السياسيون في جعل حياتهم أسهل باستخدام التقنيات المختلفة لدعم عمليات صنع القرار بشكل أدق. كل ذلك يقودنا بشكل عام إلى هدف موحد يجتمع عليه الكل وهو تحسين خدمة السكان، والذين يهتمون بدورهم بجودة حياتهم واستقرارها. في نهاية المطاف، يظل الطرف الفاعل الرئيسي المعني بالأخلاقيات والمعضلات الأخلاقية في المدن الذكية والمتضرر منها هو “السكان”. ومع ذلك، يتمتع السكان في الحالة الحالية بأقل قدر من السيطرة على من يقوم بجمع البيانات وكيفية استخدامها.

يستطيع الباحثون تقديم وجهة نظر عامة عن المسائل الأخلاقية في المدن الذكية من خلال دراسة المشاريع المطورة أو المشاريع قيد التصميم والبحث. وذلك من أجل تحديد أين وكيف قد تنشأ المشكلات الأخلاقية في المدن الذكية. ولكن كل ذلك لم يعبر إلا عن مشكلة خصوصية البيانات، فهل من نماذج على تلك المشكلات الأخلاقية المزعومة؟

الهند ومعضلتها الأخلاقية في المدن الذكية

بدأ التحالف الوطني الديمقراطي منذ وصوله إلى السلطة في الهند عام 2014 بمبادرة لإنشاء 100مدينة ذكية في جميع أنحاء الهند. وتهدف المبادرة إلى تحسين جودة الحياة والبنية التحتية وتطوير النقل الجماعي والصناعات الذكية في البلاد. وأعيد توجيه الموارد لتحقيق هذه المبادرة، وهو ما أدى إلى نقص في الموارد في مجالات أخرى. ويبدو أن إدخال المدن الذكية في البلد يعمل على النهوض بمدن الطبقة العليا ويتجاهل المدن الفقيرة مثّل معضلة أخلاقية حقيقية. إذ يجري الآن التخلي عن تطوير المدن التي لا تستوفي المعايير المطلوبة. نتيجةً لذلك، يواجه المجتمع الهندي فصلًا أكثر وضوحًا بين الطبقات الاجتماعية مقارنةً بما كان عليه الوضع سابقًا. ويمثّل هذا التقدّم غير المتوازن بين الطبقات في الهند مشكلة أخلاقية في المدن الذكية تنتظر المناقشة الجادة والحلول.[2]

نظام قياس الأداء في أوروبا

ازدادت مبادرات المدن الذكية في أوروبا مع مرور الوقت، وقد ظهرت بشكل مستقل في كل مدينة. بسبب ذلك، احتاجت المدن إلى شكل من أشكال معايير القياس لمعرفة تطبيقات المدن الذكية الناجحة. ويهدف مشروع CITYKeys البحثي إلى إنشاء نظام لقياس أداء للمدن الذكية في أوروبا. ويحتاج النظام إلى قاعدة واسعة من البيانات لإجراء الحسابات، ويتطلّب كذلك وجود ممارسات موحّدة وقياسية لتبادل البيانات ونشرها.

تتمثّل هنا المشكلة الأخلاقية في المدن الذكية في كيفية مشاركة البيانات أو نشرها. ربما تتضمّن هذه البيانات معلومات شخصيةً وخاصةً عن سكان المدينة، بالتالي تتشكل مخاوف مختلفة بشأن ضمان الوصول الأخلاقي للبيانات واستخدامها. علاوةً على ذلك، لابد من بذل جهود تعاونية قوية بين مختلف الجهات، لكي يعمل هذا النظام بنجاح. ويطرح هذا المشروع سؤالًا مهمًا، ألا وهو كيف يمكن لهذه الجهات الوثوق ببعضها البعض؟ [3]

نظام مراقبة المياه في كوريا الجنوبية

صمّمت كوريا الجنوبية نظام إمدادات للمياه في مدينة U-city، ويوفر النظام معلومات آنية عن الخصائص الصحية والتشغيلية للبنية التحتية الرئيسية لإمدادات المياه في المدينة. ويشمل الكثير من أجهزة الاستشعار والبرمجيات المتقدمة والمرتبطة بالعديد من الشركات الخاصة. تجمع الشركات هذه المعلومات وتقدمها إلى موقع مركزي للرصد والتقييم. وعندما يتعطل جهاز استشعار ما يتعيّن على المركز الاتصال بالشركة المالكة ومطالبتهم بإصلاحه. بما يستوجب على الشركة المالكة إغلاق الجهاز أو التفاعل مع أنظمة أخرى قد يقوم بصيانتها موردون آخرون، مما يؤدي إلى تأخير مفرط في الوقت.

لكي ينجح هذا النظام، يتعين على جميع الموردين -سواءً كانوا من القطاع الخاص أو العام- تحديد خطوات قياسية لتشخيص وإصلاح المشاكل التي قد تحدث. وإلا فإنها ستسبّب تأخير في الوقت وهدر الموارد. حتى الآن، لا تحكم هذه الآلية قوانين ولوائح، بل إنها تتعلّق أكثر بالتعاون والاتفاق بين الموردين. وفي حال فرض بعض الموردين قواعدهم الخاصة التي تخدم مصالحهم، فقد تنشأ مشكلات أخلاقية تستعصي على الحل في المدينة الذكية. [4]

التنبؤ بالجرائم

تهدف برمجيات التنبؤ بالجرائم إلى تحديد المخاطر المحتملة للأنشطة الإجرامية أو الأنشطة غير المشروعة داخل المدن. وتعمل عن طريق تجميع البيانات من الهواتف المحمولة والبيانات الجغرافية والديموغرافية. والبيانات الديموغرافية هي البيانات التي تجمع عن السكان وفقًا لسمات معينة، مثل العمر والجنس ومكان الإقامة. وتستخدم هذه البيانات فيما بعد للتنبؤ بمكان النقاط الساخنة، من ثم يمكن للسلطات التوجّه نحوها أو تكثيف مراقبتها.

تصنع هذه البرمجيات العديد من المسائل الأخلاقية في المدن الذكية، مثل التمييز المحتمل بين المناطق، وحماية البيانات وتأمينها. على سبيل المثال؛ ستعمل البرمجيات على نحو أفضل في المناطق التي يتوفّر فيها المزيد من الهواتف المحمولة، والتي عادةً ما تكثر في المناطق الأفضل اقتصاديًا. بالتالي ستؤدي إلى توفير حماية أعلى لهذه المناطق على حساب الأحياء الأفقر التي لا تحتوي على نفس العدد من الهواتف المحمولة. [5] وبذلك، يتفاوت مقدار الأمن المتوفر بين الأغنياء والفقراء، وهو نظام يسهل إلقاء اللوم عليه إذا حدثت أي مشكلة. أليس كذلك؟

الشبكات الذكية في طاقة المدن الذكية

تسمح الشبكات الذكية برصد ومراقبة استخدام الطاقة، وتهدف عمومًا لتحقيق الاستدامة. على الرغم من ذلك، قد يسبب استعمال الشبكات الذكية انتهاكًا لخصوصية المستهلك. خاصةً عندما تكشف المعلومات عن أنواع الأجهزة الكهربائية المستخدمة وعدد مرات الاستخدام. كما قد تكشف كذلك عن الوقت الذي يقضيه المستهلكون خارج المنزل وفترات سفرهم.

قد يسبب أي تسريب أمني لهذه البيانات مخاطر أمنية كبيرة، بالإضافة إلى أنه قد يحقّق مالكو الشبكات الذكية منافع أكبر من الإعلانات المستهدفة أو التسويق المتخصّص. فيمكن بسهولة معرفة أصحاب المنازل ذات استهلاك الطاقة الأعلى بل وتحديد نوع الأجهزة. كما يفتح تكامل الشبكات الذكية مع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات ICT إمكانية التعرض لهجمات إلكترونية، والتي يمكن أن تحرم الأفراد أو حتى المدينة بأكملها من الطاقة. [6]

كشف الإشغال

يحدد كشف الإشغال إذا ما كانت المساحة مشغولةً أم خاليةً، ويستهدف عادةً المساحات الخاصة مثل مباني المكاتب. يقدر هذا النوع من رصد الإشغال التحكم في الأنظمة داخل المبنى كأنظمة الإضاءة والتدفئة والتكييف والتهوية. بالتالي يستطيع خفض فواتير الطاقة بشكل كبير، ويقلّل أيضًا من تلوث الهواء الناتج عن عمل الأجهزة المختلفة لساعات أطول. من جهة أخرى، قد يسبب مشكلات متعلقةً بالسلامة في حال استغل لأهداف إجرامية أو هجمات إرهابية، مثل الاستفادة من البرنامج لسرقة مكتب أو مبنىً تجاري. [7]

عد الإشغال

يركز عد الإشغال على العدد الفعلي للأشخاص في المبنى ويعد مفيدًا مثلًا في انتهاكات قوانين السلامة كحرائق المباني. ويتطلب العد استعمال الهواتف المحمولة والكاميرات، لكنه يعتمد أكثر على الكاميرات، إذ لا يمكن ضمان أن يملك الجميع هواتف محمولة. وتُجهّز معظم المباني بأنظمة مراقبة تعمل بأشكال مختلفة. وتتبع بعض النظم عدد الأشخاص عن طريق استخراج السمات التي تصف شكل الجسم. يعني هذا تحديد الأفراد وتصنيفهم وتحديد مواقعهم في أي وقت من الأوقات، وينتهك هذا النوع من المراقبة كل الحقوق المتعلقة بالسرية والكشف عن الهوية، وهو ما يلزم اتخاذ تدابير أمنية دقيقة. فاستغلال تلك الخاصية ضد المدينة قد يحيل حياة أهلها إلى جحيم. [7]

التعرّف على الحدث

يدرس التعرّف على الحدث سلوك وأنشطة الأشخاص المتواجدون داخل الموقع المرصود. ويهدف إلى إنتاج أجهزة تحكّم أكثر ذكاءً وتحديد السلوكيات المرتبطة بالجرائم. يمكن استخدامه في المباني التي تحتوي على حشود كبيرة مثل الساحات الرياضية والمسارح. بغض النظر عن قضايا انتهاك الخصوصية الواضحة الناتجة عن هذا الرصد، قد تكبت هذه التقنية الطبيعة والتفاعلات البشرية بسبب معرفة الشخص بأنه مراقب. فمن المرجح أن يتغيّر سلوكك عندما تكون مراقبًا لتجنب وصمك بالشكوك، كما قد تفعل شيئًا ما عن طريق الخطأ، بما يؤدي إلى إطلاق إنذار داخل النظام. وترتبط هذه القضايا بالمواقف الغريبة الشائعة مثل مغادرة المتجر دون شراء غرض. فعلى الرغم من أنك لم تسرق شيئًا لكنك تشعر بأن الجميع يراقبك أو يشك بك فتضطر للشراء مثلًا.

قد لا تحدّد مثل هذه الأنظمة هوية الأفراد، لكنها تجمع ما يكفي من البيانات التي تستخدم بسهولة للقيام بذلك لاحقًا. يمكن استخدام البيانات لأنشطة غير ضارة مثل الإعلان المستهدف، بينما قد تسبب ضررًا متعمّدًا مثل خلق مواقف خطيرة لبعض الأفراد أو اتهام شخص ما زورًا. [7]

نظام تحديد المواقع GPS

تعتمد العديد من تطبيقات المدن الذكية على قراءة إحداثيات نظام تحديد المواقع GPS. على سبيل المثال؛ تستفيد المدن من الGPS بجمع البيانات من المركبات في مناطق معينة، ثم تتحكّم بالإشارات الضوئية لتجنّب الحوادث والازدحامات المرورية. وفي حالات أخرى تستفيد السلطات منه بتحديد موقع السكان المتضررين من حادث ما لتقديم الدعم اللازم لهم في الطوارئ.

يعد GPS مصدر قلق أخلاقي لأنه يحتاج القليل من الموارد عند مقارنته بتطبيقات أخرى. إضافةً إلى أنه يوفّر بيانات دقيقةً ومخصّصةً للتتبّع. بسبب ذلك، تتّخذ بعض الدول إجراءاتٍ قانونيةً صارمة تجاهه، فتلتزم أمريكا بحجب بيانات الGPS قانونيًا، وأصدرت المحكمة العليا أحكامًا تحظر بها منفذي القانون استخدامه، ما لم يكن لديها سبب جاد للقيام بذلك. ومع ذلك، يشكو العديد من الحقوقيين من أن تعريف “السبب المعقول” يظل غامضًا بما يكفي لتبرير انتهاكات مدنية وحقوقية. [8]

القيادة الذاتية في المدن الذكية

تتقدّم البحوث في مجال القيادة بدون سائق بشكل سريع، وتعمل عليها بعض الشركات مثل Google وUber ومعظم شركات السيارات. وتشير الصحافة ذات الصلة إلى أن حوالي 94% من الحوادث الحالية سببها خطأ بشري. نتيجةً لذلك، قد تصبح السيارات ذاتية القيادة بديلًا مرغوبًا فيه للنقل قريبًا، إلا أنها تثير قلاقل أخلاقية في المدن الذكية. إذ سبق أن صدمت سيارة أوبر ذاتية القيادة امرأة تعبر الشارع في أريزونا. وأشار الرئيس التنفيذي لأوبر في الماضي أن السيارات ذاتية القيادة تتميز بخوارزمية تتعلّم أثناء القيادة. يعني ذلك أن السيارات ذاتية القيادة هي الأكثر خطورةً عند بدء عملها، ولكنها تطور من نفسها حتى تتمكّن الخوارزمية من التعلّم. يطرح الحادث السابق سؤالًا حول ماهية المسؤول عن الحادث، هل هي الشركة المالكة للسيارة أم السائق الاحتياطي في السيارة أم المبرمج الذي صنع برنامج القيادة الذاتية؟ هذا السؤال غير مجاب عليه حاليًا. وفي سيناريو آخر، تتّخذ السيارة ذاتية القيادة قرارًا بالتسبّب في أقل ضرر إذا لم يكن بإمكانها تجنب الأضرار. ولأن الخوارزمية تتعلّم باستمرار فقد تلتقط استجابات متحيّزة تؤثّر سلبًا على قراراتها المستقبلية.[9][10][11]

الطائرات بدون طيار

تستعمل المدن الطائرات بدون طيار للرصد البيئي ومراقبة الأمن المدني ودعم السياحة وخدمات الطوارئ الصحية وإيصال البضائع. إذ تساعد الطائرات بدون طيار في تخفض التكاليف وتدعم السلامة والأمن وتساعد في إدارة الكوارث على نطاق واسع، وبذلك تساهم في خلق مدن ذكية أكثر أمانًا للسكان والزوار.[12][13] على الرغم من ذلك لا يخلو الأمر من الآثار السلبية والمسائل الأخلاقية في المدن الذكية. إذ مثلًا قد تستخدم لأغراض التجسّس على المواطنين والمنظمات.[14]

التركيز على المسائل الأخلاقية في المدن الذكية

تقلب المدن الذكية أسلوب حياتنا رأسًا على عقب، وتجلب معها نتائجَ إيجابيةً وسلبيةً في نفس الوقت، فأضحى التغيير واقعًا لا مفر منه. وباعتبار حياة الفرد منطلق المدن الذكية وغايتها، ينبغي علينا كأفراد مناقشة المسائل الأخلاقية الناتجة عن تطبيقات المدن الذكية. ونسعى لتطبيق سياسات أمنيةً وأحكامًا قانونيةً لكي نقلل من المخاطر قدر الإمكان.

المصادر

1. ResearchGate
2. ProQuest
3. ResearchGate
4. Semanticsholar
5. ResearchGate
6. ACM
7. ResearchGate
8. Science direct
9. USNews
10. Bloomberg
11. Bloomberg
12. IEEE
13. ResearchGate
14. Science direct