يعمل باحثون في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي على دراسة الحلول التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفرها في مجال التخطيط الحضري، على مستوى العالم، وذلك من أجل الإسهام في معالجة تزايد الظواهر الجوية الاستثنائية التي يشهدها العالم بسبب تغيّر المناخ. ويهدف هذا البحث إلى تقديم حلول فعالة لمساعدة البلديات والجهات المحلية في تقييم تأثير الأمطار الغزيرة بشكل أسرع.
واستخدم الباحثون في هذا الدراسة تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في إنشاء نموذج آلي لتحليل بيانات الأقمار الاصطناعية، بهدف تقييم أوضاع الفيضانات. واستند الفريق إلى دراسة ثلاث حالات تتناول نخلة جميرا في دبي، ومنطقة مصفح في أبوظبي، ومنطقة البريمي في عمان، حيث قاموا بمقارنة الصور الملتقطة قبل وبعد العواصف الجوية لتحليل تأثيرها على المناطق.
تهدف أداة التحليل التي يعمل الباحثون على تطويرها إلى توفير أداة للكشف عن التغييرات المناخية، ومساعدة البلديات والجهات المحلية على تقييم تأثير الأمطار الغزيرة بشكل أسرع. وتعتمد هذه الأداة على نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات المفتوحة المتاحة للجمهور، مثل صور “سينتينيل-2” وخريطة الشارع المفتوحة، حيث يسهم المتطوعون من جميع أنحاء العالم في نشر المعلومات الجغرافية حول مختلف المناطق والطرقات.
النموذج الآلي الذي يتم تطويره ما زال في مراحله الأولى، ويعتمد على استخدام التقنيات الحديثة للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحليل بيانات الأقمار الاصطناعية. ومن شأن هذه التحليلات أن تحدد بدقة المناطق التي يتراكم فيها المياه بنسبة عالية بعد هطول الأمطار الغزيرة، والأماكن التي قد تتعرض للفيضانات والأضرار الناتجة عنها.
بهدف مساعدة الجهات المختصة في التعامل مع تحديات التغيير المناخي والظواهر الجوية الاستثنائية، تعمل جامعة محمد بن زايد على تطوير أدوات وتقنيات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية. ويعتبر هذا البحث خطوة هامة نحو توفير حلول فعالة لتقييم ومعالجة تأثير الأمطار الغزيرة والفيضانات في المدن والمناطق الحضرية.
قد تمثل هذه التقنيات والأدوات التحليلية المبتكرة حلاً مستقبلياً لمواجهة تحديات التغير المناخي والظواهر الجوية الاستثنائية التي تهدد العديد من المدن حول العالم. وتعتبر الجهود التي تبذلها الجامعة وفريق الباحثين في هذا المجال محل تقدير وإشادة للإسهام الهام الذي يقدمونه في معالجة هذه المشكلة العالمية الملحة.















