مصنوعی ذہانت کی ترقی توانائی کی صنعت اور ماحولیاتی سائنس دونوں کو نئے سرے سے تشکیل دے رہی ہے۔ توانائی کے شعبے میں، مشین لرننگ قابل تجدید توانائی کی پیش گوئی سے لے کر گرڈ کی قابلِ اعتمادیت تک ہر چیز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہو رہی ہے۔

اسی دوران، خود مصنوعی ذہانت کو چلانے کے لیے بھی کافی بجلی کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹا سینٹرز (جو مصنوعی ذہانت کی خدمات چلاتے ہیں) نے 2024 میں تقریباً 415 ٹیراواٹ گھنٹے بجلی استعمال کی، جو عالمی بجلی کا تقریباً 1.5 فیصد ہے، اور توقع ہے کہ یہ 2030 تک دوگنا سے زیادہ ہو جائے گا۔

اس طلب کو پورا کرنے کے لیے مختلف ذرائع کی ضرورت ہوگی: IEA کے مطابق نئے ڈیٹا سینٹرز کی بجلی کا تقریباً نصف حصہ قابل تجدید ذرائع سے آئے گا (جبکہ باقی حصہ قدرتی گیس، نیوکلیئر اور دیگر ذرائع سے ہوگا)۔ یہ دوہری نوعیت — مصنوعی ذہانت کو توانائی کی ضرورت ہے جبکہ یہ توانائی کے انتظام میں مدد دیتی ہے — اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ توانائی اور ٹیکنالوجی ایک مشترکہ سفر پر ہیں۔

توانائی کے شعبے میں مصنوعی ذہانت کی درخواستیں

مصنوعی ذہانت پہلے ہی توانائی کی پیداوار، تقسیم اور استعمال کے طریقے بدل رہی ہے۔ اہم درخواستیں درج ذیل ہیں:

• قابل تجدید توانائی کی پیش گوئی اور انضمام: مشین لرننگ ہوا اور شمسی توانائی کی قلیل اور درمیانی مدت کی پیش گوئیوں کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہے۔ وسیع موسمیاتی اور گرڈ ڈیٹا کا تجزیہ کر کے، مصنوعی ذہانت متغیر قابل تجدید توانائی کو ضائع کیے بغیر آسانی سے شامل کرنے میں مدد دیتی ہے۔
  مثال کے طور پر، 2019 کی IRENA رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ مصنوعی ذہانت پر مبنی موسمی اور پیداوار کی پیش گوئیاں شمسی اور ہوائی توانائی کی کٹوتیوں کو کم کر سکتی ہیں۔ IEA بھی زور دیتی ہے کہ مصنوعی ذہانت کی بنیاد پر پیش گوئی گرڈز کو زیادہ تقسیم شدہ پیداوار کے ساتھ متوازن کرنے میں مدد دیتی ہے، "کٹوتی اور قابل تجدید توانائی کے اخراجات کو کم کرتی ہے"۔
  مزید درست پیش گوئیاں آپریٹرز کو توانائی مارکیٹوں میں بہتر بولی لگانے اور پیداوار کو زیادہ مؤثر طریقے سے بھیجنے کی اجازت دیتی ہیں۔
• گرڈ کی بہتری اور لچک: جدید پاور گرڈز پیچیدہ ہوتے ہیں اور اکثر عروج کی طلب کی وجہ سے دباؤ میں ہوتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت خودکار طور پر خرابیوں کا پتہ لگا کر اور بہاؤ کا انتظام کر کے مدد کرتی ہے۔
  مثال کے طور پر، مصنوعی ذہانت پر مبنی نظام آلات کی خرابیوں کی نشاندہی تیزی سے کر سکتے ہیں، جس سے بندش کا وقت 30–50 فیصد کم ہو جاتا ہے۔ اسمارٹ سینسرز اور کنٹرول الگورتھمز ٹرانسمیشن لائنز کی مؤثر صلاحیت کو بھی بڑھا سکتے ہیں۔
  IEA کا اندازہ ہے کہ مصنوعی ذہانت کے اوزار بغیر نئی لائنیں بنائے 175 گیگاواٹ اضافی ٹرانسمیشن صلاحیت کھول سکتے ہیں۔ ایک ڈیجیٹل "اسمارٹ گرڈ" میں، مصنوعی ذہانت مسلسل لوڈ کے نمونوں کو سیکھتی ہے تاکہ عروج کو کم کرے اور فراہمی کو متوازن رکھے۔
• صنعتی اور عمارت کی کارکردگی: مصنوعی ذہانت فیکٹریوں، ریفائنریز، دفاتر اور گھروں میں توانائی کے استعمال کو بہتر بنانے کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہو رہی ہے۔ صنعت میں، مصنوعی ذہانت ڈیزائن کو تیز کرتی ہے اور عمل کو بہتر بناتی ہے۔
  IEA رپورٹ کرتی ہے کہ صنعتی توانائی کے استعمال میں موجودہ مصنوعی ذہانت کے اطلاق سے میکسیکو کی سالانہ توانائی کی کل کھپت سے زیادہ توانائی بچائی جا سکتی ہے۔ عمارتوں میں، مصنوعی ذہانت حرارت/ٹھنڈک اور روشنی کا انتظام کرتی ہے۔
  موجودہ مصنوعی ذہانت پر مبنی HVAC کنٹرول سسٹمز، اگر عالمی سطح پر نافذ کیے جائیں، تو سالانہ تقریباً 300 ٹیراواٹ گھنٹے بجلی کی طلب کو کم کر سکتے ہیں (جو آسٹریلیا اور نیوزی لینڈ کی مشترکہ سالانہ پیداوار کے برابر ہے)۔ نقل و حمل اور موبلٹی میں، مصنوعی ذہانت ٹریفک کے بہاؤ اور لاجسٹکس کو بہتر بناتی ہے: ایک اندازہ ہے کہ مصنوعی ذہانت پر مبنی راستہ منصوبہ بندی سالانہ 120 ملین گاڑیوں کے برابر توانائی بچا سکتی ہے، اگرچہ اضافی ڈرائیونگ جیسے اثرات کو قابو میں رکھنا ضروری ہے۔
• توانائی کی ذخیرہ اندوزی اور مارکیٹ کے آپریشنز: مصنوعی ذہانت توانائی کی ذخیرہ اندوزی اور بجلی کی مارکیٹ کے ڈیزائن کے لیے اہم ہے۔ بیٹری سسٹمز میں، مصنوعی ذہانت قیمت اور طلب کے نمونوں کو سیکھتی ہے تاکہ سستی بجلی خریدے/ذخیرہ کرے اور قیمتی وقت پر فروخت کرے۔
  مثال کے طور پر، آسٹریلیا میں ٹیسلا کا ہورنزڈیل بیٹری پروجیکٹ ایک مصنوعی ذہانت "آٹو بڈڈر" استعمال کرتا ہے جو انسانی بولی کے مقابلے میں آمدنی کو پانچ گنا بڑھا دیتا ہے۔ حقیقی وقت کی مارکیٹوں میں، مصنوعی ذہانت کے الگورتھمز ملی سیکنڈز میں بجلی کی تجارت کر کے گرڈ کو متوازن رکھتے ہیں۔
  IRENA نوٹ کرتی ہے کہ ایسے "جدید مصنوعی ذہانت" ماڈلز اندرون دن کی مارکیٹوں اور لچکدار طلب کے انتظام کے لیے مثالی ہیں۔
• مینٹیننس اور پیش گوئی: توانائی کے بہاؤ سے آگے، مصنوعی ذہانت پیش گوئی پر مبنی دیکھ بھال میں مدد دیتی ہے۔ ٹربائنز، ٹرانسفارمرز، اور بوائلرز پر لگے سینسرز مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کو ڈیٹا فراہم کرتے ہیں جو خرابیوں کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
  یہ بندش کے وقت کو کم کرتا ہے اور آلات کی عمر بڑھاتا ہے۔ تیل اور گیس میں، مصنوعی ذہانت پہلے ہی لیکس کی نشاندہی اور پائپ لائن کی صحت کی پیش گوئی کر رہی ہے۔ قابل تجدید توانائی میں، مصنوعی ذہانت اندازہ لگا سکتی ہے کہ ہوا کے ٹربائن کو کب سروس کی ضرورت ہے، جس سے زیادہ وقت تک کام اور کم توانائی کے ضیاع کو یقینی بنایا جاتا ہے۔

یہ تمام درخواستیں مل کر لاگت کو کم کرنے، قابلِ اعتمادیت بڑھانے اور اخراجات کو گھٹانے میں مدد دیتی ہیں۔ IEA نوٹ کرتی ہے کہ پاور سسٹم میں مصنوعی ذہانت کے استعمال سے آپریشنل اخراجات براہِ راست کم ہو سکتے ہیں — مثلاً پلانٹ کی کارکردگی بہتر بنا کر یا ایندھن کے امتزاج کو بہتر بنا کر — جبکہ مصنوعی ذہانت کی وجہ سے توانائی کی طلب میں اضافہ بھی ہوتا ہے۔

ماحولیاتی تحفظ میں مصنوعی ذہانت کی درخواستیں

توانائی کے علاوہ، مصنوعی ذہانت ماحول اور موسمی سائنس کے لیے ایک طاقتور آلہ ہے۔ یہ بڑے ڈیٹا سیٹس میں پیٹرنز اور غیر معمولی چیزوں کو تلاش کرنے میں مہارت رکھتی ہے، جو نگرانی، ماڈلنگ اور انتظام کے لیے مفید ہے:

• موسمی اور آب و ہوا کی ماڈلنگ: بڑے سائنسی ادارے اب مصنوعی ذہانت کا استعمال کر کے موسمی اور آب و ہوا کے ماڈلز کو زیادہ درست بنا رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، NASA اور IBM نے اوپن سورس پرتھوی موسمی-آب و ہوا کا مصنوعی ذہانت ماڈل جاری کیا ہے، جو دہائیوں کے تاریخی ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہے۔
  یہ ماڈل موسمیاتی سیمولیشنز کی مکانی ریزولوشن کو بہتر بنا سکتا ہے (علاقائی سطح تک) اور قلیل مدتی پیش گوئیوں کو بہتر بناتا ہے۔ ایسے مصنوعی ذہانت کے ماڈلز شدید موسمی حالات اور آب و ہوا کے رجحانات کی بہتر پیش گوئی ممکن بناتے ہیں، جو براہِ راست موافقت کی منصوبہ بندی میں مدد دیتے ہیں۔
• جنگلات کی کٹائی اور زمین کی نگرانی: سیٹلائٹس زمین کی تصاویر کے پیٹا بائٹس پیدا کرتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت ان تصاویر کا تجزیہ کر کے جنگلات اور زمین کے استعمال کی نگرانی کرتی ہے۔
  مثال کے طور پر، مصنوعی ذہانت پر مبنی پلیٹ فارمز کو 30 سے زائد ممالک میں لاکھوں ہیکٹر جنگلات کی کٹائی کا نقشہ بنانے اور جنگلات میں ذخیرہ شدہ کاربن کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ تصویر کے تجزیے کو خودکار بنا کر، مصنوعی ذہانت ماحولیاتی کارکنوں کو قریب حقیقی وقت کے نقشے فراہم کرتی ہے اور دوبارہ جنگلات لگانے کے اہداف کو بہتر بناتی ہے۔
  اسی طرح کی تکنیکیں شہری پھیلاؤ، گلیشیئر کے پگھلنے، اور دیگر زمین کی تبدیلیوں کو بھی ٹریک کرتی ہیں جو کاربن اور حیاتیاتی تنوع کو متاثر کرتی ہیں۔
• سمندر اور آلودگی کی صفائی: مصنوعی ذہانت آلودگی کا نقشہ بنانے اور صفائی کی رہنمائی میں بھی مدد دیتی ہے۔ تنظیمیں جیسے The Ocean Cleanup مشین وژن کا استعمال کر کے دور دراز سمندری علاقوں میں تیرتے ہوئے پلاسٹک کی نشاندہی اور نقشہ سازی کرتی ہیں۔
  سیٹلائٹ اور ڈرون تصاویر پر مصنوعی ذہانت کی تربیت دے کر، وہ تفصیلی آلودگی کے نقشے تیار کرتے ہیں تاکہ صفائی کے جہاز زیادہ کثافت والے علاقوں کو مؤثر طریقے سے نشانہ بنا سکیں۔ مصنوعی ذہانت کو زمین پر کوڑے دانوں اور ری سائیکلنگ پلانٹس میں بھی استعمال کیا جاتا ہے: ایک اسٹارٹ اپ کے مصنوعی ذہانت سسٹم نے اربوں فضلہ اشیاء کو اسکین کیا اور ہزاروں ٹن قابلِ ری سائیکل مواد کی نشاندہی کی جو ضائع ہو رہا تھا۔
  دونوں صورتوں میں، مصنوعی ذہانت ان عملوں کو بہت تیز کرتی ہے جو پہلے دستی طور پر یا بالکل نہیں ہوتے تھے۔
• پانی اور زراعت: پانی کے انتظام میں، مصنوعی ذہانت خشک سالی اور سیلاب کی پیش گوئی کرتی ہے، موسمی، مٹی اور استعمال کے ڈیٹا کو یکجا کر کے۔ کسان "پریسیژن ایگریکلچر" کے آلات (جو اکثر مصنوعی ذہانت سے چلتے ہیں) استعمال کرتے ہیں تاکہ آبپاشی اور کھاد کو بہتر بنایا جا سکے، پیداوار بڑھاتے ہوئے پانی کے بہاؤ کو کم کیا جا سکے۔
  عالمی ماہرین نوٹ کرتے ہیں کہ مصنوعی ذہانت پائیدار زراعت کو تیز کر سکتی ہے، فضلہ کو کم کر کے اور وسائل کا تحفظ کر کے۔ (مثال کے طور پر، مصنوعی ذہانت پر مبنی آبپاشی کے نظام نے پانی اور توانائی کے استعمال میں 40 فیصد تک بچت دکھائی ہے۔)
• آفات کا ردعمل اور حیاتیاتی تنوع: ہنگامی خدمات مصنوعی ذہانت کا استعمال کر کے جنگلات کی آگ کے پھیلاؤ کی پیش گوئی، انخلاء کے راستوں کی بہتری، اور امدادی لاجسٹکس کی ہم آہنگی کرتی ہیں۔
  مصنوعی ذہانت کے ماڈلز سیٹلائٹ تصاویر کو خشک سالی یا کیڑوں کے حملے کے آثار کے لیے پڑھنے کی تربیت پا رہے ہیں (کسانوں کے لیے ابتدائی وارننگ)۔ جنگلی حیات کے تحفظ میں مصنوعی ذہانت حرکت میں جانوروں کی شناخت کے لیے موشن کیمرہ فوٹیج یا آڈیو ریکارڈنگز کا تجزیہ کرتی ہے، جو نایاب انواع کے تحفظ میں مدد دیتی ہے۔
  مثال کے طور پر، افریقہ میں ایک مصنوعی ذہانت کا نظام علاقائی موسمی پیٹرنز کی پیش گوئی سیکھ کر برونڈی، چاڈ اور سوڈان کے دیہات کو آنے والے سیلاب یا خشک سالی کی وارننگ دیتا ہے۔

یہ درخواستیں مصنوعی ذہانت کی وسیع قدر کو ظاہر کرتی ہیں: پیچیدہ ماحولیاتی ڈیٹا کو حقیقی وقت میں پروسیس کرنا، ایسے بصیرت فراہم کرنا (مثلاً اخراجات، وسائل کے استعمال، یا ماحولیاتی نظام کی تبدیلیوں پر) جو صرف انسان نہیں سنبھال سکتے۔
جیسا کہ UNESCO کی AI for the Planet مہم زور دیتی ہے، عالمی ڈیٹا کے ساتھ مصنوعی ذہانت کو جوڑ کر بہتر فیصلے کیے جا سکتے ہیں — مثلاً شدید موسمی حالات اور سمندر کی سطح میں اضافے کے لیے ابتدائی وارننگ سسٹمز بنانا تاکہ تین ارب سے زائد کمزور افراد کا تحفظ کیا جا سکے۔

چیلنجز اور اخلاقی پہلو

اپنی صلاحیتوں کے باوجود، مصنوعی ذہانت توانائی کے استعمال اور ماحول کے لیے اہم چیلنجز بھی پیدا کرتی ہے:

• توانائی اور کاربن کا اثر: مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کی تربیت اور چلانا — خاص طور پر بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs) — بہت زیادہ بجلی استعمال کرتا ہے۔ IEA خبردار کرتی ہے کہ ڈیٹا سینٹرز بجلی کے سب سے تیزی سے بڑھتے ہوئے صارفین میں شامل ہیں۔
  جنریٹو مصنوعی ذہانت پہلے ہی ایک چھوٹے ملک کے برابر بجلی استعمال کرتی ہے۔ UNESCO کے مطابق، ایک مصنوعی ذہانت کی درخواست پر عمل درآمد تقریباً 0.34 واٹ گھنٹے بجلی استعمال کرتا ہے (جو عالمی سطح پر سالانہ 300 گیگاواٹ گھنٹے سے زیادہ بنتا ہے، جو تقریباً 3 ملین افراد کی سالانہ کھپت کے برابر ہے)۔
  اگر قابو نہ پایا گیا تو مصنوعی ذہانت کا عالمی اخراج میں حصہ آج کے تقریباً 0.5 فیصد سے بڑھ کر 2035 تک 1–1.5 فیصد تک پہنچ سکتا ہے۔ (مقابلے میں، توانائی کے شعبے میں مصنوعی ذہانت کی درخواستیں 2035 تک CO₂ کے اخراج کو 5 فیصد تک کم کر سکتی ہیں — جو مصنوعی ذہانت کے اثر سے کہیں زیادہ فائدہ مند ہے — لیکن اس کے لیے کئی رکاوٹوں کو عبور کرنا ہوگا۔)
• وسائل کا استعمال: ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر اور کولنگ کے لیے خام مال اور پانی کی ضرورت ہوتی ہے۔ مصنوعی ذہانت کے لیے ایک کمپیوٹر بنانے میں سینکڑوں کلوگرام معدنیات اور دھاتیں درکار ہوتی ہیں، اور خصوصی چپس میں گیلئم جیسے نایاب عناصر استعمال ہوتے ہیں (گیلئم کی 99 فیصد سے زیادہ ریفائننگ چین میں ہوتی ہے)۔
  یہ الیکٹرانک فضلہ اور کان کنی کے اثرات میں اضافہ کرتے ہیں۔ ڈیٹا سینٹرز کولنگ کے لیے بھی بہت زیادہ پانی استعمال کرتے ہیں — ایک اندازہ ہے کہ مصنوعی ذہانت سے متعلق کولنگ ڈنمارک کے قومی پانی کے استعمال سے چھ گنا زیادہ ہو سکتی ہے۔
  ایسے اثرات کا مطلب ہے کہ ہمیں مصنوعی ذہانت کی ترقی کو احتیاط سے منظم کرنا ہوگا۔
• واپسی اور مساوات کے اثرات: مصنوعی ذہانت سے حاصل ہونے والی کارکردگی میں اضافہ اس وقت کم ہو سکتا ہے جب صارفین استعمال بڑھا دیں (مثلاً سستی سفر یا توانائی کا استعمال)۔ IEA خبردار کرتی ہے کہ بغیر محتاط پالیسی کے، مصنوعی ذہانت کے کلائمیٹ فوائد واپسی کے اثرات کی وجہ سے متاثر ہو سکتے ہیں۔
  مزید برآں، مصنوعی ذہانت کا نفاذ غیر مساوی ہے: صرف چند ممالک اور کمپنیاں ہی مکمل طور پر مصنوعی ذہانت سے فائدہ اٹھانے کے لیے ضروری انفراسٹرکچر اور ڈیٹا رکھتی ہیں۔ IEA نوٹ کرتی ہے کہ توانائی کے شعبے میں ٹیکنالوجی کی صنعتوں کے مقابلے میں مصنوعی ذہانت کی مہارت کم ہے، اور بہت سے خطے (خاص طور پر عالمی جنوب میں) میں ڈیٹا سینٹرز محدود ہیں۔
  یہ ڈیجیٹل تقسیم کو بڑھا سکتا ہے جب تک کہ اس کا حل نہ نکالا جائے۔
• اخلاقی اور حکمرانی کے مسائل: کاربن کے علاوہ، مصنوعی ذہانت سماجی خطرات بھی رکھتی ہے۔ توانائی اور ماحول میں خودکار فیصلہ سازی کو منصفانہ اور شفاف ہونا چاہیے۔
  پرائیویسی (مثلاً اسمارٹ میٹرز میں)، الگورتھمز میں تعصب، اور اہم انفراسٹرکچر میں سائبر سیکیورٹی سنگین مسائل ہیں۔ ماہرین معیارات اور پالیسیاں کی ضرورت پر زور دیتے ہیں: UNESCO اور اقوام متحدہ کی مہمات ممالک کو مصنوعی ذہانت کی اخلاقیات اور پائیداری کے رہنما اصول اپنانے کی ترغیب دیتی ہیں۔
  مثال کے طور پر، UNESCO کی مصنوعی ذہانت کی اخلاقیات کی سفارش (2021) میں ماحولیاتی اثرات پر ایک باب شامل ہے۔ تعاون پر مبنی فریم ورک اور ضوابط ضروری ہوں گے تاکہ مصنوعی ذہانت کے اوزار واقعی پائیداری کے اہداف کی خدمت کریں بغیر کسی غیر متوقع نقصان کے۔

عالمی اقدامات اور مستقبل کا منظرنامہ

حکومتیں اور بین الاقوامی ادارے مصنوعی ذہانت کے کردار کو تسلیم کر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، امریکی محکمہ توانائی نے گرڈ کو مصنوعی ذہانت کے ساتھ جدید بنانے کے پروگرام شروع کیے ہیں۔

ایک DOE رپورٹ (2024) میں گرڈ کی منصوبہ بندی، اجازت نامہ سازی اور لچک میں مصنوعی ذہانت کو اجاگر کیا گیا ہے، اور یہاں تک کہ LLMs کو وفاقی جائزوں میں مددگار کے طور پر تصور کیا گیا ہے۔ اسی طرح، IEA نے اپنی عالمی تجزیہ ("توانائی اور مصنوعی ذہانت", 2025) شائع کی ہے تاکہ پالیسی سازوں کی رہنمائی کی جا سکے۔

اقوام متحدہ کی جانب سے، UNESCO کی AI for the Planet Alliance (UNDP، ٹیکنالوجی شراکت داروں اور NGOs کے ساتھ) موسمیاتی تبدیلی کے لیے مصنوعی ذہانت کے حل کو ترجیح دینے اور بڑھانے کی کوشش کرتی ہے۔ اس کے مقاصد میں اعلیٰ درجے کی مصنوعی ذہانت کی استعمال کی شناخت (مثلاً اخراج کی نگرانی) اور جدتوں کو فنڈنگ اور اسٹیک ہولڈرز سے جوڑنا شامل ہے۔

آگے دیکھتے ہوئے، مصنوعی ذہانت کا اثر صرف بڑھتا جائے گا۔ چھوٹے اور زیادہ مؤثر ماڈلز مصنوعی ذہانت کے اثر کو نمایاں طور پر کم کر سکتے ہیں۔ 

اسی دوران، مصنوعی ذہانت پر مبنی توانائی کے حل (جیسے اسمارٹ قابل تجدید گرڈز اور موافقتی موسمی پیش گوئیاں) موسمیاتی بحران سے نمٹنے کے لیے اوزار فراہم کرتے ہیں۔ فوائد حاصل کرنے کے لیے مسلسل تحقیق و ترقی، کھلے ڈیٹا کا اشتراک، اور ذمہ دار پالیسیاں ضروری ہوں گی۔

جیسا کہ ورلڈ اکنامک فورم نوٹ کرتا ہے، مصنوعی ذہانت کوئی جادوئی حل نہیں ہے — لیکن مشترکہ کوشش سے یہ پائیدار توانائی اور ماحولیاتی تحفظ کے لیے ایک طاقتور محرک بن سکتی ہے۔

>>> مزید جانیں:

طب اور صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت

زرعی شعبے میں مصنوعی ذہانت

مصنوعی ذہانت توانائی کے نظاموں اور ماحولیاتی سائنس میں انقلاب لا رہی ہے، بہتر کارکردگی اور نئی بصیرتیں فراہم کر رہی ہے iea.org science.nasa.gov۔ تاہم، اس کی تیز رفتار ترقی توانائی اور وسائل کا استعمال بھی بڑھا رہی ہے، جس سے پائیداری کے مسائل جنم لیتے ہیں unesco.org unep.org۔

خالص اثر مصنوعی ذہانت کی طلب اور اس کی صلاحیت دونوں کے انتظام پر منحصر ہوگا: اخراجات کو کم کرنے اور ماحولیاتی نظام کے تحفظ کے لیے مصنوعی ذہانت کو نافذ کرنا، جبکہ مصنوعی ذہانت کے اپنے ماحولیاتی اثرات کو کم سے کم رکھنا۔

بین الاقوامی اقدامات (IEA، UNESCO، DOE وغیرہ) اس بات پر زور دیتے ہیں کہ پالیسی، جدت اور عالمی تعاون ضروری ہیں تاکہ مصنوعی ذہانت موسمیاتی تبدیلی کے خلاف جدوجہد اور صاف توانائی کی منتقلی میں دشمن نہیں بلکہ مددگار بنے iea.org unesco.org۔