ساختن آینده ای پایدار: رایانش ابری در علوم محیطی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
از آنجایی که جهان همچنان به معرفی نگرانی های جدید زیست محیطی یا تشدید نگرانی های موجود ادامه می دهد، دانشمندان و محققان در تلاش برای درک بهتر آن، ردیابی دقیق تر و در صورت امکان، کاهش پیامدهای آن به فناوری روی آورده اند. رایانش ابری یکی از مؤثرترین ابزارهای مورد استفاده در این تلاش است. رایانش ابری در حال تغییر زمینه علوم محیطی است و در مسیر تبدیل جهان ما به سیاره ای هوشمندتر از طریق ذخیره سازی داده های بزرگ، راه حل های محاسباتی بهینه و راه حل های همکاری است.

رایانش ابری چیست؟

رایانش ابری به‌جای رایانه‌های شخصی یا سرورهای محلی، به منابع آنلاین دسترسی و معمولاً پردازش می‌کند. این مدلی مبتنی بر زیرساخت خدمات است که در آن سازمان‌ها می‌توانند از یک استخر به قدرت محاسباتی مورد نیاز خود بدون داشتن ساختارهای فیزیکی مانند رایانه و ذخیره‌سازی دسترسی پیدا کنند. با توجه به استفاده از منابع، ابر به کاربران اجازه می دهد تا بر اساس حجم کاری فعلی گسترش یا کوچکتر شوند، که همیشه برای پروژه هایی که با شدت داده های متفاوت مشخص می شوند مفید است، چیزی که در کارهای بسیاری از دانشمندان محیط زیست دیده می شود.

چرا رایانش ابری برای علم محیط زیست مهم است؟

علم محیط زیست نیاز به پردازش مقادیر زیادی از داده ها، مانند سوابق آب و هوا، توزیع گونه ها، و پارامترهای کیفیت آب دارد که برای ارزیابی اثرات فعالیت های انسانی بر محیط زیست حیاتی هستند. سیستم‌های محاسباتی رایج اغلب با چالش‌هایی در حوزه، حجم و قابلیت‌های مورد نیاز برای انجام چنین وظایف محاسباتی بر اساس داده‌ها مواجه می‌شوند. محاسبات ابری به خوبی بر اینها غلبه می‌کنند، که راه‌حل‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌توانند مقیاس‌پذیر، انعطاف‌پذیر و در دسترس باشند و به دانشمندان اجازه می‌دهند تا تحلیل‌ها و شبیه‌سازی‌ها را با سرعت‌های باورنکردنی و با دقت بسیار بالا انجام دهند.

مزایای رایانش ابری در علوم محیطی عبارتند از:

-ذخیره سازی داده ها و مقیاس پذیری: AWS، Google Cloud و Microsoft Azure ارائه دهندگان پلتفرم ابری هستند که قابلیت ذخیره سازی داده تقریبا غیرقابل اندازه گیری را ارائه می دهند. این محققین را قادر می سازد تا سال ها داده های محیطی را بدون نگرانی در مورد محدودیت های سخت افزار ذخیره کنند.

محاسبات با کارایی بالا: در زیرساخت ابری، مدل‌های عظیمی مانند مدل اقلیمی که ممکن است هفته‌ها یا حتی ماه‌ها طول بکشد، در چند روز پردازش می‌شوند.
همکاری: پلتفرم‌های ابری اشتراک‌گذاری و همکاری داده‌ها را در مکان‌ها، زمان و موانع فیزیکی افزایش می‌دهند و می‌توانند چندین دانشمند و محقق را برای همکاری در پروژه‌های زیست محیطی عظیم دعوت کنند.

کاربردهای کلیدی رایانش ابری در علوم محیطی

الف. شبیه سازی آب و هوا و محاسبه پیش بینی های اقلیمی

مدل‌سازی آب و هوا شامل تقریب جو، اقیانوس و فرآیندهای سطح زمین است. چنین شبیه‌سازی‌هایی حجم زیادی از داده‌ها را شامل می‌شوند و ممکن است نیاز به الگوریتم‌هایی داشته باشند که در بلوک‌های زمانی بزرگ اجرا می‌شوند. اتخاذ HPC در رایانش ابری به محققان این امکان را می‌دهد تا از محاسبات ابری برای انجام مدل‌های دقیق آب و هوای سریع‌تر استفاده کنند.

به عنوان مثال، مرکز اروپا برای پیش‌بینی‌های هواشناسی میان‌برد ECMWF یک سیستم مبتنی بر ابر را برای تجزیه و تحلیل داده‌های هواشناسی ایجاد کرد. هنگامی که مدل‌های آب و هوایی به ابر وارد می‌شوند، ECMWF توانایی خود را برای تولید پیش‌بینی‌های بهتر برای مدیریت شرایط آب و هوایی شدید توسط دولت‌ها و صنایع بهبود می‌بخشد.

ب. پایش محیطی و سنجش از دور

در زمینه سنجش از دور – جمع آوری داده ها در مورد سطح زمین توسط ماهواره ها یا هواپیماهای بدون سرنشین – محاسبات ابری انقلابی است. بنابراین داده‌های سنجش از راه دور برای نظارت بر تغییرات در جنگل‌ها، یخچال‌های طبیعی، محیط‌های شهری و اکوسیستم‌ها در طول زمان مهم هستند. با این حال، پردازش این داده ها به صورت محلی به همان اندازه مهم است زیرا تجزیه و تحلیل ها زمان زیادی می برد و اجرای آن گران است. پلتفرم های ابری ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های سنجش از راه دور برای تغییرات محیطی را در زمان واقعی برای محقق آسان تر می کند.

به عنوان مثال، Google Earth Engine (GEE) برنامه‌ای است که در فضای ابری میزبانی می‌شود و به پزشکان امکان دسترسی به تصاویر ماهواره‌ای و مجموعه‌ای از تحلیل‌ها را می‌دهد. دانشمندان محیط زیست از GEE برای اندازه گیری جنگل زدایی، تجزیه و تحلیل منابع آبی محروم و بررسی روند استفاده از زمین های کشاورزی استفاده می کنند. با استفاده از منابع ابری در GEE، محققان می‌توانند پتابایت‌های داده را در چند دقیقه فیلتر کنند – این امر آشکاری از وضعیت محیط است.

ج. حفاظت از حیات وحش و ارزیابی تنوع زیستی مبتنی بر جمعیت

حفاظت از گونه ها و مناظر به طور مستقیم به پایداری اکوسیستم ها کمک می کند و رایانش ابری نظارت بر تعداد گونه ها را افزایش می دهد. ارزیابی تنوع زیستی در زمینه سنتی عمدتاً شامل جمع‌آوری دستی داده‌ها با استفاده از عینک‌های صحرایی یا سایر ابزارهای نوری است. اکنون، فرصت‌هایی برای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی پلتفرم‌های ابری برای تجزیه و تحلیل داده‌های صوتی، تصویری و ویدئویی ضبط‌شده از حسگرها و دوربین‌ها در محیط‌های راه دور وجود دارد.

برای مثال، پروژه Wildlife Insights برای پردازش تصاویر از تله‌های دوربین در جنگل‌های جهان به رایانش ابری بستگی دارد. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در ابر، محققان می‌توانند گونه‌ها و روند جمعیت را در مدت زمان کوتاهی شناسایی کنند که کمک زیادی به پیشبرد علت حفاظت خواهد کرد. این به حافظان محیط زیست این امکان را می دهد تا به تهدیدهایی مانند شکار غیرقانونی یا از بین بردن زیستگاه در زمان واقعی واکنش نشان دهند.

د. مدیریت منابع آب

مشکلات زیست محیطی مختلفی وجود دارد: کمبود آب و آلودگی منابع آب. بنابراین محاسبات ابری مزایایی در نشان دادن نحوه ایجاد راه حل های مدیریت آب بهتر به محققان دارد زیرا قابلیت های یکپارچه سازی و پردازش داده ها را ارائه می دهد. استفاده از نظارت مبتنی بر ابر همچنین به محققان امکان دسترسی به داده های دریافتی از هزاران نقطه نظارتی را می دهد که شامل کیفیت آب، نرخ جریان و سطوح رودخانه ها، دریاچه ها و مخازن است. این به دولت‌ها و سازمان‌هایی که می‌خواهند مصرف آب را به‌طور پایدار مدیریت کنند، کمک می‌کند تا چنین رویدادهایی را ثبت کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.

به عنوان مثال، Azure از مایکروسافت در ابتکاراتی برای بهبود مدیریت فروش زنجیره تامین آب با اطلاعات ماهواره‌ای، اطلاعات هواشناسی و شاخص‌های کیفیت آب استفاده شده است. این خدمات ابری به مقامات اجازه می دهد تا کیفیت آب را کنترل کنند و مدل هایی برای پیش بینی و اجتناب از چنین شرایطی در آینده ایجاد کنند.

نقش رایانش ابری در کاهش ردپای کربن

یکی از نگرانی‌های مربوط به رایانش ابری، ردپای کربن بالقوه آن به دلیل انرژی مورد نیاز برای تامین انرژی و خنک کردن مراکز داده است. با این حال، ارائه دهندگان ابر پیشرو تاثیرات زیست محیطی خود را به میزان قابل توجهی کاهش داده اند. به عنوان مثال، خدمات وب آمازون (AWS) و Google Cloud متعهد شده‌اند که به ترتیب تا سال‌های 2025 و 2030، فعالیت‌های خود را با 100٪ انرژی تجدیدپذیر تأمین کنند.

علاوه بر این، ماهیت متمرکز زیرساخت ابری می‌تواند نسبت به محاسبات غیرمتمرکز و درون محل، از نظر انرژی کارآمدتر باشد. با تجمیع منابع در مراکز داده بسیار کارآمد، ارائه دهندگان ابر می توانند مصرف انرژی را به حداقل برسانند و اتلاف را کاهش دهند. این رویکرد با اهداف علم محیط زیست مطابقت دارد، زیرا از شیوه های ذخیره سازی و پردازش داده های پایدار پشتیبانی می کند.

آینده رایانش ابری در علوم محیطی

رایانش ابری نقش مهمی را در علم محیط زیست ایفا می کند. پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، همراه با منابع ابری، محققان را قادر می سازد تا داده های زیست محیطی را به روش های جدید تجزیه و تحلیل کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بلایای مرتبط با آب و هوا را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و به جوامع کمک کنند تا بهتر و بهتر آماده شوند.

علاوه بر این، پلتفرم‌های ابری به طور مداوم از نظر امنیت، دسترسی و مقرون به صرفه بودن در حال بهبود هستند و این منابع را برای محققان کشورهای در حال توسعه که ممکن است فاقد زیرساخت برای سیستم‌های محاسباتی سنتی هستند، در دسترس قرار دهند. این دموکراسی‌سازی فناوری برای تلاش‌های جهانی زیست‌محیطی حیاتی است، زیرا تضمین می‌کند که همه مناطق، صرف‌نظر از وضعیت اقتصادی، می‌توانند به درک جهانی تغییرات محیطی کمک کنند.

نتیجه گیری

گواهی رایانش ابری با امکان پردازش سریعتر داده ها، ذخیره سازی مقیاس پذیر و تلاش های پژوهشی مشترک، علم محیط زیست را متحول می کند. از مدل‌سازی آب و هوا گرفته تا حفاظت از تنوع زیستی، گواهی رایانش ابری، محققان را با مهارت‌ها و دانش برای استفاده مؤثر از فناوری ابری توانمند می‌سازد و برخی از مهم‌ترین چالش‌های زیست‌محیطی جهان را با کارایی و دقت بیشتر برطرف می‌کند. از آنجایی که ارائه دهندگان ابر پایداری را در اولویت قرار می دهند، هم افزایی بین گواهی محاسبات ابری و علم محیط زیست در ساختن آینده ای پایدار برای سیاره ما بسیار مفید خواهد بود.