شهرهای سراسر جهان با چالش‌های فزاینده‌ای ناشی از افزایش دما و تشدید اثر جزیره گرمای شهری (Urban Heat Island) روبه‌رو هستند. این پدیده به‌دلیل تراکم بالای سازه‌ها و زیرساخت‌های شهری موجب جذب و ذخیره گرما و در نتیجه افزایش قابل‌توجه دمای شهرها نسبت به مناطق اطراف می‌شود. در این شرایط حفظ خنکی در هوای گرم به یک نیاز حیاتی برای رفاه و سلامتی شهروندان و افزایش تاب‌آوری اقلیمی تبدیل شده است. به‌همین منظور، بسیاری از شهرها به بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته همچون هوش مصنوعی (AI) همراه با نوآوری‌های سرمایشی روی آورده‌اند تا گرما را کاهش دهند، از جمعیت آسیب‌پذیر خود حفاظت کنند و کیفیت زندگی شهری را بهبود بخشند.

با توجه به رشد سریع جمعیت شهری و شدت گرفتن موج‌های گرمایی، انتقال به سیستم‌های هوشمند برای نقشه‌برداری حرارتی، پیش‌بینی و مدیریت هوشمند محیط و زیرساخت‌ها، یک ضرورت حیاتی برای تمام شهرهای جهان است تا در گرم‌ترین نقاط کره زمین بتوانند شرایط خنک و قابل تحملی برای ساکنان خود فراهم کنند.

نقش هوش مصنوعی و فناوری در خنک نگه داشتن شهرها

هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط، ابزارهای نوینی در اختیار شهرها قرار داده‌اند تا چالش‌های گرمای شهری را با دقت و اثربخشی بیشتری مدیریت کنند. با کمک این فناوری‌ها، راهکارهای سرمایشی هدفمند و کارآمدتر اجرا، منابع به‌شکل بهینه‌تری مصرف می‌شود و به‌ویژه در شرایط افزایش ریسک‌های اقلیمی، حفاظت بهتری از گروه‌های آسیب‌پذیر صورت می‌گیرد. تجربه شهرهایی موفق در این زمینه نشان می‌دهد که تلفیق داده‌های پیشرفته هوش مصنوعی با استراتژی‌های نوآورانه سرمایشی می‌تواند به‌طور چشمگیری دمای مناطق شهری را کاهش و کیفیت زندگی را بهبود دهد.

ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی و فناوری‌های هوشمند، امکان پایش، پیش‌بینی و مدیریت دقیق و پویای سطح حرارت شهری را فراهم می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از داده‌های متنوعی همچون تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های هواشناسی، توپوگرافی و عوامل اجتماعی-اقتصادی بهره می‌برند تا نقشه‌های حرارتی با وضوح بالا ایجاد کنند. این نقشه‌ها، نقاط داغ شهری همچون مناطق صنعتی و بافت‌های متراکم را شناسایی و نواحی خنک‌تر ازجمله پارک‌ها و آبراه‌ها را نشان می‌دهند تا برنامه‌ریزان بتوانند مداخلات خود را به‌صورت هدفمند در مناطق آسیب‌پذیر متمرکز کنند. علاوه‌بر این، با استفاده از حسگرهای حرارتی اینترنت اشیا (IoT) و مدل‌های یادگیری ماشینی، موج‌های گرمایی و افزایش ناگهانی دما پیش‌بینی و اقدامات پیشگیرانه‌ای همچون سیستم‌های هشداردهنده و برنامه‌ریزی‌های اضطراری معرفی می‌شود.

سیستم‌های هوشمند ساختمان‌ها نیز با بهره‌گیری از AI می‌توانند عملیات تهویه و سرمایش را در زمان واقعی بهینه‌سازی کنند، مصرف انرژی و انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش دهند و هم‌زمان برای ساکنان آسایش به ارمغان آورند. ابزارهایی همچون «ابزار تاب‌آوری حرارتی» توسعه‌یافته توسط گوگل، با تجزیه‌وتحلیل تصاویر هوایی و ماهواره‌ای، ویژگی‌های شهری ازجمله میزان فضاهای سبز و سطح بازتاب سقف‌ها را ارزیابی می‌کنند و تأثیر احتمالی راهکارهایی همچون کاشت درخت، استفاده از سقف‌های خنک و پوشش معابر بازتابنده را پیش‌بینی می‌کنند. این اطلاعات به شهرداری‌ها امکان می‌دهد تصمیمات مبتنی‌بر داده بگیرند و پروژه‌های سرمایشی را به‌صورت بهینه اجرا کنند.

نمونه‌های موفق استفاده از هوش مصنوعی و فناوری برای پایین آوردن دمای شهری

شهرهای متعددی در جهان از فناوری‌ها و هوش مصنوعی برای کاهش دمای خود استفاده می‌کنند و نتایج مؤثری نیز از آن به‌دست می‌آورند. به‌عنوان مثال، شهرستان میامی-دید در فلوریدا با بهره‌گیری از ابزار تاب‌آوری حرارتی گوگل، سیاست‌هایی را برای تشویق کاهش گرما در پروژه‌های جدید تدوین کرده و مناطق آسیب‌پذیر را در اولویت قرار داده است. در کالیفرنیا، شهر استوکتون با به‌کارگیری نسخه پیشرفته‌ای از همین ابزار، پروژه‌های کاهش گرمای شهری را در نقاط بحرانی شناسایی و اجرا کرده است.

شهر تورین در ایتالیا نیز با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و داده‌های متنوع مانند تصاویر ماهواره‌ای و مدل‌های ارتفاع دیجیتال، نقشه‌های حرارتی بسیار دقیق تهیه کرده است. این امر موجب شده تا نقاط دارای گرمای بالا مانند نواحی صنعتی و بخش‌های پرجمعیت شهر به سرعت شناسایی شوند و اقدامات خنک‌سازی به طور هدفمند اعمال شود. در هند، شهر دهلی نو با بهره‌گیری از داده‌های سنجش از دور و هوش مصنوعی، آسیب‌پذیری حرارتی ساختمان‌ها را به صورت دقیق نقشه‌برداری کرده است تا بتواند کمک‌های لازم را به ساکنان در معرض گرمای شدید ارائه دهد.

فونیکس آمریکا، شهری مشهور به گرمای شدید، بیش از ۱۱ میلیون فوت مربع از معابر شناسایی‌شده خود به کمک فناوری را با پوشش‌های بازتابنده موسوم به «خیابان‌های خنک» پوشش داده است که در ساعت‌های اوج گرما دمای سطح را تا ۱۰ تا ۱۵ درجه فارنهایت پایین می‌آورند و به کاهش جذب گرما کمک می‌کنند. آتن در یونان نیز اپلیکیشنی طراحی کرده که به‌صورت لحظه‌ای ریسک گرمای فردی را ارزیابی می‌کند و مسیرهای سایه‌دار و خنک‌تر را برای پیاده‌روی و دوچرخه‌سواری پیشنهاد می‌دهد. این شهر نقطه‌های داغ شهری را نیز شناسایی و تلاش‌های خنک‌کنندگی خود را به‌صورت هدفمند متمرکز کرده است.

فناوری‌ها و نوآوری‌های مکمل

علاوه‌بر هوش مصنوعی، شهرها فناوری‌های دیگری را نیز به کار می‌گیرند که ازجمله آن‌ها می‌توان به استفاده از سقف‌ها و معابر خنک با پوشش‌های بازتابنده است هم کرد که ضریب بازتاب نور سطح را افزایش می‌دهد و از جذب گرمای شدید جلوگیری می‌کند. توسعه زیرساخت‌های سبز شهری شامل کاشت درختان هوشمند، ایجاد کریدورهای سبز و پارک‌ها نیز نقش مهمی در ایجاد سایه، کاهش دما از طریق تبخیر و تعرق و بهبود جریان هوا ایفا می‌کند.

علاوه‌بر این، شبکه‌های حسگر وایرلس اینترنت اشیا به جمع‌آوری داده‌های دمایی به‌صورت پیوسته می‌پردازند و این داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی منتقل می‌شوند تا با تحلیل‌های جدید، هشدارهای فوری و برنامه‌های عملیاتی ارائه شود. ساختمان‌های هوشمند مجهز به سیستم‌های اچ‌وی‌ای‌سی (HVAC، مجموعه فناوری‌های مربوط به گرمایش، تهویه و تهویه مطبوع) مبتنی‌بر هوش مصنوعی نیز توانسته‌اند عملیات گرمایش، تهویه و سرمایش را خودکار و بهینه‌سازی و انرژی کمتری مصرف کنند و انتشار گرما را کاهش دهند.