واقع استخدامات الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا التطبيقية في ليبيا
DOI:
https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.1.6الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، الجغرافيا التطبيقية، نظم المعلومات الجغرافية، التنمية المستدامةالملخص
تسعى هذه الدراسة إلى استكشاف واقع استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال الجغرافيا التطبيقية في ليبيا, في ظل التحديات التنموية والمكانية التي تواجهها البلاد, وضمن سياق الحاجة الملحة لتبني أدوات تقنية حديثة قادرة على دعم صناع القرار وتوجيه التنمية المكانية نحو مزيد من الكفاءة والاستدامة, وتنبع أهمية البحث من كونه يتناول تقاطعاً معرفياً متقدماً بين الجغرافيا كعلم تحليلي مجالي, والذكاء الاصطناعي كتقنية ثورية تتيح إمكانيات غير مسبوقة في معالجة البيانات المكانية, ورصد الظواهر الجغرافية, وتقديم نماذج تنبؤية دقيقة في مجالات متعددة, مثل التخطيط الحضري, إدارة الموارد, وتتبع التغيرات البيئية.
وقد اعتمدت الدراسة منهجاً وصفياً تحليلياً ارتكز على مراجعة الأدبيات المتخصصة, إلى جانب إجراء مقابلات مع عدد من الخبراء والمهنيين في مجالات الذكاء الاصطناعي ونظم المعلومات الجغرافية, بهدف فهم عمق الاستخدامات الحالية وتقييم جاهزية المؤسسات الليبية لاعتماد هذه التقنيات المتقدمة.
وأظهرت نتائج الدراسة أن توظيف الذكاء الاصطناعي في الجغرافيا التطبيقية الليبية لا يزال محدوداً ويقتصر في معظمه على بعض المبادرات البحثية الفردية أو المشاريع الأكاديمية, دون أن يرقى بعد إلى مستوى السياسات أو الأطر المؤسسية المستدامة
التنزيلات
المراجع
1. Al-Badri, M., & Miftah, A. (2022). Smart Traffic Monitoring Initiatives in Benghazi: Challenges and Opportunities. Libyan Journal of Applied Engineering, 7(1), 45–60.
2. Alhussein, N., El-Mahdi, K., & Salem, T. (2021). Using Remote Sensing to Monitor Vegetation Changes in the Green Mountain Region. Libyan Journal of Geography and Environmental Studies, 4(2), 88–104.
3. Angelidou, M., Psaltoglou, A., Komninos, N., Kakderi, C., & Tsarchopoulos, P. (2017). Enhancing sustainable urban development through smart city applications. Sustainable Cities and Society, 33, 31–42. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.05.016
4. Batty, M. (2013). The New Science of Cities. MIT Press.
5. Barcelona Smart City Report. (2021). Barcelona’s Smart Waste Management System: A Case Study. Barcelona City Council. https://smartcity.bcn.cat/en
6. Chesbrough, H. (2003). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Harvard Business School Press.
7. Goodchild, M. F. (2018). Reimagining the history of GIS. Annals of GIS, 24(1), 1–8. https://doi.org/10.1080/19475683.2018.1424734
8. Krause, A., Zimmermann, R., & Becker, C. (2020). Machine learning for smart agriculture: Predicting irrigation needs. Environmental Modelling & Software, 130, 104718. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2020.104718
9. Kroese, D., Becker, P., & Van Dijk, J. (2019). AI applications in flood prediction and water management: The Dutch approach. Journal of Urban Technology, 26(3), 44–59. https://doi.org/10.1080/10630732.2019.1580923
10. Li, X., Zhang, Y., Wang, X., & Liu, Q. (2018). Deep learning for vegetation classification using remote sensing data. Remote Sensing, 10(2), 203. https://doi.org/10.3390/rs10020203
11. Nam, T., & Pardo, T. A. (2011). Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions. Proceedings of the 12th Annual International Digital Government Research Conference: Digital Government Innovation in Challenging Times, 282–291. https://doi.org/10.1145/2037556.2037602
12. Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
13. Smart Nation Singapore. (2020). Smart Nation: Empowering the Future. Government of Singapore. https://www.smartnation.gov.sg/
14. UN-Habitat. (2020). World Cities Report 2020: The Value of Sustainable Urbanization. United Nations Human Settlements Programme. https://unhabitat.org/wcr
15. Wang, J., Liu, R., & Zhao, H. (2020). AI-driven traffic management system: Case study of Chicago. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 112, 142–158. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.11.005
16. Zhou, Y., Chen, T., & Lin, Q. (2021). AI and Smart Transport Systems: A Case Study in Shanghai. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 22(4), 2301–2312. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3001234