تقنيات الذكاء الاصطناعي المُستخدمة في محاكاة وإنتاج المشاهد المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لتغيرات المناخ، وتوظيفها في التغطية المصورة للتغيرات المُناخية في المنصات التقنية المتخصصة والمواقع الصحفية | ||
| المجلة المصرية لبحوث الأعلام | ||
| Article 17, Volume 2024, Issue 89, October 2024, Pages 635-693 PDF (1.45 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/ejsc.2024.382196 | ||
| Author | ||
| هبه محمود مصطفى عباس | ||
| مدرس الصحافة- كلية الإعلام - جامعة المنوفية | ||
| Abstract | ||
| هدفت هذه الدراسة؛ إلى رصد تقنيات الذكاء الاصطناعي، المُستخدمة في المحاكاة والمعالجة المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لقضايا تغير المُناخ، ومدى توظيفها في المنصات التقنية المتخصصة المعنية بمعالجة المُناخ والمعالجة الصحفية المصورة لقضايا تغير المُناخ على مواقع الصحف الإلكترونية. تمثلت عينة المنصات التي تم رصد تقنيات الذكاء الاصطناعي المُستخدمة في إنتاج المشاهد المصورة ثنائية وثلاثية الأبعاد لتغيرات المُناخ فيها، في منصتين هما: منصة ClimateNeRF، ومنصة This Climate Does Not Exist. وتمثلت عينة مواقع الصحف الإلكترونية التي تم رصد توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي المُستخدمة في إنتاج ومعالجة المشاهد المُصورة للتغيرات المُناخية ثنائية الأبعاد فيها، في: موقع صحيفة مترو البريطانية Metro، وموقع صحيفة India The Times of، وموقع صحيفة يو أس أيه توداي الأمريكيةUSA Today. اعتمدت الدراسة على منهج المسح الإعلامي، وأداة التحليل الكيفي للشكل، وتحليل المضمون، واعتمدت الدراسة على نظرية المحاكاة Theory Simulation توصلت الدراسة إلى عدة نتائج أبرزها؛ تمثلت تقنيات المحاكاة التي تم رصدها في منصتي الدراسة في؛ ClimateNeRf المُعتمدة على تقنية مجال الإشعاع العصبي (NeRF)، Neural Radiance Field ، ClimateGAN،Stable Diffusion ، Swapping Autoencoder ، و 3D stylization، وشبكات الخصومة التوليدية Generative Adversarial Networks(GANs)، و360 KITTI. بينما وظَّفت صحيفة مترو البريطانية Metro، تقنيات الذكاء الاصطناعي، في محاكاة وإنتاج صور ثابتة ثنائية الأبعاد، تعكس المعالجات التي تمت عليها، بتقنيات الذكاء الاصطناعي، التأثيرات السلبية المستقبلية لتغيرات المُناخ، لعبت الصحيفة على إستراتيجيات مستقبلية. وكانت أغلب معالجات المحاكاة التي جسدت التأثيرات السلبية المستقبلية لتغيرات المُناخ في صحيفة مترو البريطانية، يغلب عليها ارتفاع منسوب مياه البحر (الفيضانات). فيما قدَّم موقع صحيفة The Times of India الصادرة بالإنجليزية، صورًا ثابتة، تمثل مشاهد في بعض الدول، تم معالجتها بالذكاء الاصطناعي؛ لتبدو بوصفها محاكاة أفضل سيناريو مناخي للمدينة، ثم تم معالجة هذه المشاهد نفسها، مرة أخرى بالذكاء الاصطناعي؛ لتعكس تصورًا مستقبليًا للتأثيرات السلبية لتغيرات المُناخ في هذه الدول؛ من خلال هذه المشاهد المصورة؛ كأسوأ سيناريو مناخي- على حد تعبير موقع الصحيفة، في التعليق على كل صورة من الصور التي تعكس التأثيرات السلبية المستقبلية لتغير المُناخ. فيما قدَّم موقع صحيفة يو أس أيه توداي USA Today خمس صور محاكاة بتقنية الذكاء الاصطناعي GAN في إطار عرض تجربة منصة .This Climate Does Not Exist تشير نتائج رصد التقنيات التي تم توظيفها في مواقع الصحف موضع الدراسة، مقارنة بتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تتيحها منصات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في معالجة قضايا تغير المُناخ، إلى أن مواقع الصحف، قد وظَّفت تقنيات الذكاء الاصطناعي؛ لمحاكاة نماذج مصورة للتهديدات المستقبلية لتغير المناخ ثنائية الأبعاد؛ من خلال تطبيق تقنية Midjourney في كل من موقعي صحيفة مترو البريطانية Metro و The Times of India الصادرة بالإنجليزية، بينما اعتمد موقع صحيفة يو أس إيه توداي الأمريكية USA Today على نماذج مصورة، تعكس التهديدات المستقبلية للآثار السلبية لتغير المُناخ؛ من خلال نماذج منصة This Climate Does Not Exist، وعلى الرغم من أن المنصة استخدمت تقنية شبكات الخصومة التوليدية GANs في إنتاج معالجات جاءت في محاكاة مصورة متحركة، فإن موقع الصحيفة، اعتمد في معالجته المصورة على صور ثابتة، وليس نماذج مصورة متحركة كما في المنصة. كانت منصة ClimateNeRf، هي الأسبق على مستوى المنصات موضع الدراسة، بل ومواقع الصحف موضع الدراسة، في محاكاة التأثيرات السلبية لتغير المٌناخ على المستوى التقني؛ حيث وظفت تقنية ClimateNeRf المُعتمدة على تقنية مجال الإشعاع العصبي ((NeRF، التي تنتج مشاهد مصورة ثلاثية الأبعاد 3D من خلال المحاكاة، وعلى مستوى المعالجة من حيث الكم؛ حيث أنتجت عددًا كبيرًا من المعالجات في إطار تأثيرات سلبية متعددة لتغير المناخ وعلى مستوى الكيف؛ من خلال تصنيف تلك المعالجات في فئات. | ||
| Keywords | ||
| المحاكاة; الذكاء الاصطناعي; تغيرالمُناخ | ||
| References | ||
|
| ||
|
Statistics Article View: 393 PDF Download: 316 |
||
