في زمن يتزايد فيه الاهتمام بالبيئة واستدامتها، تكشف دراسة جديدة عن إطار مبتكر لتقييم دورة الحياة (Life Cycle Assessment - LCA) باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنيات البيانات الضخمة. يهدف هذا الإطار إلى تحسين مرحلة تفسير تقييم دورة الحياة، التي تفتقر أحيانًا إلى آليات منظمة لترجمة الفرص البيئية إلى خطوات استراتيجية عملية، في ظل عدم اليقين التكنولوجي والاجتماعي والسياسي.

تقدم هذه الدراسة رؤية جديدة تعتمد على استرجاع مدعوم بالتوليد المعزز (Retrieval-Augmented Generation - RAG)، حيث يتم دمج استرجاع متعدد الزوايا مع تنسيق محكم. تم تطوير هيكلية RAG موجهة نحو الزوايا المختلفة، تغطي بيانات أكاديمية وصناعية وأخرى مرتبطة بالسياسات العامة وتمويل الاتحاد الأوروبي.

تتضمن منهجيتنا ثلاث خطوات رئيسية:
1. تحديد السيناريو الذي يعرّف حدود النظام وأهداف تقليل الكربون.
2. وضع مجموعة من الاستفسارات الدقيقة المرتبطة بكل زاوية برؤية محكومة.
3. مرحلة التوليف المحايدة التي تدمج النتائج المخزنة دون استرجاع إضافي.

تم توضيح هذا الإطار من خلال دراسة حالة تتعلق بتقليل استخدام الديزل المعزز بالهيدروجين في منشأة إنتاج التفاح في إيطاليا، باستخدام نموذج GPT-5 nano كأداة للتفكير. يجري تصميم هذا الاسترجاع التدريجي والتنظيم المحكم للحد من مخاطر الأخطاء المعرفية (hallucination) مع الحفاظ على تنوع البيانات من مجالات مختلفة.

يمكن لهذا النهج دعم الترجمة المنضبطة لنتائج التأثير إلى مسارات استراتيجية، ويفتح آفاقًا جديدة لاستغلال أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في دراسات تقييم دورة الحياة، خصوصًا تلك التي تركز على تقنيات يمكن نشرها على نطاق واسع. هذا الإثبات المفهومي يوضح كيف يمكن لتفسير مدعوم بالذكاء الاصطناعي والمستند إلى الأدلة دعم عملية اتخاذ القرارات الموجهة نحو التنفيذ، متجاوزًا الأساليب التقليدية لدراسات تقييم دورة الحياة.