- صاحب المنشور: عبدالناصر البصري

ملخص النقاش:
مع تزايد الاهتمام العالمي بتغير المناخ والحاجة الملحة للانتقال إلى مصادر طاقة أكثر استدامة وصديقة للبيئة، برزت التقنيات الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي كعامل رئيسي في تعزيز كفاءة وإنتاجية قطاع الطاقة المتجددة. يستعرض هذا المقال كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج بيئية أفضل عبر جوانب متعددة تشمل التنبؤ بالسلوك الجوي والتنبؤ بالإنتاج وتحسين عمليات التصنيع وأنظمة إدارة الشبكات الكهربائية. سنستعرض أيضاً بعض الدراسات التطبيقية الناجحة التي توضح فعالية هذه الأدوات في قطاعات الرياح والشمس والنووية وغيرها من مجالات الطاقة المتجددة. بالإضافة لذلك, سنناقش تأثير هذه التحولات على الوظائف البشرية واحتمالات خلق فرص عمل جديدة مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة الخضراء. أخيرا، سنتطرق لتقييم المخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في السياقات الحساسة مثل الأمن السيبراني وكيف يتم التعامل مع تلك القضايا حاليا. ### فوائد الذكاء الاصطناعي في الطاقة المتجددة: تشكل تقنيات الذكاء الاصطناعي حلولاً مبتكرة ومجدية اقتصادياً لحل العديد من التحديات الأساسية أمام انتشار واسع النطاق للطاقة المتجددة. ومن بين مزاياها الرئيسية ما يلي: 1. **التوقع الدقيق**: إن القدرة على حساب توقعات دقيقة حول إنتاج الطاقات الشمسية وطاقة الرياح تعتبر ذات أهمية كبيرة لأنها تمكن الشركات والمستهلكين من وضع خطط مناسبة لإدارة الاستخدام الفعال لهذه الموارد المتجددة بطريقة مستدامة. حيث يعطي الدمج بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي والبيانات التاريخية والجغرافية تصورات مفصلة للسلوك المستقبلي للسحب والأمطار واتجاهات أخرى تؤثر مباشرة على توليد الطاقة. وهذا يساعد في تجنب هدر الوقود الأحفوري أثناء فترات انخفاض الإمدادات الطبيعية ويقلص الاعتماد الزائد عليها مما يقود نحو خفض الانبعاثات الكربونية وبالتالي دعم جهود الحدّ من تغير المناخ عالميًا. 2. **الاستغلال الأمثل للشبكة**: تعدُّ شبكات نقل وتوزيع كهرباء عالية السرعة ضرورية لدعم كميات ضخمة ومتغيرة باستمرار من الطاقة المنتجة بواسطة محطات طاقة رياح وشمس عملاقة. هنا يأتي دور حلول البرمجيات المعتمدة على AI والتي تسمح بإجراء قياسات دقيقة لمستويات الحمل والتوقعات الخاصة باحتياجات العملاء بناءً عليه وذلك قبل حدوث أي اضطراب محتمل بعرض الخدمة المقدمة للمستخدم النهائي - سواء كان منزل فرد أو مصنعًا كبيرًا-. تقوم هذه الحلول أيضًا بموازنة عبء العمل داخل النظام بغض النظر عما إذا كانت هناك مشاريع طاقة شمسية موفرة للتكاليف تعمل الآن أم لاحقا؛ فهي تساعد كذلك خلال حالات الضغط العالي فوق القدرة القصوى للنظام الحالي وفق نهجٍ ديناميكي فعال للغاية يضمن توازن الربحية والاستدامة البيئية معا. 3. **إدارة الصيانة التشغيلية**: يتيح الاعتراف الآلي بالأنماط غير العادية ضمن بيانات أداء المحطة وكذلك تقدير احتمالات الخلل المقبل إجراء أعمال صيانة وقائية مبكرًا قبل تفاقم المشكلة وتوقف المصانع المفاجئ الذي قد يؤدي لفقد خسائر هائلة مادية وتهديد السلامة العامة أيضا . كما يسمح تطوير نماذج تعلم ماشيين خاصّة لكل قسم داخلي للمرفق بتحديد مراقبة دقيقة لأجزائه الفرعية المختلفة واستبداله عند حاجته بدون تأخير مؤثرة سلبيًا علي انتاج المنشأة بأكمله بكلفة أقل بكثير مقارنة بصيانته كاملاً مرة واحدة كل فترة زمنية ثابتة ربما تكون طويلة نسبيًا بالمقارنة بنسبة عمر الجهاز الواصل حتى نهاية خدمته التشغيليه الأصلبيه له . 4