كيف يدعم الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة المتجددة الاستدامة؟

لقد اعتمدنا كمجتمع على الوقود الأحفوري لبعض الوقت حتى الآن. في العام الماضي، وصلت انبعاثات ثاني أكسيد الكربون العالمية المرتبطة بالطاقة إلى مستوى قياسي جديد بلغ 34.4 مليار طن متري. على الرغم من أن اتفاقية باريس لعام 2015 تهدف إلى إبقاء الاحتباس الحراري أقل بكثير من درجتين مئويتين عن طريق خفض انبعاثات الكربون، إلا أننا ما زلنا نواجه صعوبة في تحقيق هذه الأهداف. بالنظر إلى هذه الحقائق، تركز صناعة الطاقة على الطاقة المتجددة.

يتم توليد الطاقة المتجددة من مصادر طبيعية يتم تجديدها باستمرار ومستدامة على المدى الطويل. على عكس الوقود الأحفوري مثل الفحم والنفط والغاز الطبيعي، والتي قد تستغرق ملايين السنين لتتشكل وتستنفد بمجرد استخدامها، يمكن تجديد مصادر الطاقة المتجددة باستمرار. على سبيل المثال، ضوء الشمس والرياح والطاقة الحرارية الأرضية هي مصادر طاقة متجددة.

‍

ومع ذلك، فإن التحول إلى الطاقة المتجددة ليس بالأمر السهل. توجد تحديات مثل اختيار المواقع المناسبة، ودمج الأنظمة، والحفاظ على كفاءة تشغيل كل شيء. تتجه صناعة الطاقة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية لمواجهة هذه التحديات. من المقرر أن يتجاوز حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي للطاقة النظيفة 75.82 مليار دولار بحلول عام 2030. في هذه المقالة، سنرى كيف يغير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية قطاع الطاقة المتجددة ويدعم الاستدامة.

الذكاء الاصطناعي والطاقة المتجددة: جعل الطاقة الخضراء أكثر ذكاءً

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الرؤية الحاسوبية، على تحويل قطاع الطاقة المتجددة من خلال تحليل واستخراج معلومات قيمة من الصور ومقاطع الفيديو. تستخدم الرؤية الحاسوبية الخوارزميات ونماذج التعلم العميق لمساعدة الآلات على تفسير وفهم البيانات المرئية. هذه التطورات تجعل عمليات الطاقة المتجددة أكثر كفاءة وموثوقية وفعالية من حيث التكلفة.

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في الطاقة المتجددة:

• الفحص الآلي للمعدات: الفحص الآلي للمعدات للكشف عن الأعطال مبكرًا، وجدولة الصيانة في الوقت المناسب، ومنع الأعطال المكلفة.
  ‍
• توقع توليد الطاقة: توقع توليد الطاقة من مصادر مثل الشمس والرياح لإدارة شبكة الطاقة بشكل أفضل.
  ‍
• التحسين والتحديد: تحسين استخدام الطاقة في المباني، وتحديد الألواح الشمسية التالفة، والمزيد.

مع ذلك، هناك أيضًا عيوب يجب أخذها في الاعتبار:

• تكاليف أولية عالية: قد يتطلب تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية استثمارًا أوليًا كبيرًا في كل من الأجهزة والبرامج.
  ‍
• الاعتماد على جودة البيانات: تعتمد فعالية أنظمة الرؤية الحاسوبية بشكل كبير على جودة وكمية البيانات التي يتم تدريبها عليها، وهو ما قد يكون في بعض الأحيان عاملاً مقيدًا.
  ‍
• صعوبة التكامل مع الأنظمة القديمة: في كثير من الأحيان، يمكن أن يكون دمج الآلات في بيئة صناعية مع الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا.

مع الأخذ في الاعتبار الفوائد والعيوب، دعنا نستكشف بعض التطبيقات العملية لرؤية الكمبيوتر في قطاع الطاقة المتجددة.

إدارة مزارع الطاقة الشمسية بمساعدة الرؤية الحاسوبية

المزرعة الشمسية هي مساحة كبيرة من الأرض يتم فيها تركيب العديد من الألواح الشمسية لتوليد الكهرباء من ضوء الشمس. يمكن مراقبة وإدارة المزارع الشمسية باستخدام رؤية الكمبيوتر طوال دورة الحياة الكاملة للوحة الشمسية التي تبلغ 25 عامًا. على سبيل المثال، خلال مرحلة البناء، يمكن للطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية التقاط صور عالية الدقة للموقع. يمكن تحليل هذه الصور باستخدام رؤية الكمبيوتر للتأكد من تركيب كل شيء بشكل صحيح. اكتشاف الأخطاء مثل الألواح غير المحاذاة أو الأسلاك غير الصحيحة في وقت مبكر يوفر الوقت والمال عن طريق منع الأخطاء المكلفة. 

‍

بمجرد أن يصبح حقل الطاقة الشمسية قيد التشغيل، يمكن أن تلعب رؤية الكمبيوتر دورًا حيويًا في الحفاظ على كفاءته. يمكن للكاميرات عالية الدقة مراقبة الألواح الشمسية بحثًا عن مشكلات مثل الشقوق وتراكم الغبار ونمو الأعشاب الضارة ومخاطر السلامة. يمكن تجميع تقارير مفصلة عن المشكلات المحددة ومواقعها بسرعة بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي. فهو يساعد عمال الصيانة على معالجة المشكلات على الفور وبدقة. يتم تقليل فترات التوقف عن العمل، ويعمل حقل الطاقة الشمسية بسلاسة أكبر. 

يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أيضًا استخدام الصور في الوقت الفعلي للتحقق من كمية الغطاء السحابي فوق مزرعة للطاقة الشمسية. يجمع الذكاء الاصطناعي بيانات السحب هذه مع معلومات أخرى، مثل درجة الحرارة والرطوبة، للتنبؤ بكمية الطاقة التي ستنتجها المزرعة الشمسية. يساعد ذلك في تخطيط وإدارة إمدادات الطاقة لجعل المزرعة الشمسية أكثر كفاءة وموثوقية.

اكتشاف أعطال توربينات الرياح

مصدر رائع آخر للطاقة المتجددة هو الرياح. تستفيد توربينات الرياح من طاقة الرياح وتحولها إلى كهرباء. هذه التوربينات عرضة للتآكل مثل أي آلة أخرى. يضمن اكتشاف تلف السطح على شفرات توربينات الرياح الأداء الأمثل ويمنع التوقف المكلف. غالبًا ما تتضمن طرق الفحص التقليدية إرسال شخص ما إلى أعلى البرج لإجراء فحص يدوي، وهو ما قد يكون خطيرًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. الذكاء الاصطناعي يبسط العملية برمتها.

يمكن لنماذج رؤية الحاسوب مثل Ultralytics YOLOv8 تحليل الصور ومقاطع الفيديو لشفرات التوربينات التي يتم التقاطها باستخدام الطائرات بدون طيار أو الكاميرات الأرضية عالية الدقة. تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي هذه مهامًا مثل اكتشاف الأجسام و تجزئة المثيلات و تصنيف الصور لتحديد أنواع مختلفة من الأضرار والأعطال في الشفرات، مثل تآكل الحافة الأمامية والشقوق وأضرار الصواعق والتقشر وتلطيخ السطح. بخلاف ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة تجمعات الطيور المحلية والتكامل مع الأنظمة الأخرى لصدها، مما يمنع المزيد من الضرر للشفرات ويحمي الطيور.

‍

توربينات المد والجزر والنظم البيئية البحرية

تعتبر أمواج المد والجزر أيضًا مصدرًا جيدًا للطاقة المتجددة، ولكن هناك بعض النقاط التي يجب وضعها في الاعتبار. تؤثر توربينات المد والجزر على النظام البيئي البحري المحيط. فهي تتداخل مع حركة المخلوقات البحرية ويمكن أن تحبسها أيضًا داخل شفراتها. يمكن أن تتداخل الضوضاء تحت الماء التي تنتجها هذه التوربينات أيضًا مع تواصل بعض المخلوقات البحرية. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة لتجنب هذه العقبات. 

نحن لا نعرف سوى القليل جدًا عن هذه النظم البيئية البحرية. لذلك، من المهم استخدام التكنولوجيا المتقدمة للبحث ودراسة هذه البيئات بالتفصيل قبل استخراج الطاقة منها. بتمويل من وزارة الطاقة الأمريكية، تتعاون شركات مثل Plainsight و MarineSitu لإنشاء أنظمة مراقبة بيئية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتوربينات المد والجزر ومحولات طاقة الأمواج. تستخدم هذه الأنظمة أحدث نماذج الرؤية والكاميرات تحت الماء.

‍

يمكننا فهم النظم البيئية البحرية باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما أنه يساعد الباحثين على الإجابة على الأسئلة عند البحث عن موقع لبناء توربينات. على سبيل المثال، قد يرغب الباحث في معرفة تعداد الأسماك والحياة المائية الأخرى في المنطقة أو إذا كانت هناك أي أنواع مهددة بالانقراض في المنطقة. حتى بعد اختيار الموقع والبناء، يمكن استخدام هذه الأنظمة لمراقبة البيئة وكذلك التوربينات.

اختيار مواقع لمحطات الطاقة الحرارية الأرضية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

قد يوجد مصدر آخر للطاقة المتجددة في محطات الطاقة الحرارية الأرضية. تستخدم هذه المحطات حرارة الأرض الطبيعية لتوليد الكهرباء. تواجه هذه المحطات تقليديًا تحديات مثل الأعطال غير المتوقعة للمعدات والإصلاحات المكلفة والاختيار غير الفعال للموقع. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين عمليات محطات الطاقة الحرارية الأرضية من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط والتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها. إن الاستباقية بمساعدة الذكاء الاصطناعي تحافظ على تشغيل المحطة بسلاسة وتساعد على تجنب الإصلاحات المكلفة.

‍

يظهر أحد التطبيقات الأكثر إثارة للاهتمام للذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بمحطات الطاقة الحرارية الأرضية عندما نحاول تحديد مكان بناء محطة. يتضمن اختيار مواقع لمحطات الطاقة الحرارية الأرضية باستخدام الذكاء الاصطناعي استخدام صور الأقمار الصناعية والبيانات الجغرافية للعثور على الموقع المثالي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل عوامل مختلفة مثل السمات الجيولوجية و تدفق الحرارة ودرجات حرارة السطح لتحديد المواقع الواعدة لاستخراج الطاقة. من الناحية المثالية، يجب بناء محطة جديدة لتسخير أقصى قدر من الطاقة الحرارية الأرضية. أيضًا، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تقييم التأثير البيئي والوصول إلى البنية التحتية والمخاطر المحتملة، مما يجعل عملية اختيار الموقع أكثر شمولاً ودقة.

الشركات الناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل البصمة الكربونية

تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في معالجة التحديات البيئية بشكل متزايد. كشف استطلاع أجرته مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) أن 87٪ من قادة المناخ والذكاء الاصطناعي العالميين من القطاعين العام والخاص يدركون قيمة التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي في مكافحة تغير المناخ. أيضًا، يعتقد 67٪ من قادة القطاع الخاص أن الحكومات يجب أن تتخذ تدابير استباقية لدعم دمج الذكاء الاصطناعي في المبادرات البيئية.

دعنا نلقي نظرة على بعض الشركات الناشئة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر لتحويل قطاع الطاقة المتجددة وتمكين التنمية المستدامة:

• SmartHelio: شركة سويسرية ناشئة تقوم بتشخيص مشكلات مزارع الطاقة الشمسية عن بُعد، والتنبؤ بالأعطال، وتقديم حلول في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء النظام الشمسي وعمره.

• Enfor: تستخدم هذه الشركة الدنماركية الناشئة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بإنتاج واستهلاك الطاقة المتجددة وتحسينهما بناءً على الطقس والتضاريس وبيانات المصنع، مما يقلل من هدر الطاقة والبصمة الكربونية.

• ‏نوفا للابتكار (Nova Innovation): تقود نوفا للابتكار اتحادًا أوروبيًا، وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء التوربينات المد والجزر وتسريع تسويق طاقة المد والجزر، مما يوفر بديلاً منخفض الكربون.
• Solavio: شركة هندية ناشئة تقدم حلول تنظيف ذاتية القيادة تعمل بالذكاء الاصطناعي للألواح الشمسية، وتحسين جداول التنظيف، وتحسين الكفاءة لخفض البصمة الكربونية لإنتاج الطاقة الشمسية.

ملخص

تعيد تقنيات الذكاء الاصطناعي تعريف قطاع الطاقة المتجددة من خلال التنبؤ باحتياجات الصيانة، واكتشاف المشكلات مبكرًا، ومراقبة الظروف البيئية، وإيجاد أفضل المواقع لمزارع الطاقة الشمسية وتوربينات الرياح الجديدة. تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة على جعل الطاقة المتجددة أكثر كفاءة وموثوقية واستدامة. مع تقدم الصناعة، من المحتمل أن يدفع الذكاء الاصطناعي المزيد من الطاقة النظيفة ويساهم في كوكب أكثر صحة.

هل تود معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ تواصل مع مجتمعنا! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية و الزراعة. تعاون وابتكر وتعلم معنا! 🚀