كيف يدعم الذكاء الاصطناعي في الطاقة المتجددة الاستدامة

بصففتنا مجتمعاً، لقد اعتمدنا على الوقود الأحفوري لفترة زمنية لا بأس بها. في العام الماضي، وصلت انبعاثات غاز ثاني أكسيد الكربون العالمية المرتبطة بالطاقة إلى مستوى مرتفع جديد بلغ 34.4 billion metric tons. 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 قطاع الطاقة على الطاقة المتجددة.

تُولَّد الطاقة المتجددة من مصادر طبيعية تتجدد باستمرار وتكون مستدامة على المدى الطويل. على عكس الوقود الأحفوري مثل الفحم، oil, and natural gas، والذي قد يستغرق ملايين السنين ليتبلور ويتم استنزافه بمجرد استخدامه، يمكن تجديد مصادر الطاقة المتجددة باستمرار. على سبيل المثال، ضوء الشمس، والرياح، والطاقة الحرارية الأرضية هي مصادر طاقة متجددة.

Fig 1. مصادر الطاقة المتجددة.

مع ذلك، فإن التحول إلى الطاقة المتجددة ليس بالأمر السهل. فهناك تحديات مثل اختيار المواقع المناسبة، ودمج الأنظمة، والحفاظ على كفاءة تشغيل كل شيء. يتجه قطاع الطاقة نحو الذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية لمواجهة هذه التحديات. ومن المخطط أن يتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي العالمي للطاقة النظيفة $75.82 billion by 2030. في هذه المقالة، سنرى كيف يغير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية قطاع الطاقة المتجددة ويدعمان sustainability.

الذكاء الاصطناعي والطاقة المتجددة: جعل الطاقة الخضراء أكثر ذكاءً#

تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الرؤية الحاسوبية، تُحدث تحولاً في قطاع الطاقة المتجددة من خلال تحليل واستخراج معلومات قيمة من الصور والفيديوهات. تستخدم Computer vision خوارزميات ونماذج التعلم العميق لمساعدة الآلات على تفسير وفهم البيانات المرئية. تجعل هذه التطورات عمليات الطاقة المتجددة أكثر كفاءة، وموثوقية، وفعالية من حيث التكلفة.

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام رؤية الكمبيوتر في الطاقة المتجددة:

• الفحص الآلي للمعدات: الفحص الآلي للمعدات للكشف عن الأعطال مبكراً، 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 والتعريف: تحسين استخدام الطاقة في المباني، وتحديد الألواح الشمسية التالفة، والمزيد.

ومع ذلك، هناك أيضاً عيوب يجب مراعاتها:

• التكاليف الأولية المرتفعة: قد يتطلب تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية استثماراً أولياً كبيراً في كل من hardware والبرمجيات.
• الاعتماد على جودة البيانات: تعتمد فعالية أنظمة رؤية الكمبيوتر بشكل كبير على جودة وكمية البيانات التي يتم تدريبها عليها، وهو ما قد يكون عاملاً مقيداً في بعض الأحيان.
• صعوبة التكامل مع الأنظمة القديمة: في كثير من الأحيان، قد يكون دمج الآلات في بيئة صناعية مع الذكاء الاصطناعي أمراً صعباً.

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

إدارة مزارع الطاقة الشمسية بمساعدة رؤية الكمبيوتر#

مزرعة الطاقة الشمسية هي مساحة كبيرة من الأرض يتم فيها تثبيت ألواح شمسية متعددة لتوليد الكهرباء من ضوء الشمس. يمكن مراقبة مزارع الطاقة الشمسية وإدارتها باستخدام الرؤية الحاسوبية طوال دورة حياة اللوح الشمسي بأكملها والتي تبلغ 25 عاماً. على سبيل المثال، خلال مرحلة البناء، يمكن للطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية التقاط صور عالية الدقة للموقع. يمكن تحليل هذه الصور باستخدام الرؤية الحاسوبية لضمان تثبيت كل شيء بشكل صحيح. إن Detecting الأخطاء مثل الألواح غير المتسقة أو الأسلاك غير الصحيحة في وقت مبكر يوفّر الوقت والمال من خلال منع الأخطاء المكلفة.

Fig 2. مراقبة تركيب الألواح الشمسية ومقارنتها بخطط التصميم باستخدام الرؤية الحاسوبية.

بمجرد أن تصبح مزرعة الطاقة الشمسية قيد التشغيل، يمكن أن تلعب الرؤية الحاسوبية دوراً حيوياً في الحفاظ على كفاءتها. يمكن للكاميرات عالية الدقة مراقبة الألواح الشمسية بحثاً عن مشكلات مثل cracks، وتراكم الغبار، ونمو الأعشاب الضارة، ومخاطر السلامة. يمكن إعداد تقارير مفصلة حول المشكلات المحددة ومواقعها بسرعة بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي. فهو يساعد عمال الصيانة على معالجة المشكلات بسرعة وبدقة. يتم تقليل أوقات التعطل إلى أدنى حد، وتعمل مزرعة الطاقة الشمسية بشكل أكثر سلاسة.

يمكن لأنظمة رؤية الكمبيوتر أيضاً استخدام الصور في الوقت الفعلي للتحقق من مقدار الغطاء السحابي فوق مزرعة الطاقة الشمسية. يدمج الذكاء الاصطناعي بيانات السحابة هذه مع معلومات أخرى، مثل درجة الحرارة والرطوبة، للتنبؤ بمقدار الطاقة التي ستنتجها المزرعة. يساعد هذا في تخطيط وإدارة إمدادات الطاقة لجعل مزرعة الطاقة الشمسية أكثر كفاءة وموثوقية.

الكشف عن أعطال توربينات الرياح#

مصدر آخر رائع للطاقة المتجددة هو الرياح. تستفيد توربينات الرياح من طاقة الرياح وتحولها إلى كهرباء. هذه التوربينات عرضة للتآكل والتمزق مثل أي آلة أخرى. يضمن الكشف عن الأضرار السطحية على شفرات توربينات الرياح الأداء الأمثل ويمنع فترات التوقف المكلفة. غالباً ما تتضمن طرق الفحص التقليدية إرسال شخص إلى أعلى البرج للفحص اليدوي، وهو ما قد يكون خطيراً جداً ويستغرق وقتاً طويلاً ومكلفاً. يبسط الذكاء الاصطناعي العملية بأكملها.

يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية 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 tasks مثل object detection، وinstance segmentation، وimage classification لتحديد أنواع مختلفة من الأضرار والعيوب على الشفرات، مثل تآكل الحافة الأمامية، والشقوق، وأضرار الصواعق، وتشرذم الطبقات، والبقع السطحية. وبخلاف ذلك، يمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة مجموعات الطيور المحلية والتكامل مع أنظمة أخرى لصدها، مما يمنع حدوث مزيد من الضرر للشفرات ويحمي الطيور.

Fig 3. مثال على كشف التلف السطحي على توربينات الرياح باستخدام الرؤية الحاسوبية.

توربينات المد والجزر والنظم البيئية البحرية#

تعتبر أمواج المد والجزر أيضاً مصدراً جيداً للطاقة المتجددة، لكنها تأتي مع بعض النقاط التي يجب وضعها في الاعتبار. تؤثر توربينات المد والجزر سلباً على النظام البيئي البحري المحيط. فهي تتداخل مع حركة المخلوقات البحرية ويمكن أن تحبسها أيضاً داخل شفراتها. كما يمكن للضوضاء تحت الماء التي تنتجها هذه التوربينات أن تتداخل مع تواصل بعض المخلوقات البحرية. يمكن استخدام تقنيات ذكاء اصطناعي متنوعة لتجنب هذه العقبات.

نحن نعرف القليل جداً عن هذه النظم البيئية البحرية. لذا، من المهم استخدام تكنولوجيا متقدمة للبحث ودراسة هذه البيئات بالتفصيل قبل استخراج الطاقة منها. بتمويل من وزارة الطاقة الأمريكية، تتعاون شركات مثل Plainsight وMarineSitu لإنشاء أنظمة مراقبة بيئية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتوربينات المد والجزر ومحولات طاقة الأمواج. تستخدم هذه الأنظمة نماذج رؤية متطورة وكاميرات تحت الماء.

الشكل 4. مثال على استخدام نموذج رؤية الكمبيوتر Ultralytics YOLOv8 لاكتشاف الأسماك.

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

اختيار مواقع لمحطات الطاقة الحرارية الأرضية باستخدام الذكاء الاصطناعي#

يمكن العثور على مصدر آخر للطاقة المتجددة في محطات الطاقة الحرارية الأرضية. تستخدم هذه المحطات حرارة الأرض الطبيعية لتوليد الكهرباء. تقليدياً، تواجه هذه المحطات تحديات مثل الأعطال غير المتوقعة للمعدات، والإصلاحات المكلفة، واختيار الموقع غير الفعال. 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 تبقي المحطة تعمل بسلاسة وتساعد في تجنب الإصلاحات الباهظة.

الشكل 5. محطة طاقة حرارية أرضية. مصدر الصورة: Envato Elements.

يأتي أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام فيما يتعلق بمحطات الطاقة الحرارية الأرضية في الصورة عندما نحاول تحديد مكان بناء المحطة. 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 الخصائص الجيولوجية، وheat flow، ودرجات الحرارة السطحية لتحديد المواقع الأكثر واعدة لاستخراج الطاقة. من الناحية المثالية، يجب بناء محطة جديدة لاستغلال أقصى قدر من الطاقة الحرارية الأرضية. أيضاً، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقييم الأثر البيئي، والوصول إلى البنية التحتية، والمخاطر المحتملة، مما يجعل عملية اختيار الموقع أكثر شمولاً ودقة.

الشركات الناشئة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل البصمات الكربونية#

تصبح أهمية الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات البيئية واضحة بشكل متزايد. كشف استطلاع أجرته مجموعة بوستون التشاركية (BCG) أن 87% من قادة المناخ والذكاء الاصطناعي العالميين من القطاعين العام والخاص يدركون قيمة التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي في مكافحة تغير المناخ. أيضاً، يعتقد 67% من قادة القطاع الخاص أن الحكومات يجب أن تتخذ تدابير أكثر استباقية لدعم دمج الذكاء الاصطناعي في المبادرات البيئية.

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

• SmartHelio: شركة ناشئة سويسرية تقوم بتشخيص مشاكل مزرعة الطاقة الشمسية عن بُعد، والتنبؤ بالأعطال، وتوفير حلول في الوقت الفعلي باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء وعمر نظام الطاقة الشمسية.

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

• Nova Innovation: تقود تحالفاً أوروبياً، وتستخدم Nova Innovation الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء توربينات المد والجزر وتسريع تجارة طاقة المد والجزر، مما يوفر بديلاً منخفض الكربون.

• Solavio: شركة ناشئة هندية توفر حلول تنظيف مستقلة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للألواح الشمسية، وتعمل على تحسين جداول التنظيف، وتعزيز الكفاءة لتقليل البصمة الكربونية لإنتاج الطاقة الشمسية.

ختاماً#

تعيد تقنيات الذكاء الاصطناعي تعريف قطاع الطاقة المتجددة من خلال التنبؤ باحتياجات الصيانة، واكتشاف المشكلات مبكراً، ومراقبة الظروف البيئية، والعثور على أفضل المواقع لمزارع الطاقة الشمسية وتوربينات الرياح الجديدة. تجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة الطاقة المتجددة أكثر كفاءة وموثوقية واستدامة. ومع تقدم الصناعة، من المرجح أن يقود الذكاء الاصطناعي المزيد من الطاقة النظيفة ويساهم في كوكب أكثر صحة.

هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ تواصل مع مجتمعنا! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية والزراعة. تعاون، ابكر، وتعلَم معنا! 🚀