دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة يسرّع الابتكار.. وهذه أبرز التحديات

يمهّد دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة الطريق نحو الاستدامة، ويقدّم حلولًا مبتكرة قد تساعد الدول في مواجهة تحديات، مثل تغير المناخ وأمن الطاقة وإزالة الكربون.

فمن خلال الاستفادة من قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات كبيرة من البيانات واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي، يمكن تحسين كفاءة أنظمة الطاقة.

ولن يقتصر دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة على تسريع الابتكار فحسب، وإنما سيعزز التنافس الاقتصادي، حسبما أشار تقرير حديث، اطّلعت عليه وحدة أبحاث الطاقة (مقرّها واشنطن).

ولتحقيق ذلك، سيتعيّن على صناع السياسات والجهات المعنية التعاون لضمان تطوير مبادرات عالمية لتحديد التطبيقات الواعدة والتصدي للفجوات القائمة.

دور الذكاء الاصطناعي في تسريع وتيرة ابتكارات الطاقة

يثير دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة سؤالًا يؤرّق الخبراء، مفاده: هل يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع معدل التقدم التقني بما يتجاوز التوقعات الحالية؟

فقد أفاد تقرير صادر عن وكالة الطاقة الدولية، بأنه تاريخيًا، اتبعت التطورات التقنيّة في قطاعات، مثل الرقائق الإلكترونية، أنماطًا يمكن التنبؤ بها، مثل قانون مور -الذي وضعه “جوردن مور” في الستينيات-، وفحواه أن عدد الترانزستور في الشرائح الإلكترونية يتضاعف تقريبًا كل عامين.

وعلى نحو مماثل، تشهد تقنيات الطاقة عادة انخفاضًا في التكاليف في كل مرة يتضاعف فيها النشر التراكمي، والمعروف بـ”معدل التعلم” -الظاهرة التي تنخفض فيها تكلفة التقنية أو المنتج مع زيادة إجمالي الإنتاج أو النشر نتيجة تحسين الكفاءة وعمليات التصنيع-.

ومع ذلك، فإن وتيرة الابتكار التي شهدتها العقود الماضية تواجه تحديات، خاصة مع تباطؤ النمو في قطاعات مثل الرقائق، إذ لم يعد قانون مور مؤشرًا مناسبًا للتطور التقني منذ عام 2010، إلى جانب ظهور شكوك من أن هذا الاتجاه سيستمر لتقنيات، مثل بطاريات المركبات الكهربائية، في ظل تحديات نقص الموارد وارتفاع التكاليف.

وبينما يرى بعض المحللين أن الذكاء الاصطناعي أداة للحفاظ على معدلات التعلم الحالية، يعتقد آخرون أنه قد يؤدي إلى تسريع الابتكار إلى ما هو أبعد من التوقعات الحالية.

الذكاء الاصطناعي في تقنيات الطاقة.. البطاريات نموذجًا

دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة قد يُسهم في تحليل مجموعة من البيانات المعقدة وتحديد المواد والحلول الجديدة التي يصعب اكتشافها عن طريق الخبرة البشرية والتجارب.

وحول تقنيات البطاريات، استفادت دراسة أجراها باحثون من مختبر حكومي أميركي ومايكروسوفت، خلال يوليو/تموز 2024، من الذكاء الاصطناعي لتقييم 32.5 مليون إلكتروليت جديد محتمل لبطاريات الليثيوم ذات الحالة الصلبة، واكتشاف 23 إلكتروليتًا جديدًا بالخصائص المطلوبة.

ومؤخرًا، فحص مجموعة من الباحثين 45 مليون من جزيئات الكاثود، واكتشفوا قرابة 4 آلاف و600 جزيء يتمتع بخصائص واعدة، وفق ما رصدته وحدة أبحاث الطاقة.

كما أسفر هذا النوع من الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي عن نتائج مبهرة في مجالات مختلفة، مثل هندسة الإنزيمات لإنتاج الوقود الحيوي والتنبّؤ بأفضل المواد عالية الإنتاجية للوقود الحيوي، فضلًا عن اكتشاف محفزات عالية الأداء تتفوّق على المحفزات الحالية المستعملة في التحليل الكهربائي لإنتاج الهيدروجين.

بالإضافة إلى ذلك، يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي إلى مجالات، مثل الروبوتات والأتمتة؛ ما يعزّز الإنتاجية.

وأظهرت دراسة حديثة أن استعمال أدوات الذكاء الاصطناعي في البيئات الصناعية أدى إلى زيادة بنسبة 39% في طلبات براءة الاختراع للشركات في غضون عامين، بحسب ما رصدته وحدة أبحاث الطاقة.

وسلطت وكالة الطاقة الدولية الضوء على ثقة المستثمرين المتزايدة بإمكانات الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير تقنيات الطاقة، إذ تعاونت شركة “أنيونيكس Anionics” الناشئة في الذكاء الاصطناعي مع وحدة تصنيع البطاريات في بورشه الألمانية.

تحديات تواجه دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة

رغم أن دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة يحمل إمكانات واعدة، فإن هناك عقبات عديدة يجب التصدي لها.

ومن بين هذه العقبات:

1. غالبًا ما تكون مجموعات البيانات الحالية المستعملة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي غير مكتملة ومحددة، ما يحدّ من نطاق الاكتشافات، ويمكن للتعاون بين المختبرات العالمية، من خلال منصات مثل “ميشن إنوفيشن إم 4 إي” أن يؤدي دورًا محوريًا في سد هذه الفجوة لتنظيم البيانات وإنشاء بروتوكولات مشتركة.
2. الحاجة إلى تمكين الذكاء الاصطناعي من تحسين النتائج لمجموعة واسعة من الخصائص ومراعاة المتطلبات اللازمة لدمج المواد في منتجات عملية، وحاليًا ما تزال هناك حاجة إلى التدخل البشري للتأكد من نتائج الذكاء الاصطناعي، مثل التحقق من الأداء عبر بيئات مختلفة أو التفاعلات مع أنظمة الأجهزة.
3. ترجمة تصميمات الذكاء الاصطناعي إلى مواد قابلة للتصنيع تفرض تعقيدات وجهود إضافية، فرغم قدرته على إدارة هذه التحديات، فإنه يتطلب موارد حسابية كبيرة وتكاليف تتطلب دراسة متأنية.
4. يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع اكتشاف مواد جديدة، لكن المراحل اللاحقة -النمذجة الأولية والتسويق والتوسع للإنتاج- تستغرق وقتًا طويلًا، وأحيانًا عقودًا.

ولحسن الحظ، تُطوّر -حاليًا- أدوات للذكاء الاصطناعي ستعمل على تسريع هذه المراحل، مثل التوأم الرقمي، وهي نسخة رقمية افتراضية تحد من التكاليف والمخاطر المرتبطة بتوسيع نطاق تقنيات الطاقة، خاصة في قطاعات مثل الاندماج النووي والطاقة الحرارية الأرضية.

ولتعزيز تأثير الذكاء الاصطناعي، أشارت وكالة الطاقة الدولية إلى ضرورة إعطاء الحكومات الأولوية لبناء منصات بيانات موحدة والتعاون العالمي بين المختبرات، إلى جانب الاستثمار في المهارات والمعدات.

بالإضافة إلى ذلك، يجب على السياسات ضمان توفر أدوات الذكاء الاصطناعي للمبتكرين ومساعدة المستثمرين على التكيف مع المخاطر.

ومن الممكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة إلى تسريع التقدم وتحسين النتائج وتعزيز القدرة التنافسية الاقتصادية، من خلال تحليل البيانات للمنتجات الجديدة وزيادة قيمتها.

الخلاصة..

الذكاء الاصطناعي يُعد عاملًا محوريًا في تسريع الابتكار بقطاع الطاقة، إذ يمكنه تحسين اكتشاف المواد الجديدة وتقليل تكاليف تقنيات الطاقة النظيفة.

موضوعات متعلقة..

اقرأ أيضًا..

المصادر:

1. دور الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة من وكالة الطاقة الدولية
2. دراسة دور الذكاء الاصطناعي في تقنيات البطاريات من موقع الجمعية الأميركية لتقدم العلوم