على الرغم من التحديات التي يفرضها ازدياد استهلاك مراكز البيانات للطاقة لدعم الذكاء الاصطناعي، يمثل الذكاء الاصطناعي نفسه أداة قوية وضرورية لتسريع الانتقال إلى الطاقة النظيفة. يتمحور دوره حول تحسين كفاءة الشبكات، وتوجيه الاستثمارات المستقبلية، واكتشاف مواد متقدمة للجيل الجديد من تقنيات الطاقة.
تحسين كفاءة الشبكات وإدارة التشغيل في الوقت الفعلي
يساعد الذكاء الاصطناعي مشغلي شبكات الكهرباء في الحفاظ على موثوقية الإمداد في ظل التحديات المتزايدة مثل تذبذب مصادر الطاقة المتجددة (الشمس والرياح) والتهديدات السيبرانية وظواهر الطقس القاسية.
موازنة العرض والطلب: تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على إدارة المعلومات المعقدة لضمان تساوي العرض والطلب في كل لحظة، على الرغم من الطبيعة المتقطعة للطاقة المتجددة. كما تساعد في التنبؤ بجدولة تشغيل محطات الطاقة وتعديل تردد وجهد التيار لضمان التشغيل السليم للشبكة.
مرونة الطلب (Demand Flexibility): يتيح الذكاء الاصطناعي طرقاً جديدة لزيادة العرض أو تقليل الطلب عند الحاجة. يمكن لبطاريات المركبات الكهربائية (EVs) أن تُستخدم كمصدر طاقة إضافي للشبكة، كما يمكن تأجيل بعض عمليات الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات خلال أوقات الذروة، أو استخدام منظمات الحرارة الذكية لتقليل استهلاك التدفئة/التبريد مؤقتًا.
الصيانة التنبؤية (Predictive Maintenance): يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات أداء المعدات في الوقت الفعلي لتنبيه المشغلين عند انحراف القراءات عن المعدل الطبيعي، مما يمنع الأعطال المكلفة، ويقلل الحاجة إلى عمليات التفتيش الروتينية، ويطيل عمر المعدات الرئيسية.
تخطيط البنية التحتية والاستثمارات المستقبلية
نظرًا لأن مشاريع الطاقة الكبرى تستغرق سنوات للتنفيذ، فإن الذكاء الاصطناعي أمر حيوي للتخطيط للمستقبل.
التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية: يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الشبكات في التنبؤ بما يلزم بناؤه وأين، خاصة مع تزايد عدد مصادر الطاقة المتجددة التي تحل محل المولدات التقليدية (التي توفر ما يُعرف بـ “الاحتياطي الدوار”).
مرونة النظام في مواجهة الطقس القاسي: يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بظواهر الطقس عالية المخاطر (كالأعاصير والفيضانات وحرائق الغابات) وتتبع تغير أنماط الطقس الناجم عن تغير المناخ، مما يضمن موثوقية النظام في أسوأ السيناريوهات.
تسريع الموافقات التنظيمية: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، تسريع تحليل تأثير خطط البنية التحتية، والبحث في المنشورات التنظيمية لتبسيط عملية مراجعة واعتماد المشاريع من قبل الهيئات الرقابية.
تسخير الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المواد المتقدمة
يشهد استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير المواد طفرة، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير الجيل القادم من تكنولوجيا الطاقة (المفاعلات النووية، البطاريات، المحللات الكهربائية).
محاكاة أسرع وأكثر دقة: يتيح الذكاء الاصطناعي محاكاة فيزيائية أسرع على المستوى الذري، مما يوفر فهمًا أفضل لكيفية ارتباط التركيب الكيميائي وهيكل المادة بأدائها. هذا الفهم يوجه اكتشاف وتصميم مواد جديدة لتوليد الطاقة وتخزينها وتحويلها.
توجيه التجارب المعملية: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح أفضل التجارب التي يجب إجراؤها بعد ذلك بناءً على النتائج السابقة وأبحاث الأدبيات. حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تنسيق التعلم النشط (Active Learning) في المختبرات، مما يسرع عملية تطوير المواد من عقود إلى بضع سنوات فقط.
