Newsletter

الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة: حلول جديدة للإنتاج والتوزيع

سيمنز للطاقة: -30% من وقت التعطل. جنرال إلكتريك: توفير مليار دولار سنوياً. Iberdrola: -25% من الهدر في مصادر الطاقة المتجددة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل إدارة الطاقة: التنبؤات الجوية لتحسين الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، والصيانة التنبؤية، والشبكات الذكية التي تتوقع المشاكل. ولكن هناك مفارقة: تستهلك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي مئات الكيلوواط/ساعة في كل دورة تدريبية. ما الحل؟ دورة حميدة - فالذكاء الاصطناعي يدير مصادر الطاقة المتجددة التي تشغل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يغيّر الذكاء الاصطناعي إدارة الطاقة من خلال تحسين مصادر الطاقة المتجددة والشبكات الذكية. تساعد الخوارزميات شركات الكهرباء على:

  • الحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون
  • تحسين موثوقية مصادر الطاقة المتجددة
  • التنبؤ بالطلب
  • منع الانقطاعات
  • تحسين التوزيع الأمثل

التأثير

  1. توليد الطاقة:

تعمل الخوارزميات التنبؤية على تحسين موثوقية مصادر الطاقة المتجددة من خلال توقع الظروف الجوية للطاقة الشمسية وطاقة الرياح. تقلل الصيانة التنبؤية من وقت تعطل المحطة وتكاليف التشغيل.

  1. استهلاك الطاقة:

يمكن للمستخدمين تحويل الاستهلاك إلى ساعات خارج أوقات الذروة، مما يقلل من التكاليف والحمل على الشبكة.

  1. إدارة الشبكة

تُحدث التقنيات الرقمية الحديثة ثورة في الطريقة التي ندير بها البنى التحتية للطاقة. وعلى وجه الخصوص، أثبتالذكاء الاصطناعي أنه أداة لا تقدر بثمن لشركات توزيع الكهرباء. تعمل هذه الأنظمة المتقدمة باستمرار على تحليل كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار الموزعة في جميع أنحاء الشبكة، من خطوط النقل إلى محطات المحولات.

وبفضل خوارزميات التعلم الآلي المتطورة، أصبح من الممكن الآن تحديد المشاكل المحتملة قبل أن تتسبب في انقطاع الخدمة. وقد حقق هذا النهج الوقائي، المعروف باسم الصيانة التنبؤية، نتائج ملحوظة: فقد شهدت العديد من الشركات في هذا القطاع انخفاضاً كبيراً في حالات انقطاع الخدمة، مما أدى إلى تحسن كبير في جودة الخدمة المقدمة للمواطنين والشركات.

ويتجاوز تأثير هذا التحول التكنولوجي مجرد الحد من انقطاع التيار الكهربائي. فالقدرة على التنبؤ بالمشاكل والوقاية منها تسمح بإدارة أكثر كفاءة للموارد، وتخطيط أفضل للتدخلات، وفي نهاية المطاف، خدمة كهرباء أكثر موثوقية واستدامة للمجتمع بأكمله.

أمثلة على التأثير:

  • شركة سيمنس للطاقة: -30% من وقت التعطل عن العمل
  • جنرال إلكتريك: وفورات سنوية بقيمة 1 مليار دولار
  • إيبردرولا: -25% هدر الطاقة في مصادر الطاقة المتجددة

التطبيقات التي تم اختبارها:

  • شل و BP: تحسين العمليات التشغيلية وخفض الانبعاثات
  • تسلا: تخزين الطاقة والحلول النظيفة
  • ديوك إنرجي والشبكة الوطنية للطاقة: تحديث الشبكة

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة الطاقة من خلال جعله

  • أكثر كفاءة
  • أكثر موثوقية
  • أكثر استدامة
  • أرخص

تدعم هذه التطورات الانتقال إلى نظام طاقة أكثر استدامة من خلال حلول تكنولوجية قابلة للتطبيق بالفعل في هذا المجال.

الاستنتاجات

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في قطاع الطاقة، حيث يقدم حلولاً مبتكرة لتحسين إنتاج الطاقة وتوزيعها واستهلاكها. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي نفسه له تأثيره الخاص على الطاقة. تتطلب مراكز الحوسبة اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها كميات كبيرة من الطاقة، حيث تشير التقديرات إلى استهلاك ما يصل إلى عدة مئات من الكيلوواط/ساعة لتدريب واحد من النماذج المعقدة.

ولتعظيم الاستفادة الصافية من الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة، تتبع الشركات نهجاً شاملاً. فمن ناحية، باستخدام بنيات أكثر كفاءة وأجهزة متخصصة. ومن ناحية أخرى، من خلال تشغيل مراكز الحوسبة بالطاقة المتجددة، مما يخلق دورة حميدة يساعد فيها الذكاء الاصطناعي على إدارة مصادر الطاقة المتجددة بشكل أفضل، والتي بدورها تعمل بدورها على تشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ستكون الابتكارات في مجال الكفاءة الحاسوبية وتقنيات تبريد مراكز البيانات، إلى جانب استخدام الطاقة المتجددة أو الطاقة الذرية حيثما سمح بذلك، أمرًا بالغ الأهمية لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي أداة مستدامة للتحول في مجال الطاقة.

وسيعتمد نجاح هذا النهج على المدى الطويل على القدرة على تحقيق التوازن بين الفوائد التشغيلية للنظام واستدامة الطاقة، وبالتالي المساهمة في مستقبل نظيف وفعال حقًا. سأكتب عن هذا الموضوع بشكل أكثر تحديداً في وقت لاحق.

موارد لنمو الأعمال التجارية

9 نوفمبر 2025

لماذا الرياضيات صعبة (حتى لو كنت من الذكاء الاصطناعي)

النماذج اللغوية لا تعرف كيف تضاعف حفظ النتائج بالطريقة التي نحفظ بها الباي (pi)، ولكن هذا لا يجعلها رياضيات. المشكلة هيكلية: فهي تتعلم عن طريق التشابه الإحصائي، وليس عن طريق الفهم الخوارزمي. حتى "النماذج المنطقية" الجديدة مثل o1 تفشل في المهام التافهة: فهي تحسب بشكل صحيح حرف "r" في كلمة "فراولة" بعد ثوانٍ من المعالجة، ولكنها تفشل عندما يتعين عليها كتابة فقرة حيث يشكل الحرف الثاني من كل جملة كلمة. يستغرق الإصدار المميز الذي تبلغ تكلفته 200 دولار شهرياً أربع دقائق لحل ما يقوم به الطفل على الفور. لا يزال DeepSeek و Mistral في عام 2025 يخطئان في عد الحروف. الحل الناشئ؟ نهج هجين - لقد اكتشفت أذكى النماذج متى تستدعي آلة حاسبة حقيقية بدلاً من محاولة إجراء العملية الحسابية بنفسها. نقلة نوعية: ليس من الضروري أن يعرف الذكاء الاصطناعي كيفية القيام بكل شيء ولكن يجب أن ينظم الأدوات الصحيحة. مفارقة أخيرة: يمكن لـ GPT-4 أن يشرح لك ببراعة نظرية النهايات ولكنه يخطئ في عمليات الضرب التي تحلّها آلة حاسبة الجيب بشكل صحيح دائماً. بالنسبة لتعليم الرياضيات فهي ممتازة - تشرح بصبر لا متناهٍ، وتكيّف الأمثلة، وتحلل المنطق المعقد. للعمليات الحسابية الدقيقة؟ اعتمد على الآلة الحاسبة، وليس على الذكاء الاصطناعي.
9 نوفمبر 2025

تنظيم الذكاء الاصطناعي لتطبيقات المستهلك: كيفية الاستعداد للوائح الجديدة لعام 2025

يمثل عام 2025 نهاية حقبة "الغرب المتوحش" للذكاء الاصطناعي: قانون الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي الذي يبدأ العمل به اعتبارًا من أغسطس 2024 مع التزامات محو أمية الذكاء الاصطناعي اعتبارًا من 2 فبراير 2025، والحوكمة ومبادرة الحوكمة العالمية للذكاء الاصطناعي اعتبارًا من 2 أغسطس. كاليفورنيا رائدة من خلال SB 243 (وُلدت بعد انتحار سيويل سيتزر، طفل يبلغ من العمر 14 عامًا طور علاقة عاطفية مع روبوت الدردشة) يفرض حظرًا على أنظمة المكافأة القهرية، والكشف عن التفكير في الانتحار، والتذكير كل 3 ساعات "أنا لست إنسانًا"، والتدقيق العام المستقل، وعقوبات بقيمة 1000 دولار/مخالفة. يتطلب SB 420 تقييمات الأثر لـ "القرارات المؤتمتة عالية الخطورة" مع حقوق استئناف المراجعة البشرية. الإنفاذ الفعلي: تم الاستشهاد بنوم 2022 عن الروبوتات التي تم تمريرها كمدربين بشريين، تسوية 56 مليون دولار. الاتجاه الوطني: ألاباما وهاواي وإلينوي وماين وماساتشوستس تصنف الفشل في إخطار روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على أنه انتهاك لقانون UDAP. نهج الأنظمة ذات المخاطر الحرجة ثلاثي المستويات (الرعاية الصحية/النقل/الطاقة) اعتماد ما قبل النشر، والإفصاح الشفاف الذي يواجه المستهلك، والتسجيل للأغراض العامة + اختبار الأمان. الترقيع التنظيمي بدون استباق فيدرالي: يجب على الشركات متعددة الولايات التنقل بين المتطلبات المتغيرة. الاتحاد الأوروبي اعتبارًا من أغسطس 2026: إبلاغ المستخدمين بالتفاعل مع الذكاء الاصطناعي ما لم يكن واضحًا، والمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مصنفًا على أنه قابل للقراءة آليًا.
9 نوفمبر 2025

تنظيم ما لم يتم إنشاؤه: هل تخاطر أوروبا بعدم ملاءمة التكنولوجيا؟

تجتذب أوروبا عُشر الاستثمارات العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي ولكنها تدعي أنها تملي القواعد العالمية. هذا هو "تأثير بروكسل" - فرض القواعد على نطاق الكوكب من خلال قوة السوق دون دفع الابتكار. يدخل قانون الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ وفق جدول زمني متدرج حتى عام 2027، لكن شركات التكنولوجيا متعددة الجنسيات تستجيب باستراتيجيات تهرب مبتكرة: التذرع بالأسرار التجارية لتجنب الكشف عن بيانات التدريب، وإنتاج ملخصات متوافقة تقنياً ولكنها غير مفهومة، واستخدام التقييم الذاتي لخفض مستوى الأنظمة من "عالية المخاطر" إلى "قليلة المخاطر"، والتسوق من خلال اختيار الدول الأعضاء ذات الضوابط الأقل صرامة. مفارقة حقوق النشر خارج الحدود الإقليمية: يطالب الاتحاد الأوروبي بأن تمتثل OpenAI للقوانين الأوروبية حتى بالنسبة للتدريب خارج أوروبا - وهو مبدأ لم يسبق له مثيل في القانون الدولي. ظهور "النموذج المزدوج": إصدارات أوروبية محدودة مقابل إصدارات عالمية متقدمة من منتجات الذكاء الاصطناعي نفسها. الخطر الحقيقي: أن تصبح أوروبا "قلعة رقمية" معزولة عن الابتكار العالمي، مع وصول المواطنين الأوروبيين إلى تقنيات أقل شأناً. لقد رفضت محكمة العدل في قضية تسجيل الائتمان بالفعل دفاع "الأسرار التجارية"، ولكن لا يزال عدم اليقين التفسيري هائلاً - ماذا يعني بالضبط "ملخص مفصل بما فيه الكفاية"؟ لا أحد يعرف. السؤال الأخير الذي لم تتم الإجابة عليه: هل يخلق الاتحاد الأوروبي طريقًا ثالثًا أخلاقيًا بين الرأسمالية الأمريكية وسيطرة الدولة الصينية، أم أنه ببساطة يصدّر البيروقراطية إلى مجال لا ينافسه فيه أحد؟ في الوقت الحالي: رائد عالمي في تنظيم الذكاء الاصطناعي، وهامشي في تطويره. برنامج واسع.