الذكاء الاصطناعي في الطاقة وتغير المناخ.. كيف يغير المستقبل؟

AI بالعربي – خاص

 ينظر العلماء نحو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كونه من أهم الأدوات المستخدمة في مواجهة التحديات البيئية والطاقة المستدامة. مع تزايد الحاجة إلى خفض انبعاثات الكربون وتحسين كفاءة استخدام الطاقة، أصبح استخدام الخوارزميات الذكية أمرًا ضروريًا لدعم التحول إلى مصادر طاقة أكثر استدامة.

لكن هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون الحل السحري لهذه المشكلات؟ وكيف يتم تطبيقه اليوم في مجالات الطاقة ونمذجة تغير المناخ؟

نظرة عامة على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

يعد التعلم الآلي “ML” أحد الفروع الأساسية للذكاء الاصطناعي “AI”، حيث يتم تصنيفه إلى ثلاثة أنواع رئيسية: “التعلم الموجّه والتعلم غير الموجّه، والتعلم المعزز”. يعتمد التعلم الموجّه على بيانات موسومة “labeled data” لتدريب النماذج، مما يمكّنها من التنبؤ بالمخرجات بناءً على بيانات جديدة غير مرئية. يعتبر هذا النوع من التعلم أحد أكثر الأساليب شيوعًا، حيث يستخدم في تطبيقات مثل التشخيص الطبي والتنبؤ بأسواق المال. على الرغم من فعاليته، إلا أنه يواجه تحديات مثل فرط التكيف “overfitting”، الذي قد يؤدي إلى انخفاض دقة النموذج عند التعامل مع بيانات جديدة. تم تطوير تقنيات مثل الشبكات العصبية العميقة “Deep Neural Networks” لتحسين التعلم الموجّه، مما أتاح تحقيق تقدم هائل في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور.

في المقابل، يعتمد التعلم غير الموجّه على تحليل البيانات دون وجود تسميات مسبقة، حيث يتم استخدامه لاكتشاف الأنماط المخفية داخل مجموعات البيانات الكبيرة. يبرز في هذا المجال تقنيات مثل التجميع “Clusterin” وتقليل الأبعاد “Dimensionality Reduction”، والتي تسهم في تصنيف البيانات وتسهيل فهمها. على سبيل المثال، تُستخدم خوارزميات مثل  “K-Means” و“DBSCAN”  لتجميع البيانات بناءً على التشابه بينها، بينما تُستخدم طرق مثل تحليل المكونات الرئيسية “PCA” وتقنية “t-SNE” لتقليل الأبعاد والتصور الفعال للبيانات المعقدة. أحد أكبر التحديات في التعلم غير الموجّه هو غياب معايير دقيقة لتقييم أداء النماذج، مما يدفع الباحثين إلى تطوير مقاييس جديدة لتحسين موثوقية النتائج المستخرجة.

أما التعلم المعزز“Reinforcement Learning – RL” ، فيتميز بقدرته على تمكين النماذج من التعلم من خلال التفاعل مع البيئة وتحقيق الأهداف عبر استراتيجيات الاختبار والتعديل المستمر. يُستخدم التعلم المعزز في مجالات مثل الألعاب الإلكترونية والروبوتات والتنقل الذاتي، حيث تعتمد النماذج على مكافآت وعقوبات لتحديد الإجراءات الأكثر كفاءة. أحد الأمثلة البارزة هو نظام AlphaGo، الذي تفوق على أبطال العالم في لعبة Go باستخدام خوارزميات تعلم معزز متقدمة. رغم نجاحه، إلا أن هذا النوع من التعلم يواجه تحديات مثل الحاجة إلى بيانات تدريبية ضخمة والقدرة على تحقيق التوازن بين الاستكشاف (Exploration) والاستغلال “Exploitation” لتحسين الأداء. ومع استمرار التقدم في تطوير هذه النماذج، يُتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا في تحسين الأنظمة الذكية وتعزيز كفاءتها عبر مختلف المجالات.

كيف يُسهم الذكاء الاصطناعي في إدارة الطاقة؟

يُعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتحسين كفاءة الطاقة وتقليل الهدر من خلال إدارة الشبكات الذكية للطاقة. إذ تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي تحليل تدفق الكهرباء وضبط الإنتاج والاستهلاك بناءً على الطلب الفعلي، مما يسهم في تقليل الأعطال وتحسين استقرار الإمدادات. هذه القدرة على التكيف مع الاحتياجات المتغيرة تجعل الشبكات الذكية أكثر كفاءة واستدامة، مما يقلل من الفاقد في توزيع الكهرباء.

كما يُسهم الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة استهلاك الطاقة داخل المباني والمنشآت الصناعية عبر أنظمة ذكية للتدفئة والتبريد، حيث تتكيف هذه الأنظمة تلقائيًا مع الظروف الجوية وسلوك المستخدمين لتوفير استهلاك مثالي للطاقة. بالإضافة إلى ذلك، تعتمد الشركات الكبرى على تعلم الآلة لتحليل أنماط استهلاك الطاقة والتنبؤ بالطلب المستقبلي، مما يسمح بتقليل الإنتاج غير الضروري وخفض انبعاثات الكربون.

إحدى أبرز الأمثلة على ذلك هو استخدام “Google DeepMind” للذكاء الاصطناعي في مراكز بياناتها، حيث نجحت في تقليل استهلاك الطاقة بنسبة 40%، مما يوضح التأثير الكبير لتعلم الآلة في تحسين كفاءة الطاقة. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، يمكن توقع دور أكثر تأثيرًا للذكاء الاصطناعي في دعم استدامة الطاقة وتقليل البصمة الكربونية عالميًا.

الذكاء الاصطناعي في نماذج الطاقة

يعد الذكاء الاصطناعي “AI” وتعلم الآلة (ML) أدوات قوية لتحسين أنظمة الطاقة، خاصة في مجالات التنبؤ، التحسين، والإدارة. تعتمد تقنيات التحسين التقليدية، مثل البرمجة الخطية والديناميكية، على معادلات رياضية ثابتة، مما يجعلها أقل كفاءة عند التعامل مع البيانات غير الخطية أو الكبيرة. في المقابل، توفر نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية والتعلم المعزز، قدرة على التكيف مع البيانات الديناميكية، مما يحسن دقة التنبؤ بالطلب على الطاقة وكشف الأعطال في الشبكات الكهربائية. أظهرت الدراسات الحديثة أن استخدام تقنيات مثل “XGBoost” يمكن أن يقلل من أخطاء التنبؤ بنسبة 25%، بينما خفضت نماذج التعلم المعزز تكلفة توزيع الطاقة بنسبة “18%” في شبكات تعتمد على مصادر متجددة.

إلى جانب ذلك، تساهم تقنيات التعلم الآلي في تحسين التنبؤ باستهلاك الطاقة عبر تحليل البيانات الضخمة من شبكات الكهرباء الذكية. على سبيل المثال، أثبتت دراسات حديثة أن دمج نماذج مثل N-BEATS مع بيانات استهلاك الطاقة من آلاف العملاء يحسن دقة التوقعات قصيرة الأجل، مما يساعد في تقليل الفاقد وتحسين كفاءة توزيع الطاقة. كما أظهرت تقنيات مثل “CatBoost” و “Gradient Boosting” تفوقًا في توقع أسعار الكهرباء في الأسواق الأوروبية، مما يساعد شركات الطاقة في اتخاذ قرارات استراتيجية أكثر دقة. علاوة على ذلك، تم استخدام خوارزميات الغابات العشوائية “Random Forests” لتحليل إمكانات الطاقة الحرارية الجوفية، مما ساعد على تحديد المناطق المناسبة لاستخراج الطاقة الحرارية الأرضية بدقة أعلى.

على الرغم من التقدم الكبير، لا تزال هناك تحديات تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطاقة، مثل ندرة البيانات عالية الجودة، وتعقيد الحسابات المطلوبة لنماذج التعلم العميق، والتكاليف العالية لتنفيذ هذه التقنيات على نطاق واسع. كما أن التحيزات في البيانات قد تؤدي إلى نتائج غير متوازنة، مما قد يؤثر على قرارات توزيع الطاقة في بعض المناطق. أخيرًا، تتطلب الأنظمة الذكية تكاملًا فعالًا مع البنية التحتية التقليدية، وهو ما قد يكون صعبًا في الأنظمة القديمة. ومع ذلك، يستمر البحث في تطوير نماذج أكثر كفاءة وأقل استهلاكًا للموارد، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر استدامة في إدارة الطاقة.

الذكاء الاصطناعي في نمذجة تغير المناخ

يشير بحث منشور في العدد “17” العام 2025، من دورية “Advances in Applied Energy” الذكاء الاصطناعي بشكل كبير له دوره في نمذجة تغير المناخ من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات المناخية. باستخدام تقنيات التعلم العميق، يمكن معالجة بيانات الأقمار الصناعية والنماذج المناخية التقليدية، مما يساعد العلماء على فهم الظواهر الجوية بدقة أكبر. يتيح ذلك تحسين التوقعات المناخية على المدى القصير والطويل، ما يساهم في تطوير سياسات بيئية فعالة لمواجهة التغيرات المناخية المتسارعة.

بحب البحث المُعنون “Advancements and future outlook of Artificial Intelligence in energy and climate change modeling” يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسًا في التنبؤ بالكوارث الطبيعية، حيث يمكنه تحليل الأنماط المناخية السابقة للتنبؤ بموجات الحر، والأعاصير، والفيضانات قبل حدوثها بفترات زمنية أطول. هذه القدرة تساعد الحكومات والجهات المختصة على اتخاذ إجراءات وقائية مبكرة، مثل تعزيز البنية التحتية في المناطق المعرضة للخطر وإجلاء السكان عند الحاجة، مما يقلل من الأضرار البشرية والاقتصادية الناتجة عن الكوارث الطبيعية.

كما يُستخدم الذكاء الاصطناعي في إدارة الموارد الطبيعية بفعالية، حيث تعتمد شركات الطاقة المتجددة على الخوارزميات الذكية لتحديد أفضل المواقع لتركيب محطات الطاقة الشمسية والرياح بناءً على تحليل أنماط الطقس. على سبيل المثال، طورت وكالة ناسا نماذج ذكاء اصطناعي لرصد ارتفاع مستويات سطح البحر وذوبان الجليد القطبي عبر صور الأقمار الصناعية، مما يساهم في فهم التأثيرات بعيدة المدى لتغير المناخ وتطوير استراتيجيات التكيف معه.

التحديات والقيود: هل الذكاء الاصطناعي هو الحل السحري؟

على الرغم من التطورات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي، إلا أن تطبيقه في مجالات الطاقة والمناخ يواجه تحديات كبيرة، أبرزها نقص البيانات الدقيقة. تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات عالية الجودة لتوفير تنبؤات دقيقة وتحسين إدارة الموارد، ولكن في العديد من المناطق، خصوصًا في الدول النامية، تفتقر البنية التحتية إلى أنظمة متقدمة لجمع وتحليل البيانات المناخية والطاقية. هذا النقص يحد من قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم حلول فعالة وشاملة، مما يؤدي إلى قرارات غير دقيقة قد تؤثر على استدامة الموارد.

إلى جانب ذلك، تمثل التكلفة المرتفعة عائقًا رئيسيًا أمام تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة والمناخ. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي استثمارات ضخمة في البنية التحتية الحاسوبية، والخوارزميات المتقدمة، والصيانة المستمرة، مما يجعلها غير متاحة على نطاق واسع، خاصة في البلدان التي تعاني من محدودية الموارد. بالإضافة إلى ذلك، فإن عمليات التدريب على النماذج الذكية تستهلك كميات هائلة من الطاقة، مما قد يتعارض مع أهداف تقليل البصمة الكربونية في بعض الحالات.

هناك أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمان، حيث تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات حساسة تتعلق بأنماط الاستهلاك، وبيانات المناخ، والبنية التحتية للطاقة. هذا يثير تساؤلات حول كيفية تأمين هذه البيانات وحمايتها من الهجمات الإلكترونية أو سوء الاستخدام.

ختامًا، المناص من القيود السالفة يجب أن يكون هناك دعم حكومي قوي وتمويل مستدام لتعزيز الشفافية والأمان، إلى جانب تطوير سياسات تنظيمية تحد من الاحتكار وتضمن العدالة في توزيع الموارد والتكنولوجيا، وهذا ضمان نجاح الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات.