نظرة متعمقة في كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لقطاع الطاقة المتجددة من خلال تعزيز الكفاءة وخفض التكاليف وتعزيز الممارسات المستدامة.
لقد اعتمدنا كمجتمع على الوقود الأحفوري لبعض الوقت الآن. ففي العام الماضي، وصلت انبعاثات ثاني أكسيد الكربون المرتبطة بالطاقة على مستوى العالم إلى مستوى مرتفع جديد بلغ 34.4 مليار طن متري. على الرغم من أن اتفاقية باريس لعام 2015 تهدف إلى إبقاء الاحتباس الحراري العالمي أقل بكثير من درجتين مئويتين من خلال خفض انبعاثات الكربون، إلا أننا ما زلنا نواجه صعوبة في تحقيق هذه الأهداف. وبالنظر إلى هذه الحقائق، تركز صناعة الطاقة على الطاقة المتجددة.
يتم توليد الطاقة المتجددة من المصادر الطبيعية التي تتجدد باستمرار وتكون مستدامة على المدى الطويل. وعلى عكس الوقود الأحفوري مثل الفحم والنفط والغاز الطبيعي، الذي قد يستغرق تكوينه ملايين السنين وينضب بمجرد استخدامه، يمكن تجديد مصادر الطاقة المتجددة باستمرار. على سبيل المثال، تعتبر أشعة الشمس والرياح والطاقة الحرارية الأرضية من مصادر الطاقة المتجددة.
.avif)
ومع ذلك، فإن التحول إلى الطاقة المتجددة ليس بالأمر السهل. فهناك تحديات مثل اختيار المواقع المناسبة، ودمج الأنظمة، والحفاظ على تشغيل كل شيء بكفاءة. تتجه صناعة الطاقة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية لمواجهة هذه التحديات. من المتوقع أن تتجاوز قيمة سوق الذكاء الاصطناعي للطاقة النظيفة في جميع أنحاء العالم 75.82 مليار دولار بحلول عام 2030. في هذه المقالة، سنرى كيف يغير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية قطاع الطاقة المتجددة ويدعم الاستدامة.
تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الرؤية الحاسوبية، تحولاً في قطاع الطاقة المتجددة من خلال تحليل واستخراج المعلومات القيمة من الصور ومقاطع الفيديو. تستخدم الرؤية الحاسوبية الخوارزميات ونماذج التعلم العميق لمساعدة الآلات على تفسير البيانات المرئية وفهمها. هذه التطورات تجعل عمليات الطاقة المتجددة أكثر كفاءة وموثوقية وفعالية من حيث التكلفة.
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية في مجال الطاقة المتجددة:
ومع ذلك، هناك أيضًا عيوب يجب أخذها في الاعتبار:
مع وضع الفوائد والعيوب في الاعتبار، دعونا نستكشف بعض التطبيقات العملية للرؤية الحاسوبية في قطاع الطاقة المتجددة.
المزرعة الشمسية هي مساحة كبيرة من الأرض يتم فيها تركيب العديد من الألواح الشمسية لتوليد الكهرباء من ضوء الشمس. يمكن مراقبة مزارع الطاقة الشمسية وإدارتها باستخدام الرؤية الحاسوبية طوال دورة حياة الألواح الشمسية التي تمتد 25 عاماً. على سبيل المثال، أثناء مرحلة البناء، يمكن للطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية التقاط صور عالية الدقة للموقع. ويمكن تحليل هذه الصور باستخدام الرؤية الحاسوبية لضمان تركيب كل شيء بشكل صحيح. ويؤدي اكتشاف الأخطاء مثل الألواح غير المتناسقة أو الأسلاك غير الصحيحة في وقت مبكر إلى توفير الوقت والمال من خلال منع الأخطاء المكلفة.
.avif)
بمجرد تشغيل المزرعة الشمسية، يمكن أن تلعب الرؤية الحاسوبية دوراً حيوياً في الحفاظ على كفاءتها. يمكن للكاميرات عالية الوضوح مراقبة الألواح الشمسية بحثًا عن مشاكل مثل الشقوق وتراكم الغبار ونمو الأعشاب الضارة ومخاطر السلامة. يمكن وضع تقارير مفصلة عن المشاكل المحددة ومواقعها بسرعة بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي. يساعد ذلك عمال الصيانة على معالجة المشاكل بشكل سريع ودقيق. يتم تقليل أوقات التعطل إلى الحد الأدنى، وتعمل مزرعة الطاقة الشمسية بسلاسة أكبر.
يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية أيضًا استخدام الصور في الوقت الفعلي للتحقق من كمية الغطاء السحابي فوق مزرعة شمسية. يجمع الذكاء الاصطناعي بيانات السحب هذه مع معلومات أخرى، مثل درجة الحرارة والرطوبة، للتنبؤ بكمية الطاقة التي ستنتجها مزرعة الطاقة الشمسية. ويساعد في تخطيط وإدارة إمدادات الطاقة لجعل مزرعة الطاقة الشمسية أكثر كفاءة وموثوقية.
مصدر آخر رائع آخر للطاقة المتجددة هو الرياح. تستفيد توربينات الرياح من طاقة الرياح وتحولها إلى كهرباء. هذه التوربينات عرضة للبلى والتلف مثل أي آلات أخرى. ويضمن الكشف عن التلف السطحي على شفرات توربينات الرياح تحقيق الأداء الأمثل ويمنع الأعطال المكلفة. غالبًا ما تتضمن طرق الفحص التقليدية إرسال شخص ما إلى أعلى البرج لإجراء الفحص اليدوي، وهو ما قد يكون خطيرًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا. يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط العملية برمتها.
نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 تحليل صور ومقاطع فيديو لشفرات التوربينات الملتقطة باستخدام طائرات بدون طيار أو كاميرات أرضية عالية الوضوح. وتستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي هذه مهام مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة المثيلات، وتصنيف الصور لتحديد أنواع مختلفة من الأضرار والأعطال على الشفرات، مثل تآكل الحافة الأمامية، والشقوق، والأضرار الناجمة عن الصواعق، والتفريغ، والتلطيخ السطحي. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي مراقبة تجمعات الطيور المحلية والتكامل مع الأنظمة الأخرى لصدها، مما يمنع حدوث المزيد من الأضرار للشفرات وحماية الطيور.
كما أن أمواج المد والجزر مصدر جيد للطاقة المتجددة، ولكن هناك بعض النقاط التي يجب وضعها في الاعتبار. تؤثر توربينات المد والجزر على النظام البيئي البحري المحيط بها. فهي تتداخل مع حركة الكائنات البحرية ويمكنها أيضاً أن تحبسها داخل ريشها. كما يمكن للضوضاء التي تصدرها هذه التوربينات تحت الماء أن تتداخل مع اتصالات بعض الكائنات البحرية. ويمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة لتجنب هذه العقبات.
نحن نعرف القليل جداً عن هذه النظم البيئية البحرية. لذا، من المهم استخدام التكنولوجيا المتقدمة للبحث في هذه البيئات ودراستها بالتفصيل قبل أن نستخرج الطاقة منها. وبتمويل من وزارة الطاقة الأمريكية، تتعاون شركات مثل Plainsight و MarineSitu لإنشاء أنظمة مراقبة بيئية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتوربينات المد والجزر ومحولات طاقة الأمواج. تستخدم هذه الأنظمة أحدث نماذج الرؤية والكاميرات تحت الماء.
يمكننا فهم النظم البيئية البحرية باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما أنه يساعد الباحثين في الإجابة عن الأسئلة عند البحث عن موقع لبناء توربينات. على سبيل المثال، قد يرغب الباحث في معرفة أعداد الأسماك والأحياء المائية الأخرى في المنطقة أو إذا كان هناك أي أنواع مهددة بالانقراض في المنطقة. وحتى بعد اختيار الموقع والبناء، يمكن استخدام هذه الأنظمة لمراقبة البيئة وكذلك التوربينات.
يمكن العثور على مصدر آخر للطاقة المتجددة في محطات الطاقة الحرارية الأرضية. وتستخدم هذه المحطات حرارة الأرض الطبيعية لتوليد الكهرباء. تقليدياً، تواجه هذه المحطات تحديات مثل الأعطال غير المتوقعة في المعدات 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 بالمشاكل قبل حدوثها. أن تكون استباقيًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي يحافظ على تشغيل المحطة بسلاسة ويساعد على تجنب الإصلاحات المكلفة.
يظهر أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام فيما يتعلق بمحطات الطاقة الحرارية الأرضية عندما نحاول تحديد مكان بناء المحطة. يتضمن اختيار مواقع محطات 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 وتدفق الحرارة ودرجات حرارة السطح لتحديد أكثر المواقع الواعدة لاستخراج الطاقة. من الناحية المثالية، يجب بناء محطة جديدة لتسخير أقصى قدر من الطاقة الحرارية الأرضية. كما يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقييم الأثر البيئي، والوصول إلى البنية التحتية، والمخاطر المحتملة، مما يجعل عملية اختيار الموقع أكثر شمولاً ودقة.
أصبحت أهمية الذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات البيئية واضحة بشكل متزايد. فقد كشفت دراسة استقصائية أجرتها مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) أن 87% من قادة المناخ والذكاء الاصطناعي في العالم من القطاعين العام والخاص يدركون قيمة التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي في مكافحة تغير المناخ. كما يعتقد 67% من قادة القطاع الخاص أن على الحكومات اتخاذ المزيد من التدابير الاستباقية لدعم دمج الذكاء الاصطناعي في المبادرات البيئية.
دعونا نلقي نظرة على بعض الشركات الناشئة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية لتحويل قطاع الطاقة المتجددة وتمكين التنمية المستدامة:
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف قطاع الطاقة المتجددة من خلال التنبؤ باحتياجات الصيانة، واكتشاف المشاكل في وقت مبكر، ومراقبة الظروف البيئية، وإيجاد أفضل المواقع لمزارع الطاقة الشمسية وتوربينات الرياح الجديدة. تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة على جعل الطاقة المتجددة أكثر كفاءة وموثوقية واستدامة. ومع تقدم هذه الصناعة، من المرجح أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطاقة النظيفة والمساهمة في جعل الكوكب أكثر صحة.
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ تواصل مع مجتمعنا! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية والزراعة. تعاون وابتكر وتعلّم معنا! 🚀
