به گزارش خبرگزاری ایمنا، بحران انرژی بهعنوان یکی از چالشهای بنیادین قرن حاضر، ساختار توسعه پایدار، امنیت ملی و کیفیت زندگی جوامع را بهطور مستقیم تهدید میکند. رشد جمعیت، توسعه شهرنشینی و افزایش تقاضا برای خدمات دیجیتال و حملونقل موجب شده میزان مصرف انرژی با شتابی فزاینده افزایش یابد؛ این در حالی است که منابع سوخت فسیلی محدود بوده و انتشار گازهای گلخانهای پیامدهای محیطزیستی و اقلیمی نگرانکنندهای به همراه دارد. کاهش تلفات در زنجیره تولید و انتقال، بهینهسازی مصرف در سطوح خرد و کلان و افزایش سهم منابع تجدیدپذیر از مخزن انرژی ملی، ضرورتی اجتنابناپذیر است. در این مسیر رویارویی با پیچیدگیهای سیستمی، از جمله نوسان تولید منابع تجدیدپذیر، پراکندگی تقاضا و نیاز به همزمانی تصمیمها در سطوح مختلف، نیازمند ابزارهایی فراتر از روشهای سنتی مدیریتی و برنامهریزی است.
پدید آمدن فناوریهای دادهمحور و روشهای پیشرفته تحلیل، امکان مشاهده و فهم بهتر رفتار شبکههای انرژی را فراهم کرده است؛ با این ابزارها میتوان الگوهای مصرف را شناسایی، نقاط ضعف و تلفات را کشف و راهکارهای هدفمند برای بهبود کارایی طراحی کرد. همچنین بهرهگیری از سامانههای پیشبینی و مدلسازی پیشرفته، توانایی برنامهریزی تولید و مدیریت ذخیرهسازی را افزایش میدهد و کمک میکند تا منابع پراکنده و متغیر همچون باد و خورشید به شکلی هماهنگ و قابل اتکا وارد شبکه شوند. در کنار جنبههای فنی، طراحی سازوکارهای اقتصادی و سیاستگذاری هوشمند برای تشویق سرمایهگذاری در فناوریهای پاک، اصلاح الگوی قیمتگذاری و حمایت از نوآوریهای بومی نقش تعیینکنندهای در تسریع گذار انرژی دارد.
هوش مصنوعی؛ کلید عبور از بحران انرژی
هوش مصنوعی میتواند نقش «مغز ساماندهنده» را ایفا کند؛ سیستمی که دادهها را بهصورت پیوسته و همزمان دریافت و تحلیل میکند و با بهرهگیری از مدلهای پیشبینی و الگوریتمهای تصمیمسازی، امکان کاهش تلفات، افزایش بهرهوری و پاسخگویی سریعتر به شوکها و بحرانها را فراهم میکند
محمدتقی جعفری، کارشناس هوشمصنوعی، در گفتوگو با خبرنگار ایمنا اظهار کرد: وقتی از بحران انرژی سخن میگوئیم در واقع با یک سامانه پیچیده و چندلایه روبهرو هستیم که از مرحله تولید، چه از منابع فسیلی و چه از منابع تجدیدپذیر، تا ذخیرهسازی، انتقال، توزیع و درنهایت مصرف در سطوح خرد و کلان را در بر میگیرد، هر یک از این لایهها رفتارهایی دینامیک و ناپایدار دارند و عوامل خارجی همچون شرایط آبوهوایی، رفتار مصرفکننده، سیاستهای اقتصادی و تراز نیرو در شبکه میتوانند به سرعت وضعیت را تغییر دهند، بنابراین مدیریت این زنجیره بدون ابزارهای تحلیلی پیشرفته و قابلیت تصمیمگیری بلادرنگ درعمل دشوار و پرهزینه است، هوش مصنوعی میتواند نقش «مغز ساماندهنده» را ایفا کند؛ سیستمی که دادهها را بهصورت پیوسته و همزمان دریافت و تحلیل میکند و با بهرهگیری از مدلهای پیشبینی و الگوریتمهای تصمیمسازی، امکان کاهش تلفات، افزایش بهرهوری و پاسخگویی سریعتر به شوکها و بحرانها را فراهم میکند.
وی افزود: این توانمندیها تنها در سطح نظری نیستند؛ فناوریهای برپایه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هماکنون در حوزههایی همچون پیشبینی تولید نیروگاههای خورشیدی و بادی، پیشبینی مصرف در سطوح مختلف، و تشخیص اولیه خرابی تجهیزات صنعتی کاربرد یافتهاند. بر اساس تجربههای جهانی، مدلهایی که ترکیبی از دادههای تاریخی و ورودیهای بلادرنگ محیطی را تحلیل میکنند، میتواندنوسان تولید را با دقت بیشتری پیشبینی کنند و از این روش برنامهریزی تولید و ذخیرهسازی را بهینه سازند، این پیشبینیها وقتی با سامانههای اتوماسیون و کنترل هوشمند پیوند میخورند، امکان واکنش سریع (بهعنوان نمونه تخصیص منابع ذخیرهای یا تنظیم بار) را فراهم میکنند، امری که پیش از این تنها با دخالت انسانی و با تأخیر زمانی انجامپذیر بود.
کارشناس هوشمصنوعی تصریح کرد: در بخش کنترل هوشمند نیز هوش مصنوعی نقشی محوری دارد؛ سیستمهای کنترلی برپایه الگوریتمهای پیشبینی و بهینهسازی میتوانند بهصورت واقعی و بلادرنگ تعادل بار را در شبکه حفظ کنند و منابع توزیعشده همچون باتریها، پنلهای خورشیدی و میکروگریدها را به گونهای هماهنگ سازند که جریان انرژی بهینه و پایدار برقرار بماند، این کنترلهای هوشمند وقتی با اینترنت اشیا و سنسورهای پراکنده ترکیب شوند، بینش لحظهای از وضعیت شبکه به اپراتورها میدهند و امکان واکنش سریع به نقاط بحرانی را فراهم میآورند، چنین سیستمهایی میتوانند از بروز خاموشیهای گسترده جلوگیری کنند یا حداقل دامنه و زمان اثر آنها را کاهش دهند.
جعفری ادامه داد: نقش سوم هوش مصنوعی در حوزه بهینهسازی است؛ الگوریتمهای پیشرفته میتوانند برای کمینهسازی تلفات شبکه، زمانبندی بهینه تعمیرات، تخصیص بهینه منابع ذخیره و حتی طراحی سیاستهای قیمتگذاری هوشمند بهرهبرداری شوند. وقتی پارامترهای اقتصادی، فنی و محیطی در یک مسئله ترکیب میشوند، جستوجوی راهکار بهینه بهصورت همزمان و با لحاظ کردن ملاحظات متعدد تنها از طریق روشهای محاسباتی و الگوریتمهای بهینهسازی امکانپذیر است، در نتیجه این بهینهسازیها منجر به کاهش هزینه کل سیستم، افزایش عمر تجهیزات و ارتقای پایداری زیستمحیطی میشوند.
وی بیان کرد: در ساحت تصمیمسازی پیشرفته نیز هوش مصنوعی ابزارهای بسیار ارزشمندی ارائه میدهد؛ در شرایط بحرانی همچون کمبود سوخت، ناپایداری شبکه یا حملات سایبری، الگوریتمها میتواند سناریوهای بسیاری را شبیهسازی کنند و بهترین سناریوی ممکن را با در نظر گرفتن ترکیبی از معیارها (از جمله هزینه، پایداری، امنیت و پیامدهای اجتماعی) پیشنهاد دهند، این توانمندی به خصوص در شرایطی که تصمیمگیری انسانی با محدودیت اطلاعات و زمان روبهرو است، میتواند تفاوت بین مدیریت موفق بحران و تشدید بحران را رقم بزند.
همانطور که اینترنت، حملونقل و زیرساختهای دیجیتال ماهیتی ضروری یافتهاند، هوش مصنوعی نیز به بخشی از زیرساختهای حیاتی تبدیل میشود
کارشناس هوشمصنوعی عنوان کرد: برخی هنوز معتقدند هوش مصنوعی یک ابزار لوکس است که تنها برای کشورها یا شرکتهای ثروتمند کاربرد دارد؛ اما این تصور دیگر منسوخ شده است. همانطور که اینترنت، حملونقل و زیرساختهای دیجیتال ماهیتی ضروری یافتهاند، هوش مصنوعی نیز به بخشی از زیرساختهای حیاتی تبدیل میشود، محدودیت منابع فسیلی، افزایش تقاضای جهانی و فشارهای زیستمحیطی برای کاهش انتشار گازهای گلخانهای، همگی فشار میآورند تا کشورها بهسرعت به راهکارهای هوشمند برای مدیریت مصرف و تولید انرژی روی آورند، در عمل کشورها و مؤسساتی که زودتر این فناوریها را بپذیرند و در ساختارهای اجرایی خود تعبیه کنند، از مزایای رقابتی، صرفهجویی در هزینه و پایداری بالاتری بهرهمند خواهند شد.
جعفری خاطرنشان کرد: تجربههای جهانی نمونههایی روشن از این تحول را نشان دادهاند؛ بهعنوان نمونه در برخی کشورهای اسکاندیناوی، الگوریتمها بهطور موفقی به مدیریت تولید برق از منابع بادی کمک کردهاند و در شرکتهای فناوری بزرگ، بهینهسازیهای برپایه هوش مصنوعی مصرف انرژی دیتاسنترها را کاهش دادهاند، بهعلاوه شرکتهای بزرگ انرژی با تحلیل لحظهای دادهها توانستهاند خرابیهای احتمالی را پیشبینی کرده و از توقف اضطراری تجهیزات جلوگیری کنند، اما این نمونهها بهصرف نشاندهنده پتانسیلاند و هر پیادهسازی باید با درک دقیق شرایط محلی، زیرساختهای دادهای و نیازمندیهای امنیتی همراه باشد تا نتایج مطلوب را بهدنبال داشته باشد.
وی عنوان کرد: درباره وضعیت ایران نیز باید گفت کشور از نظر دانش و نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی ظرفیت قابلتوجهی دارد. دانشگاهها و شرکتهای دانشبنیان داخلی پروژههای پایلوتی در زمینه پیشبینی مصرف، مانیتورینگ تجهیزات صنعتی همچون توربینها و توسعه پلتفرمهای تحلیل داده انرژی آغاز کردهاند، با این حال موانع ساختاری قابلتوجهاند؛ یکی از مهمترین مشکلات، پراکندگی و نبود شفافیت در دسترسی به دادههای سودمند حوزه انرژی است، بسیاری از دادهها بهصورت ساختاریافته ذخیره نمیشوند یا دسترسی به آنها محدود است که این امر توسعه مدلهای بومی و آموزش الگوریتمها را دشوار میسازد.
اگر دولتها بهویژه در ایران اقدام به تدوین یک نقشهراه ملی برای هوش مصنوعی در بخش انرژی کنند میتوان بر موانع فائق آمد
کارشناس هوشمصنوعی گفت: علاوه بر مسئله داده، کمبود سیاستهای تشویقی و حمایتهای اقتصادی برای مشارکت فعال بخش خصوصی در پروژههای مقیاسپذیر نیز مانع دیگری است، در بسیاری موارد سرمایهگذاری روی پروژههای آزمایشی بهدلیل ریسک تجاری یا نبود چارچوبهای حمایتی کافی برای توسعه و تجاریسازی، متوقف یا کند میشود، استانداردسازی فنی، تقویت زیرساختهای امنیتی و ایجاد مشوقهای مالی همچون معافیتهای مالیاتی یا تسهیلات اعتباری کمبهره میتواند انگیزه لازم را برای شرکتهای نوپا و سرمایهگذاران فراهم آورد.
جغفری تاکید کرد: اگر دولتها بهویژه در ایران اقدام به تدوین یک نقشهراه ملی برای هوش مصنوعی در بخش انرژی کنند (نقشهراهی که با مشارکت دانشگاه، صنعت و حاکمیت تهیه شده و اهداف، مسئولیتها و شاخصهای موفقیت را تعریف کند) میتوان بر موانع فائق آمد و مدلهای بومی کارآمدی توسعه داد که نه تنها نیازهای داخلی را پوشش دهد بلکه قابلیت صادرات فناوری را نیز داشته باشد، این نقشهراه باید شامل لایهبندی دسترسی به دادهها، استانداردهای امنیتی، سازوکارهای شفاف برای همکاری بخش خصوصی و عمومی و برنامههای آموزشی برای آمادهسازی نیروی کار باشد.
وی گفت: درباره نگرانیها نسبت به حاکمیت داده و محرمانگی اطلاعات باید گفت این دغدغهها بجا و منطقی هستند؛ اما نباید دیدگاه منفی و صرف نسبت به هوش مصنوعی غالب شود، در حقیقت هوش مصنوعی میتواند ابزاری مؤثر برای ارتقای امنیت فضای انرژی باشد؛ الگوریتمهای تشخیص نفوذ و ناهنجاری، شناسایی تلاشهای خرابکارانه سایبری و تحلیل رفتار شبکه همگی میتوانند سطح حفاظت سیستمها را افزایش دهند، کلید موفقیت در این حوزه تدوین چارچوبهای قانونی و پروتکلهای امنیتی مشخص، و اجرای استانداردهای حریم خصوصی و کنترل دسترسی به دادهها است تا هم منافع فناورانه بهدست آید و هم ریسکها بهطور مؤثر مدیریت شوند.
کارشناسهوشمصنوعی ادامه داد: بحران انرژی دیگر یک تهدید دوردست نیست؛ نشانههای آن از جمله خاموشیهای پراکنده، افزایش شدید هزینههای سوخت و برق، و پیامدهای زیستمحیطی ناشی از آلودگی هوا هماکنون قابل مشاهدهاند. هوش مصنوعی شاید نتواند معجزهآسا همه مشکلات را یکشبه حل کند، اما بهترین ابزار عقلانیت فناورانه برای رویارویی با این چالشها است؛ به شرط آنکه سیاستگذاران، صنعت و جامعه با هم وارد عمل شوند، زیرساختهای دادهای و حقوقی لازم فراهم گردد و سرمایهگذاریهای هدفمند در جهت توسعه و استقرار این فناوریها انجام شود. وی افزود هرچه سریعتر این ابزارها را وارد میدان کنیم و چارچوبهای لازم را طراحی نمائیم، احتمال رسیدن به آیندهای پایدارتر و اقتصادیتر بالاتر خواهد رفت.
به گزارش ایمنا، پاسخ به بحران انرژی تنها به متغیرهای فنی محدود نمیماند؛ باید توجه ویژهای به ابعاد اجتماعی، فرهنگی و نهادی نیز معطوف شود. آگاهسازی عمومی، تدوین مقررات روشن درباره مدیریت داده و حفاظت از حریم خصوصی، و فراهم ساختن ظرفیتهای آموزشی برای نیروی کار، از جمله اقداماتی هستند که میتوانند پذیرش فناوریهای نوین را تسهیل کنند و ریسکهای ناشی از انتقال فناوری را کاهش دهند. همافزایی میان دانشگاه، صنعت و دولت در قالب نقشهراههای منسجم و مشارکتی، زمینه را برای توسعه راهحلهای مؤثر و سازگار با شرایط محلی فراهم میسازد. پیادهسازی راهکارهای نوآورانه و همزمانی سیاستگذاری هوشمند، سرانجام میتواند مسیر گذار به سیستمی کارآمد، پایدار و منصفانه را ممکن سازد.
نظر شما