الذكاء الاصطناعي في خدمة المناخ.. كيف يساهم في تقليل الانبعاثات؟

في المشهد التكنولوجي سريع التطور، اليوم، يبرز الذكاء الاصطناعي (AI) باعتباره الموضوع الأكثر أهمية في الوقت الحالي.

إذ يتبين أنه تقنية سريعة التقدم تُعيد تشكيل العديد من الصناعات، والاستدامة ليست استثناءً. بفضل قدرته على تعزيز الكفاءة وتقليل النفايات وتشجيع الابتكار، يظهر الذكاء الاصطناعي كأداة محورية في مواجهة التحديات البيئية وتوجيهنا نحو مستقبل مستدام، مما يجعله لاعبًا رئيسًا في خدمة قضايا المناخ.

كيف يقود الذكاء الاصطناعي عملية تقليل الانبعاثات؟

للحفاظ على درجة حرارة الكوكب أقل من 1.5 درجة مئوية، تعهدت البلدان التي تمثل أكثر من 70% من الاقتصاد العالمي بتحقيق صافي انبعاثات صفرية بحلول عام 2050. ومع ذلك، فإن التقنيات الرقمية -الذكاء الاصطناعي- لديها القدرة على تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون العالمية بنسبة 20٪ بحلول عام 2030. وعلى المستوى العملي، يمكنها مساعدة الشركات على تحديد الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة وتأثيرا لإزالة الكربون من عملياتها.

• خالد بن محمد بن زايد يُطلق شركة الذكاء الاصطناعي الجديدة «AI71»
• بقيادة إماراتية.. إطلاق التحالف الدولي للحد من انبعاثات الحرائق على هامش COP28
  

وباعتباره فرعًا من علوم الكمبيوتر، يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلة على أداء الوظائف التي ترتبط عادةً بالعقول البشرية. وباعتباره تكنولوجيا ناشئة، لا يزال الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى. ومع ذلك، هناك العديد من حالات الاستخدام التي تثبت فعاليته في مساعدة الشركات على إزالة الكربون.

وعندما يقترن الذكاء الاصطناعي باستراتيجية قوية لإزالة الكربون، تشمل استخدام الطاقة المتجددة وممارسات الأعمال المستدامة، سيصبح الذكاء الاصطناعي بلا شك تقنية أساسية في مساعدة الشركات على تقليل انبعاثاتها الكربونية. وفي هذا الصدّد، يكشف تقرير حديث صادر عن شركة ماكينزي أن التقنيات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد الشركات على تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بنسبة تصل إلى 10% وخفض تكاليف الطاقة بنسبة 10% إلى 20%. كما أن لديها القدرة على توفير الطاقة بنسبة تصل إلى 20% في المباني، و15% في أنظمة النقل.

ما هي عملية إزالة الكربون؟

وتشير عملية إزالة الكربون إلى تقليل أو إزالة انبعاثات ثاني أكسيد الكربون من مصادر مختلفة، بما في ذلك العمليات الصناعية والنقل وإنتاج الطاقة. وهو ينطوي على الابتعاد عن استخدام الوقود الأحفوري والانتقال نحو مصادر الطاقة النظيفة والمتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والطاقة الكهرومائية والطاقة الحرارية الأرضية، والتي لها بصمة كربونية أقل بكثير.

توافق الذكاء الاصطناعي وتغير المناخ

على الرغم من المخاوف بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف واحتمال إساءة استخدامه، يُنظر إلى التكنولوجيا أيضًا على أنها أداة قوية في القدرة على مكافحة تغير المناخ؛ نظرًا لكون الذكاء الاصطناعي تقنية ناشئة، ومع أنظمتنا البيئية المعقدة، فمن الصعب تحديد مدى تأثير الذكاء الاصطناعي بدقة في تقليل انبعاثات الكربون. ومع ذلك، مع توزيع المزيد من أجهزة الاستشعار على مستوى العالم، ومع استمرار تقدم التعلم الآلي، سيظهر المزيد من التقنيات والأدوات التي تساعد بدروها بشكل فعال لتقليل درجة حرارة الكوكب.

وفقًا لاستطلاع مناخ الذكاء الاصطناعي لعام 2022 الذي أجرته مجموعة بوسطن الاستشارية، يعتقد 87% من الرؤساء التنفيذيين الذين يتمتعون بسلطة اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي والمناخ أن التكنولوجيا هي أداة أساسية لعكس اتجاه تغير المناخ.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتقليل الانبعاثات

- يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات من أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) بالإضافة إلى أنظمة إدارة الطاقة، ومن خلال الاستفادة من التعلم الآلي، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحسين توليد الطاقة وتوزيعها واستهلاكها تلقائيًا عبر المباني. وهذا يمكن أن يؤدي إلى استخدام أكثر كفاءة لموارد الطاقة وتقليل انبعاثات الكربون. على سبيل المثال، باستخدام الذكاء الاصطناعي، ساعدت شركة Equans عميلها Opéra National de Lyon في الحصول على تحكم أفضل في أداء الطاقة لديها.

- تحسين النقل، إذ يُعد قطاع النقل أحد أكبر المساهمين في تغير المناخ وهو مسؤول عن حوالي 25% من انبعاثات الغازات الدفيئة، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إزالة الكربون من القطاع من خلال تحليل بيانات حركة المرور واستهلاك الوقود. وفي المقابل، يمكن أن يتيح ذلك تخطيطًا أكثر دقة للطريق، وإدارة حركة المرور، وتحسين الأسطول. على سبيل المثال، تمكن مشروع DeepMind الذي يركز على الذكاء الاصطناعي من Google على تقليل استهلاك الوقود في المركبات بنسبة 15% مع تقليل أوقات التنقل من خلال تحليل بيانات حركة المرور من أجهزة الاستشعار.

-يعد الذكاء الاصطناعي ضروريًا أيضًا في تطوير المركبات ذاتية القيادة، والتي لديها القدرة على تقليل انبعاثات الغازات الدفيئة بنسبة تصل إلى 34% بحلول عام 2050. على سبيل المثال، يستخدم نظام الطيار الآلي Autopilot من شركة تسلا الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة الاستشعار التي تساعد الشركة بعد ذلك على تحسين مسارات سيارتها وسرعتها واستخدام البطارية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة استهلاك الطاقة

1- تحسين كفاءة الطاقة في المباني والصناعات من خلال التنبؤ بأنماط استخدام الطاقة وتحسين استهلاك الطاقة. ويمكنه أيضًا تحديد مجالات هدر الطاقة واقتراح طرق للحد منها. تحسين استهلاك الطاقة للأنظمة المختلفة، مثل المباني أو المصانع أو المركبات أو الشبكات. باستخدام البيانات من أجهزة الاستشعار، والعدادات الذكية، والتنبؤات الجوية، وغيرها من المصادر، حيث يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط وتفضيلات مستخدمي الطاقة، وضبط إعدادات وجداول الأجهزة، مثل أجهزة تنظيم الحرارة، أو الإضاءة، أو التهوية، أو الأجهزة، لتقليل هدر الطاقة وتحقيق أقصى قدر من الراحة. على سبيل المثال، استخدمت غوغل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات الخاصة بها بنسبة 40% عن طريق تحسين نظام التبريد.

2- اكتشاف الحالات المعطلة أو الأخطاء في أنظمة الطاقة، مثل التسريبات أو الأعطال أو العبث. فمن خلال تحليل البيانات الواردة من عدادات الطاقة أو أجهزة الاستشعار أو الكاميرات، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحديد الانحرافات عن السلوك الطبيعي أو المتوقع، وتنبيه المشغلين أو المستخدمين بالمشكلات المحتملة. ومن ثمَّ، يمكن أن يساعد ذلك في منع فقدان الطاقة، وتقليل تكاليف الصيانة، وتحسين السلامة والموثوقية. على سبيل المثال، استخدمت شركة إنيل Enel -وهي شركة طاقة عالمية- خوارزميات الذكاء الاصطناعي للكشف عن تلك الحالات في شبكة توزيع الطاقة الخاصة بها، وخفضت وقت انقطاع التيار الكهربائي بنسبة 10%.

3- تقديم رؤى وتوصيات لمستخدمي الطاقة أو المديرين أو صناع السياسات. باستخدام البيانات من مصادر مختلفة، مثل استهلاك الطاقة أو الأسعار أو الأسواق أو اللوائح أو تعليقات العملاء، حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير أو لوحات معلومات أو اقتراحات يمكن أن تساعد في تحسين أداء الطاقة أو التخطيط الاستراتيجي لمختلف أصحاب المصلحة. على سبيل المثال، استخدمت شركة Carbon Lighthouse، وهي شركة تساعد الشركات على تقليل بصمتها الكربونية، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات الطاقة لعملائها، وزودتهم بحلول مخصصة لتوفير الطاقة والمال.

4- دعم تكامل وإدارة مصادر الطاقة المتجددة، مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والطاقة المائية. ومن خلال استخدام البيانات من التنبؤات الجوية، أو أنماط الطلب، أو ظروف الشبكة، أو أنظمة التخزين، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحسين توليد الطاقة المتجددة وتوزيعها واستهلاكها، وتحقيق التوازن بين العرض والطلب. ويمكن أن يساعد ذلك في زيادة حصة الطاقة النظيفة، وتقليل الاعتماد على الوقود الأحفوري، وخفض الانبعاثات والتكاليف. على سبيل المثال، استخدمت شركة IBM خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بإنتاج مزارع الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، وتحسين استقرار الشبكة وكفاءتها.

5- تعزيز الابتكار والبحث في قطاع الطاقة، باستخدام البيانات من المؤلفات العلمية أو براءات الاختراع أو التجارب أو عمليات المحاكاة، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في اكتشاف مواد أو تقنيات أو عمليات جديدة يمكنها تحسين أداء الطاقة أو تخزينها أو تحويل الأنظمة المختلفة. يمكن أن يساعد ذلك في خلق فرص أو حلول أو اختراقات جديدة لتحديات الطاقة في المستقبل. على سبيل المثال، استخدم المختبر الوطني لأبحاث الطاقة المتجددة، NREL، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير مواد الخلايا الشمسية الجديدة، وتقليل وقت وتكلفة العملية.

6- تثقيف وإشراك مستخدمي الطاقة أو المستهلكين أو المواطنين، باستخدام البيانات من الدراسات الاستقصائية أو الاختبارات أو الألعاب أو وسائل التواصل الاجتماعي، حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في إنشاء تجارب تعليمية مخصصة أو تفاعلية أو ألعابية يمكنها رفع الوعي أو المعرفة أو السلوك فيما يتعلق بقضايا الطاقة أو الفرص أو الحلول. والذي بدوره يمكن أن يساعد في تحفيز أو تمكين أو مكافأة مستخدمي الطاقة أو المستهلكين أو المواطنين لاتخاذ الإجراءات أو المشاركة أو التعاون لتحقيق أهداف كفاءة الطاقة. على سبيل المثال، استخدم Enerbot، وهو برنامج دردشة آلي يساعد المستخدمين على توفير الطاقة، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم النصائح أو التعليقات أو التحديات بناءً على ملف تعريف المستخدم وتفضيلاته.

كيفية استخدام كل من هذه الشركات للذكاء الاصطناعي

- Shell، تعمل شركة شل، إحدى أكبر شركات النفط والغاز في العالم، على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عملياتها الإنتاجية. تمتلك الشركة حاليًا أكثر من 100 تطبيق للذكاء الاصطناعي لمساعدتها على تحسين تخطيط الطلب على المخزون، وتجنب إهدار المنتجات والمواد الخام، وتقليل وقت خمول الآلات. وتساعد هذه التقنية أيضًا في الصيانة التنبؤية لمرافق شل. وفقًا لدان جيفونز، نائب رئيس العلوم الحسابية والابتكار الرقمي في شركة شل، تتم حاليًا مراقبة 10 آلاف قطعة من المعدات بواسطة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تعاونت الشركة مع C3 AI وMicrosoft وBaker Hughes للعمل على مبادرة Open AI Energy (OAI). هذا هو النظام البيئي للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تهدف إلى تسهيل التحول الرقمي لصناعة الطاقة. يمكّن OAI شركات الطاقة والبائعين من بناء حلول قابلة للتشغيل البيني على BHC3 AI Suite وMicrosoft Azure.

- Chevron، تستخدم شركة شيفرون للطاقة الذكاء الاصطناعي لبناء توائم رقمية لمنشآتها. وبمساعدة هذه النسخ المتماثلة الرقمية، يمكن لموظفي شيفرون الوصول بسرعة إلى أي بيانات مطلوبة وإجراء صيانة تنبؤية للمعدات وتحسينها. وتطبق الشركة أيضًا الذكاء الاصطناعي لتسريع الأبحاث. على سبيل المثال، لفحص الطبقات تحت السطح، اعتاد الجيولوجيون على حفر آبار متعددة من أجل جمع البيانات. يقلل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من عدد الآبار المطلوبة من خلال إجراء تنبؤات دقيقة حول الظروف تحت الأرض بناءً على البيانات التاريخية. وهذا لا يؤدي إلى تبسيط سير العمل فحسب، بل يقلل أيضًا من البصمة البيئية لشركة شيفرون.