نقش هوش مصنوعی در کاهش شکاف عمیق فناورانه

پدیدآمدن فناوری 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. 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 به‌شکلی هماهنگ و قابل‌اتکا 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. محمدتقی جعفری؛ کارشناس هوش مصنوعی گفت: وقتی از بحران انرژی سخن می‌گوییم درواقع 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 دربرمی‌گیرد، هریک‌از این لایه‌ها رفتارهایی دینامیک و ناپایدار دارند و عوامل خارجی همچون شرایط آب‌وهوایی، رفتار مصرف‌کننده، سیاست‌های اقتصادی و تراز نیرو در شبکه می‌توانند به‌سرعت 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. 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. براساس تجربه‌های جهانی، مدل‌هایی که ترکیبی از داده‌های تاریخی و ورودی‌های بلادرنگ محیطی را تحلیل می‌کنند، می‌تواند نوسان تولید را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و ازاین‌روش برنامه‌ریزی تولید و ذخیره‌سازی را بهینه سازند، این پیش‌بینی‌ها وقتی با سامانه‌های اتوماسیون و کنترل هوشمند پیوند می‌خورند، امکان واکنش سریع (مثلاً تخصیص منابع ذخیره‌ای یا تنظیم بار) را فراهم می‌کنند، امری‌که پیش‌ازاین تنها با دخالت انسانی و با تأخیر زمانی انجام‌پذیر بود. وی 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 به‌گونه‌ای 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 گفت: 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 هم‌زمان و با لحاظ‌ ملاحظات متعدد تنها ازطریق روش‌های محاسباتی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی امکان‌پذیر است؛ در‌نتیجه، بهینه‌سازی‌ها منجر به کاهش هزینه کل سیستم، افزایش عمر تجهیزات و ارتقای پایداری زیست‌محیطی می‌شوند. در ساحت تصمیم‌سازی پیشرفته نیز هوش مصنوعی ابزارهای ارزشمندی ارائه می‌دهد؛ در شرایط بحرانی نظیر کمبود سوخت، ناپایداری شبکه یا حملات سایبری، الگوریتم‌ها می‌تواند سناریوهای بسیاری را شبیه‌سازی کنند و بهترین سناریوی ممکن را بادرنظرگرفتن ترکیبی از معیارها (ازجمله هزینه، پایداری، امنیت و پیامدهای اجتماعی) پیشنهاد دهند، این توانمندی به‌ویژه درشرایطی‌که تصمیم‌گیری انسانی با محدودیت اطلاعات و زمان روبه‌روست، می‌تواند تفاوت بین مدیریت موفق بحران و تشدید بحران را رقم بزند. وی عنوان کرد: برخی هنوز معتقدند هوش مصنوعی ابزار لوکس است که تنها برای کشورها یا شرکت‌های ثروتمند کاربرد دارد؛ اما این تصور دیگر منسوخ شده. همان‌طورکه اینترنت، حمل‌ونقل و زیرساخت 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 ‌سریعاً به راهکارهای هوشمند برای مدیریت مصرف و تولید انرژی روی آورند، درعمل 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 گفت: تجربه‌های جهانی نمونه‌هایی روشن از این تحول را نشان داده‌اند؛ به‌عنوان نمونه در برخی کشورهای اسکاندیناوی، الگوریتم‌ها به‌طور موفق به مدیریت تولید برق از منابع بادی کمک کرده‌ و در شرکت‌های فناوری بزرگ، بهینه‌سازی‌ برپایه هوش مصنوعی مصرف انرژی دیتاسنترها را کاهش داده‌اند، به‌علاوه شرکت‌های بزرگ انرژی با تحلیل لحظه‌ای داده‌ها توانسته‌اند خرابی‌های احتمالی را پیش‌بینی 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 درپی داشته باشد. وی گفت: درباره وضعیت ایران نیز باید گفت کشور ازنظر دانش و نیروی انسانی در حوزه هوش مصنوعی ظرفیت قابل‌توجهی دارد. دانشگاه‌ها و شرکت‌های دانش‌بنیان داخلی پروژه‌های پایلوتی درزمینه پیش‌بینی مصرف، مانیتورینگ تجهیزات صنعتی همچون توربین‌ها و توسعه پلتفرم‌های تحلیل داده انرژی آغاز کرده‌اند، بااین‌حال 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 این‌امر توسعه مدل‌های بومی و آموزش الگوریتم‌ها را دشوار می‌سازد. کارشناس هوش مصنوعی گفت: علاوه‌بر مسئله داده، کمبود سیاست‌های تشویقی و حمایت 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. جعفری تأکید 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 نه‌تنها 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، درحقیقت 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 دراین‌حوزه تدوین چارچوب‌های قانونی و پروتکل‌های امنیتی مشخص و اجرای استانداردهای حریم خصوصی و کنترل دسترسی به داده‌ها است. ایمنا