ثورة في شبكات الكهرباء، نموذج للذكاء الاصطناعي يمنع انقطاع التيار
طوّر باحثون أمريكيون نموذجًا للذكاء الاصطناعي، يُمكن أن يُحدث ثورة في طريقة عمل شبكات الكهرباء، حيث يمتلك القدرة على منع انقطاع التيار الكهربائي عن طريق إعادة توجيه التيار تلقائيًا في أجزاء من الثانية.
نظام ذكي يُصلح نفسه بنفسه
يُقدم النظام الجديد حلاً مبتكرًا لمشكلة تُعاني منها جميع دول العالم، وهي انقطاع التيار الكهربائي، وباستخدام تقنية “الشبكة ذاتية الإصلاح”، يُمكن للنظام الجديد اكتشاف المشكلات في شبكة الكهرباء وإصلاحها تلقائيًا دون أي تدخل بشري.
تعاون بحثي ثنائي
تعاون باحثون من جامعة تكساس في دالاس مع مهندسين من جامعة بوفالو في نيويورك لتطوير هذا النظام، بدعم من معمل أبحاث البحرية الأمريكية ومؤسسة العلوم الوطنية، وفقًا لما نشرته وكالة أنباء الشرق الأوسط.
ويُشكل هذا النظام الجديد مثالًا على تقنية “الشبكة ذاتية الإصلاح” التي تُوظف الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وإصلاح الأعطال تلقائيًا ودون تدخل بشري، مثل تلك التي تُسببها العواصف على خطوط الطاقة.
تحديد مسارات بديلة لنقل الكهرباء
أظهرت الاختبارات على الشبكة أن النموذج المُطور قادر على تحديد مسارات بديلة لنقل الكهرباء إلى المستخدمين قبل حدوث الانقطاع تلقائيًا.
يتميز هذا النظام بالسرعة الفائقة، حيث يُمكنه إعادة توجيه تدفق الكهرباء تلقائيًا في غضون ميكروثانية، بينما تستغرق العمليات الحالية التي يتحكم فيها الإنسان لتحديد المسارات البديلة من دقائق إلى ساعات.
تقنية التعلم الآلي
واعتمد الباحثون على تقنية التعلم الآلي (فرع من الذكاء الاصطناعي يُتيح للأنظمة التعلم من البيانات) لتطبيقها على الرسوم البيانية التي تُمثل العلاقات المعقدة بين مكونات شبكة توزيع الكهرباء.
يُمكن أن تُلعب طوبولوجيا الشبكة (طريقة ترتيب المكونات) دورًا حاسماً في تطبيق الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات في الأنظمة المعقدة الأخرى، مثل البنية التحتية الحيوية والنظم البيئية.
ويعتمد النظام على تقنية التعلم المعزز التي تختار أفضل القرارات لتحقيق النتائج المثلى.
وفي حال انقطاع الكهرباء بسبب أعطال في الخطوط، يستطيع النظام استخدام المفاتيح وسحب الطاقة من المصادر المتاحة في الجوار، مثل الألواح الشمسية الكبيرة أو البطاريات في حرم جامعي أو مؤسسة تجارية، لتزويد منطقة محددة بالكهرباء.
ويُركز النظام حاليًا على العثور على المسار الأمثل لإرسال الكهرباء إلى أكبر عدد ممكن من المستخدمين في أسرع وقت ممكن.