السبت, 30-نوفمبر-2024 الساعة: 02:43 ص - آخر تحديث: 02:31 ص (31: 11) بتوقيت غرينتش      بحث متقدم
إقرأ في المؤتمر نت
30 نوفمبر.. عنوان الكرامة والوحدة
صادق‮ ‬بن‮ ‬أمين‮ ‬أبوراس - رئيس‮ ‬المؤتمر‮ ‬الشعبي‮ ‬العام
في ذكرى الاستقلال
إياد فاضل*
نوفمبر.. إرادة شعبٍ لا يُقهَر
أحلام البريهي*
فرحة عيد الاستقلال.. وحزن الحاضر
د. أبو بكر القربي
ذكرى الاستقلال.. وكسر معادلات الطغيان
قاسم‮ محمد ‬لبوزة‮*
الذكرى السنوية للاستقلال الوطني من الاحتلال البريطاني البغيض
أ.د عبدالعزيز صالح بن حبتور
ثورة الـ "14" من أكتوبر عنوان السيادة والاستقلال والوحدة
بقلم/ يحيى علي الراعي*
المؤتمر الشعبي رائد البناء والتنمية والوحدة
عبدالسلام الدباء*
شجون وطنية ومؤتمرية في ذكرى التأسيس
أحمد الكحلاني*
ليبارك الله المؤتمر
راسل القرشي
ميلاد وطن
نبيل سلام الحمادي*
المؤتمر.. حضور وشعبية
أحمد العشاري*
ثقافة
المؤتمر نت -

المؤتمرنت -
نموذج للذكاء الاصطناعي يمنع انقطاع الكهرباء
طوّر باحثون في الولايات المتحدة نموذجاً للذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الشبكات الكهربائية على منع انقطاع الكهرباء عن طريق إعادة توجيه التيار الكهربائي تلقائياً في أجزاء من الثانية.

وأوضحت نتائج البحث المنشورة، في دورية “نيتشر كميونيكيشنز” أن النظام الجديد يكتشف المشكلات بشبكة الكهرباء ويُصلحها تلقائياً دون تدخل بشري.

وتعاون الباحثون في جامعة تكساس في دالاس مع مهندسين في جامعة بوفالو في نيويورك لتطوير هذا النظام، بتمويل من معمل أبحاث البحرية الأميركية ومؤسسة العلوم الوطنية.

والشبكة الكهربائية في أميركا الشمالية هي شبكة واسعة ومعقدة من خطوط النقل والتوزيع، ومنشآت التوليد والمحولات التي توزع الكهرباء من مصادر الطاقة إلى المستهلكين.

وتُعد التقنية الجديدة مثالاً على تكنولوجيا الشبكة ذاتية الإصلاح التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وإصلاح المشكلات مثل الانقطاعات بشكل تلقائي ودون تدخل بشري عند حدوث مشكلات مثل الأضرار التي تلحق بخطوط الطاقة جراء العواصف، وفق الفريق.

وباستخدام سيناريوهات مختلفة في شبكة اختبار، أظهر الباحثون أن النموذج المطور يمكن أن يُحدد تلقائياً مسارات بديلة لنقل الكهرباء إلى المستخدمين قبل حدوث الانقطاع.

ويتميز الذكاء الاصطناعي بسرعته، حيث يمكن للنظام إعادة توجيه تدفق الكهرباء تلقائياً في غضون ميكروثانية، بينما يمكن أن تستغرق العمليات الحالية التي يتحكم فيها الإنسان لتحديد المسارات البديلة من دقائق إلى ساعات.

واستخدم الفريق تكنولوجيا تُطبّق التعلم الآلي (فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات) على الرسوم البيانية لوصف العلاقات المعقدة بين الكيانات التي تشكل شبكة توزيع الكهرباء.

ويشمل التعلم الآلي باستخدام الرسوم البيانية وصف طوبولوجيا الشبكة، وهي الطريقة التي يتم بها ترتيب المكونات المختلفة بالنسبة لبعضها البعض وكيفية انتقال الكهرباء عبر النظام.

وقد تلعب طوبولوجيا الشبكة أيضاً دوراً حاسماً في تطبيق الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات في الأنظمة المعقدة الأخرى، مثل البنية التحتية الحيوية والنظم البيئية.

وتعتمد مقاربة الباحثين على التعلم المعزز الذي يتخذ أفضل القرارات لتحقيق النتائج المثلى. وإذا تم حجب الكهرباء بسبب الأعطال في الخطوط، يكون النظام قادراً على استخدام المفاتيح وسحب الكهرباء من المصادر المتاحة في الجوار، مثل الألواح الشمسية الكبيرة أو البطاريات في حرم جامعي أو مؤسسة تجارية، حيث يمكن الاستفادة من تلك المولدات لتزويد منطقة محددة بالكهرباء.

ويستهدف النظام بالأساس العثور على المسار الأمثل لإرسال الكهرباء إلى أكبر عدد ممكن من المستخدمين في أسرع وقت ممكن، لكن هناك حاجة لمزيد من البحث قبل تطبيق هذا النظام بشكل فعلي، وفق الفريق. وبعد التركيز على منع الانقطاعات، يهدف الباحثون إلى تطوير تقنية مماثلة لإصلاح واستعادة الشبكة بعد حدوث الانقطاع.








أضف تعليقاً على هذا الخبر
ارسل هذا الخبر
تعليق
إرسل الخبر
إطبع الخبر
RSS
حول الخبر إلى وورد
معجب بهذا الخبر
انشر في فيسبوك
انشر في تويتر
المزيد من "ثقافة"

عناوين أخرى متفرقة
جميع حقوق النشر محفوظة 2003-2024