الهيدروجين الأخضر وأهميته للبيئة
يرمز الهيدروجين الأخضر إلى الهيدروجين الناشئ باستخدام مصادر الطاقة المتجددة مثل طاقة الرياح أو الطاقة الشمسية أو الطاقة الكهرومائية القائمة على الآلات.
في العصر الحالي، تتزايد انبعاثات غازات الدفيئة والاحتباس الحراري، مما يؤثر على المناخ بشكل كبير. نظرًا لأن تقنية الهيدروجين الأخضر هي مصدر طاقة خال من الانبعاثات، فهي حل مقترح لمشكلة الاحتباس الحراري وتغير المناخ.
دمج الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا الهيدروجين الأخضر
يمكن تطبيق تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاج الهيدروجين الأخضر. يساعد تكامل الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الطاقة المتجددة في التنبؤ بالعمليات وتحسينها ومراقبتها.
البيانات هي الأساس العملي لتطبيق أنظمة التحسين الذكية. نظرًا لأن تقنيات الهيدروجين الأخضر تعتمد على أجهزة الاستشعار الإلكترونية، يتم تطبيق تقنيات إنترنت الأشياء (IoT). البيانات الناتجة عن أجهزة الاستشعار الإلكترونية في أنظمة انترنت الأشياء (IoT) هي بيانات آنية وتتم معالجتها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ذات المعالجة الآنية.
يمكن للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء تحسين اتخاذ القرار وتجنب المخاطر بشأن إنتاج الهيدروجين الأخضر، أو تخزينه، أو تصديره، أو بيعه وذلك.
علاوة على ذلك، تكامل الذكاء الاصطناعي وانترنت الأشياء ينتج قرارات أقل خطورة وأفضل جودة في أنظمة الهيدروجين الأخضر.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي للهيدروجين الأخضر
التنبؤ بالطاقة المتجددة: أحد التحديات الحرجة في إنتاج الهيدروجين الأخضر هو عدم استقرار إنتاج مصادر الطاقة المتجددة. يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بتوافر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، والتي يمكن أن تساعد في تحسين إنتاج الهيدروجين.
أمثلة توضيحية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة الهيدروجين الأخضر
هناك تطبيقات متنوعة لتطبيق الذكاء الاصطناعي لأنظمة طاقة الهيدروجين الخضراء، سنذكر مثالين في هذه المقالة.
على المدى القصير: يمكن لتحليل الذكاء الاصطناعي تشخيص الأعطال في عملية إنتاج الهيدروجين. بعد ذلك، يقوم النظام القائم على الذكاء الاصطناعي إما بإرسال إنذارات التوعية إلى من هو المعني أو يتخذ قرارات فورية لتصحيح الإجراء تلقائيا.
على المدى الطويل: يتم جمع البيانات المنبعثة ومعالجتها لتعزيز عملية النظام. تتم معالجة هذه المرحلة بشكل دوري من قبل خبراء تحليل البيانات والتعلم الآلي. يتم تطبيق خوارزميات متنوعة في هذه المرحلة لتحسين نماذج التعلم الآلي المستخدمة في الإجراءات قصيرة المدى.
الخاتمة
ومع ذلك، في الوقت الحاضر، لا يعد الطلب على استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعات الطاقة المتجددة مرتفعا. الهيدروجين الأخضر والطاقة المتجددة مهمان لنمط حياة صحي ولتقليل آثار تغير المناخ قدر الإمكان. لذلك، تعد أنظمة الطاقة المتجددة واستراتيجيات التحسين القائمة على الذكاء الاصطناعي مهمة لموارد الطاقة المستدامة والطبيعة.
