«أدنوك» و«إيه آي كيو» تطلقان حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل»
تاريخ النشر: 4th, November 2024 GMT
أبوظبي (الاتحاد)
أعلنت «أدنوك» و«إيه آي كيو» أمس، خلال مشاركتهما في معرض ومؤتمر أبوظبي الدولي للبترول «أديبك 2024»، عن إطلاق حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» (ENERGYai) الذي يُعد أول حل قائم على أنظمة «وكلاء الذكاء الاصطناعي» من نوعه في العالم تم تصميمه خصيصاً لضمان تعزيز الإنتاجية ورفع الكفاءة وخلق القيمة وخفض انبعاثات قطاع الطاقة العالمي.
ويجمع حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» بين تقنية «نموذج اللغة الكبيرة» وأنظمة «وكلاء الذكاء الاصطناعي» التي تتضمن «وكلاء» من الذكاء الاصطناعي يتم تدريبهم على إنجاز مهام محددة، ضمن سلسلة القيمة على امتداد أعمال «أدنوك».
ويوفر هذا الحل المتخصص في الذكاء الاصطناعي مستوى جديداً من الاستقلالية والدقة في إنجاز العمليات المهمة والدقيقة، بدايةً من التحليل «الجيوفيزيائي»، وصولاً إلى رفع كفاءة الطاقة ومراقبة العمليات في الوقت الفعلي. وتم تصميم «وكلاء الذكاء الاصطناعي» بحيث تتكامل بشكلٍ سلس مع سير العمليات الحالية، حيث تستفيد من تقنيات التعلم الآلي المتطورة والتحليلات التنبؤية، مما يساهم في تحسين عملية اتخاذ القرار وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
ويؤكد هذا الحل المبتكر التزام «أدنوك» بتطوير وتقديم حلول مستدامة ورائدة قائمة على البيانات تساهم في الارتقاء بمعايير وكفاءة الأداء في قطاع الطاقة. وتم تطوير حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» من جانب شركة «إيه آي كيو»، بالتعاون مع شركتي «جي 42» و«مايكروسوفت»، حيث يتضمن أفضل التقنيات، بما يشمل أُطر منصة البيانات المفتوحة «أو إس دي يو»، ونماذج شركة «أوبن إيه آي».
وبهذه المناسبة، قال معالي الدكتور سلطان أحمد الجابر، العضو المنتدب والرئيس التنفيذي لأدنوك ومجموعة شركاتها: «تماشياً مع رؤية القيادة الرشيدة بتعزيز ريادة دولة الإمارات في قطاع الذكاء الاصطناعي، يشكل إطلاق 'ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل' خطوة نوعية ضمن خطط 'أدنوك' لتصبح شركة الطاقة الأكثر اعتماداً على الذكاء الاصطناعي في العالم، ومساهماً فعّالاً في دعم تحقيق نقلة نوعية في قطاع الطاقة العالمي. ويمثل هذا الحل ركيزةً أساسيةً لتعزيز النمو والقيمة والإنتاج المستدام للطاقة، من خلال تحليل أكثر من بيتابايت من البيانات بهدف تمكين كوادرنا البشرية، وتحقيق أقصى استفادة من الحلول والتقنيات المبتكرة على امتداد سلسلة القيمة لأعمال الشركة. ومع مساهمة أدوات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تسريع تحقيق نقلة نوعية وتقدم كبير في مختلف مجالات وجوانب قطاع الطاقة، كلنا ثقة بأن حل 'ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل' سيدعم جهود 'أدنوك' المستمرة لضمان مواكبة أعمالها للمستقبل، وتعزيز مكانتها الرائدة في استخدام حلول وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وضمان استمرارها في توفير إمدادات طاقة آمنة ومستدامة لعملائها حول العالم».
من جانبه، قال بينغ شياو، الرئيس التنفيذي لمجموعة «جي 42»: «يجسد حل 'ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل' التزام 'جي 42' بدعم تحقيق نقلة نوعية في قطاع الطاقة العالمي من خلال الذكاء الاصطناعي، وتقديم رؤى في الوقت الفعلي تعتمد على البيانات ونشر أنظمة 'وكلاء الذكاء الاصطناعي' لتعزيز الكفاءة والمرونة والاستدامة. ومن خلال الجمع بين ريادة 'أدنوك' في القطاع وأكثر من بيتابايت من البيانات التي تمتلكها مع قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لشركة 'جي 42'، وبالتعاون كذلك مع 'مايكروسوفت'، فإننا نساهم في بناء أُسس قوية لمستقبل الطاقة، وتمكين القادة من اتخاذ خيارات استراتيجية تعزز التقدم المستدام».
بدوره، قال داريل ويليس، نائب الرئيس التنفيذي لشؤون صناعة الطاقة والموارد في شركة «مايكروسوفت»: «يواجه الاقتصاد العالمي نقطة تحول، حيث تقوم الطاقة المستدامة والتطورات في قطاع الذكاء الاصطناعي بأدوار محورية في تعزيز التقدم. ويساهم توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في قطاعات الطاقة التقليدية والمتجددة في تحسين استخدام الطاقة، وتعزيز السلامة والموثوقية والكفاءة، وتقليل الانبعاثات وتسريع تطوير حلول الطاقة منخفضة وخالية الكربون. ويمكن للابتكار المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يعزز بشكل كبير من النمو الاقتصادي، ويعالج القضايا المتصلة بأمن الطاقة، ويساهم في تحقيق الحياد المناخي في المستقبل للجميع».
وسيبدأ برنامج التطوير الطموح لحل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» بنهاية عام 2024 وسيمتد لثلاث سنوات، حيث سيستفيد من بيانات «أدنوك» التي تم جمعها على مدى 80 عاماً لإجراء اختبارات عملية باستخدام مجموعات بيانات واقعية ضمن مجالات محددة.
ومن المتوقع أن يساهم بنسبة تصل إلى 75% في تسريع عمليات بناء نماذج جيولوجية مُفصّلة باستخدام مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة لدعم التخطيط لحلول تخزين ثاني أكسيد الكربون على نطاق واسع.
وسيعمل حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» على تسريع عملية تطوير الخطط وتنفيذها في أسابيع بعد أن كانت تستغرق من عام إلى عامين، مما يساهم في خفض تكاليف وانبعاثات هذه العمليات. ويمتلك هذا الحل القدرة على تحليل سيناريوهات متعددة بشكلٍ متزامن، مما يتيح إجراء عمليات محاكاة ميدانية كاملة، ومُفصّلة، ومتقدمة تأخذ في الاعتبار مختلف المتغيرات، بما يساعد في اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة. كما يتكامل تصميم هذا الحل القابل للتطوير ومواكبة المستقبل، بشكلٍ سلس مع التقنيات والمنصات التي تستخدمها «أدنوك» حالياً على امتداد سلسلة القيمة لأعمالها في مجال التكرير والتصنيع والتسويق.
يذكر أن شركة «إيه آي كيو» عملت منذ تأسيسها في عام 2020، بشكلٍ وثيق مع «أدنوك» لتطوير حلول متخصصة لقطاع الطاقة، وذلك عبر الاستفادة من بيانات وخبرات «أدنوك» الواسعة، بما يساهم في ترسيخ مكانة الإمارات كدولة رائدة في مجال تطوير وتطبيق حلول الذكاء الاصطناعي المُوجّة لقطاع الطاقة. ويشكل إطلاق حل «ذكاء اصطناعي لطاقة المستقبل» معياراً جديداً لقطاع الطاقة العالمي.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: أدنوك
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
الاحتلال يقتحم بلدة بيت كاحل شمال غرب الخليل