روسيا تطور أول عداد ذكي للطاقة الكهربائية لمكافحة التعدين غير الشرعي
تاريخ النشر: 9th, December 2024 GMT
روسيا – أفادت جامعة بطرسبورغ إن تعدين العملات الافتراضية يعد إحدى أكثر المشكلات إلحاحا بالنسبة لنظام الطاقة الروسي.
وابتكر العلماء في جامعة بطرسبورغ وشركتي Lartech و Energomera أول عداد كهربائي في العالم في هذا المجال تم تزويده بالذكاء الاصطناعي. وأفادت الخدمة الصحفية لجامعة بطرسبورغ بأن هذا التطوير سيساعد في مكافحة التعدين غير القانوني.
وقال ديمتري بولتوراك الرئيس التنفيذي لشركة Lartech الروسية:” إن جهازنا المزود بالذكاء الاصطناعي ليس مجرد ابتكار، بل إنه خطوة نحو الاقتصاد الأكثر شفافية ونظام الطاقة الآمن، فهو يساعد على كشف الاستهلاك غير القانوني للكهرباء وتحسين تشغيل شبكات الطاقة وزيادة موثوقيتها وكفاءتها”.
وقالت الخدمة الصحفية لجامعة بطرسبورغ إن تعدين العملات المشفرة يعد إحدى أكثر المشكلات إلحاحا بالنسبة لنظام الطاقة الروسي. ويقوم مشغلو التعدين غير الشرعيون في المناطق ذات تعريفات الكهرباء المنخفضة بتشكيل ضغط هائل على الشبكات الكهربائية، مما يؤدي إلى انقطاعات الكهرباء وخسائر تتكبدها شركات إمداد الطاقة. وإن الجهاز الذي طوره المتخصصون قادر على حل هذه المشكلة من خلال التعرف التلقائي على الاستهلاك غير الطبيعي للطاقة ومنعه الفوري.
ولا يقوم العداد الذكي بتسجيل البيانات فحسب، بل ويقوم بتحليل سلوك المستهلك. وعند توصيل العداد بالنظام يتلقى معلومات حول قوة وتردد الإشارة الكهربائية لتحديد الضغط الزائد على الشبكة وإرسال إشارة إلى مورّد الطاقة. وذلك في حال اكتشاف نشاط يشبه تشغيل مزرعة العملات المشفرة في منطقة سكنية.
بالإضافة إلى ذلك، قام العلماء في جامعة بطرسبورغ والمتخصصون في شركة Lartech بتطوير نظام لمكافحة الاحتيال في مجال الطاقة، حيث يقوم النظام بتحليل البيانات الواردة من أجهزة القياس الذكية، وبعد ذلك تتيح الخوارزمية المطورة إمكانية لتحديد تعديلات وتوصيلات غير القانونية وسوء الاستخدام وطرق أخرى لسرقة الكهرباء.
المصدر: تاس
المصدر: صحيفة المرصد الليبية
إقرأ أيضاً:
«السعودية للكهرباء» تستضيف ورشة عمل حول الذكاء الاصطناعي التوليدي لاستكشاف تطبيقات أنظمة الطاقة الكهربائية
استضافت الشركة السعودية للكهرباء ورشة عمل متخصصة في الرياض لدراسة الدور المحتمل للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في دعم عمليات المنظومة الكهربائية (التوليد، والنقل، والتوزيع)، وإدارة الأصول، والتخطيط طويل المدى. جمعت هذه الفعالية عددًا من القياديين والخبراء في الشركة السعودية للكهرباء، إلى جانب خبراء مختصين من معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI)، وشركتَي مايكروسوفت وإنفيديا.
تُعد هذه الورشة التفاعلية، التي حملت عنوان “استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركة السعودية للكهرباء”، جزءًا من جهود الشركة لتقييم التقنيات الرقمية الناشئة التي يمكن أن تعزز وضوح الأنظمة، وكفاءة القوى العاملة، ومرونة البنية التحتية.
وقد تضمن جدول الأعمال جلسات توعوية فنية حول الذكاء الاصطناعي في أنظمة الطاقة الكهربائية، بالإضافة إلى جلسات نقاش لتطوير تطبيقات GenAI مصممة خصيصًا للشركة.
وأوضح المهندس فهد بن عبدالرحمن العتيبي، رئيس قطاع الأبحاث والتطوير والابتكار في الشركة: “تتطور تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، ومن المهم لنا أن نفهم إمكاناتها بطريقة منهجية وعملية.”
وأضاف: “أتاحت هذه الورشة فرصة للتواصل المباشر مع خبراء دوليين، ودراسة كيفية دعم هذه الأدوات لفرقنا، وتكاملها مع الأنظمة الحالية. ونقدّر الدور الذي قام به معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) في تنظيم هذه المناقشات، كما نشيد باتحاد الذكاء الاصطناعي للطاقة (OPAI) كمنصة فعالة لتبادل الخبرات وتسريع عملية التعلم في قطاع خدمات الطاقة الكهربائية العالمي.”
وقد لعب معهد أبحاث الطاقة الكهربائية (EPRI) دورًا محوريًا في إعداد محتوى الورشة وإدارة جلساتها، مستفيدًا من مشاركته في اتحاد الذكاء الاصطناعي للطاقة المفتوحة (OPAI)، وهو تعاون عالمي بين مزوّدي خدمات الطاقة الكهربائية، ومؤسسات الأبحاث، وشركات التكنولوجيا، يركّز على تطوير ذكاء اصطناعي آمن ومُخصص لقطاع الطاقة.
كما قدمت شركة مايكروسوفت أمثلة تطبيقية على دمج Copilot وأدوات GenAI الأخرى في مسارات العمل الرئيسة لمزودي خدمات الطاقة، بما يشمل إدارة الانقطاعات، وذكاء المستندات، ومساعدة المشغّل.
فيما استعرضت شركة NVIDIA رؤيتها حول منصات الحوسبة عالية الأداء، وقدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تدعم التحسين الفوري، ونمذجة الشبكة، والتحليل التنبئي في أنظمة الطاقة.
وستُسهم نتائج هذه الورشة في توجيه الخطوات المستقبلية للشركة السعودية للكهرباء في تجربة تقنيات GenAI، مع التركيز على القيمة التشغيلية الواضحة، ومواءمة القوى العاملة، وتعزيز الأمن السيبراني.
وقد شملت حالات الاستخدام التي نوقشت خلال الورشة الصيانة التنبؤية للأصول، فرز الإنذارات، تشخيص الانقطاعات، أدوات دعم المعرفة المعززة بالذكاء الاصطناعي لموظفي الميدان وغرف التحكم.