«ديوا» تعتمد الذكاء الاصطناعي في قطاع توزيع الطاقة
تاريخ النشر: 11th, July 2025 GMT
دبي: «الخليج»
في إطار استراتيجيتها للتحول الرقمي الشامل، تواصل هيئة كهرباء ومياه دبي «ديوا» توسيع نطاق استخدامات تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن مختلف عملياتها، بما في ذلك قطاع توزيع الطاقة، بهدف رفع كفاءة الأداء التشغيلي وتعزيز جودة وموثوقية الخدمات المقدمة للمتعاملين.
تعد الشبكة الذكية التي تنفذها الهيئة، باستثمارات إجمالية تبلغ 7 مليارات درهم حتى عام 2035، من الركائز الأساسية لضمان توافر خدمات متكاملة ومتصلة على مدار الساعة.
وأوضح سعيد محمد الطاير، العضو المنتدب الرئيس التنفيذي للهيئة، أن المركز الذكي لشبكة التوزيع التابع للهيئة يقوم بتحليل أكثر من 15 مليون وحدة بيانات يتم جمعها يومياً من شبكة التوزيع، وتحويل هذه البيانات إلى تقارير ولوحات بيانات تفاعلية لتوفير رؤى تحليلية فورية تدعم اتخاذ قرارات تشغيلية قائمة على البيانات، إلى جانب تقديم خدمات التشخيص والتحليل بالاستفادة من البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، بما يعزز من كفاءة الاستجابة الفورية لأعمال الصيانة الاستباقية ويرتقي بمستوى سعادة المتعاملين.
وأضاف الطاير: «تسهم مشاريعنا ومبادراتنا في ترسيخ مكانة دبي كمدينة رائدة عالمياً في تبني حلول الذكاء الاصطناعي والتقنيات الرقمية المتقدمة، ويُعد توظيف الذكاء الاصطناعي في قطاع توزيع الطاقة جزءاً من جهودنا لتعزيز كفاءة الشبكة الذكية ورفع جاهزيتنا التشغيلية.
وقد أسهم تبنينا للتقنيات الإحلالية للثورة الصناعية الرابعة في تحقيق أدنى معدل انقطاع للكهرباء على مستوى العالم، حيث سجلت دبي خلال عام 2024 معدل انقطاع قدره 0.94 دقيقة فقط لكل مشترك، مقارنة بنحو 15 دقيقة لدى نخبة من شركات الكهرباء في دول الاتحاد الأوروبي».
بنهاية عام 2024، وصل عدد محطات توزيع الطاقة جهد 33 كيلوفولت في دبي إلى 69 محطة، وإجمالي عدد محطات التوزيع ذات الجهد المتوسط (11 كيلوفولت و6.6 كيلوفولت) 45,317 محطة، وانتهت الهيئة من تركيب 1,202,411 عداد كهرباء ذكياً و1,103,901 عداد مياه ذكي في مختلف أنحاء دبي، حيث يستخدم %100 من متعاملي الهيئة العدادات الذكية، بما يعزز من كفاءة واعتمادية شبكات الكهرباء والمياه الذكية التابعة للهيئة.
المصدر: صحيفة الخليج
كلمات دلالية: فيديوهات هيئة كهرباء ومياه دبي دبي الذکاء الاصطناعی توزیع الطاقة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي قد يُعلّم الجيل القادم من الجراحين
في ظلّ نقصٍ حادٍّ ومتزايدٍ في أعداد الجراحين، يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُساعد في سدّ هذه الفجوة، من خلال تدريب طلاب الطب على ممارستهم للتقنيات الجراحية.
تُقدّم أداةٌ جديدة للذكاء الاصطناعي، مُدرّبةٌ على مقاطع فيديو لجراحين خبراء أثناء عملهم، نصائحَ شخصيةً فوريةً للطلاب أثناء ممارستهم للخياطة. تُشير التجارب الأولية إلى أن الذكاء الاصطناعي يُمكن أن يكون مُعلّمًا بديلًا فعّالًا للطلاب الأكثر خبرة.
يقول المؤلف الرئيسي ماتياس أونبيراث، الخبير في الطب المُساعد بالذكاء الاصطناعي "علينا إيجاد طرقٍ جديدةٍ لتوفير فرصٍ أكبر وأفضل للممارسة. في الوقت الحالي، يحتاج الجراح المُعالج الذي يعاني أصلًا من ضيق الوقت إلى الحضور ومشاهدة الطلاب أثناء ممارستهم، وتقييمهم، وتقديم ملاحظاتٍ مُفصّلةٍ لهم. فهذا ببساطة لا يُمكن تطبيقه على نطاقٍ واسعٍ".
ويضيف "قد يكون أفضل ما يُمكن فعله بعد ذلك هو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير الذي يُظهر للطلاب كيف يختلف عملهم عن عمل الجراحين الخبراء".
طُوِّرت هذه التقنية الرائدة في جامعة جونز هوبكنز، وعُرضت ونالت تكريمًا في المؤتمر الدولي لحوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الحاسوب.
يشاهد العديد من طلاب الطب حاليًا مقاطع فيديو لخبراء يُجرون عمليات جراحية ويحاولون تقليد ما يشاهدونه. حتى أن هناك نماذج ذكاء اصطناعي قائمة تُقيّم الطلاب، ولكن وفقًا لأونبراث، فإنها لا تُلبّي احتياجاتهم لأنها لا تُخبرهم إن كان ما يفعلونه صوابًا أو خطأً.
وقال "يمكن لهذه النماذج أن تُخبرك ما إذا كانت مهاراتك عالية أو منخفضة، لكنها تُواجه صعوبة في إخبارك بالسبب". ويؤكد "إذا أردنا تمكين التدريب الذاتي الهادف، فعلينا مساعدة المتعلمين على فهم ما يحتاجون إلى التركيز عليه وسببه".
يدمج نموذج الفريق ما يُعرف بـ "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير"، وهو نهج للذكاء الاصطناعي يُقيّم، في هذا المثال، مدى جودة إغلاق الطالب للجرح، ثم يُخبره بدقة بكيفية التحسين.
درّب الفريق نموذجهم من خلال تتبُّع حركات أيدي الجراحين الخبراء أثناء إغلاقهم للشقوق الجراحية. عندما يُجرّب الطلاب نفس المهمة، يُرسل لهم الذكاء الاصطناعي رسالة نصية فورًا ليُخبرهم بنتائجهم مقارنةً بالخبير وكيفية تحسين أسلوبهم.
أخبار ذات صلةقالت كاتالينا غوميز، الباحثة الرئيسية في الدراسة، وطالبة الدكتوراه في علوم الحاسوب بجامعة جونز هوبكنز الأميركية "يريد المتعلمون أن يُخبرهم أحد بموضوعية عن أدائهم"، وأضافت: "يمكننا حساب أدائهم قبل وبعد التدخل ومعرفة ما إذا كانوا يقتربون من ممارسة الخبراء".
أجرى الفريق دراسة هي الأولى من نوعها لمعرفة ما إذا كان الطلاب يتعلمون بشكل أفضل من خلال الذكاء الاصطناعي أم من خلال مشاهدة مقاطع الفيديو. عيّنوا عشوائيًا 12 طالبًا في الطب لديهم خبرة في الخياطة للتدرب على إحدى الطريقتين.
تدرب جميع المشاركين على إغلاق شق جراحي بالغرز. حصل بعضهم على تغذية راجعة فورية من الذكاء الاصطناعي، بينما حاول آخرون مقارنة ما فعلوه بجراح في مقطع فيديو. ثم حاول الجميع الخياطة مرة أخرى.
بالمقارنة مع الطلاب الذين شاهدوا مقاطع الفيديو، تعلّم بعض الطلاب الذين دربهم الذكاء الاصطناعي، وهم أكثر خبرة، بشكل أسرع بكثير.
قال أونبيراث "لدى بعض الأفراد، يكون لتغذية راجعة من الذكاء الاصطناعي تأثير كبير".
لا يزال الطلاب المبتدئون يواجهون صعوبة في أداء المهمة، لكن الطلاب ذوي الأساس المتين في الجراحة، والذين وصلوا إلى مرحلة يمكنهم فيها تطبيق النصائح، كان لها تأثير كبير.
يخطط الفريق لاحقًا لتحسين النموذج لتسهيل استخدامه. ويأملون في نهاية المطاف في إنشاء نسخة يمكن للطلاب استخدامها في المنزل.
يؤكد أونبيراث "نرغب في توفير تقنية الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التي تتيح للشخص التدرب براحة في منزله باستخدام طقم خياطة وهاتف ذكي. سيساعدنا هذا على توسيع نطاق التدريب في المجالات الطبية. يتعلق الأمر في الواقع بكيفية استخدام هذه التقنية لحل المشكلات".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
سماحة المفتي: إلى متى يستمر الصمت الدولي أمام معاناة أهالي غزة؟