يشكل نمو الذكاء الاصطناعي تحولاً في كل من صناعة الطاقة وعلوم البيئة. في قطاع الطاقة، يُستخدم التعلم الآلي لتحسين كل شيء من توقعات الطاقة المتجددة إلى موثوقية الشبكة.

وفي الوقت نفسه، يتطلب تشغيل الذكاء الاصطناعي نفسه كميات كبيرة من الكهرباء. على سبيل المثال، استهلكت مراكز البيانات (التي تشغل خدمات الذكاء الاصطناعي) حوالي 415 تيراواط ساعة في عام 2024 – أي ما يعادل نحو 1.5% من الكهرباء العالمية – ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم أكثر من الضعف بحلول عام 2030.

سيتطلب تلبية هذا الطلب مصادر متنوعة: حيث وجدت الوكالة الدولية للطاقة أن حوالي نصف كهرباء مراكز البيانات الجديدة ستأتي من مصادر متجددة (بينما يشكل الغاز الطبيعي والطاقة النووية وغيرها الباقي). هذه الطبيعة المزدوجة – حاجة الذكاء الاصطناعي للطاقة في حين يساعد في إدارتها – تعني أن الطاقة والتقنية في رحلة مشتركة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة

يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل تحولاً في كيفية إنتاج وتوزيع واستهلاك الطاقة. تشمل التطبيقات الرئيسية:

• توقعات ودمج الطاقة المتجددة: يمكن للتعلم الآلي تحسين التوقعات قصيرة ومتوسطة الأجل لإنتاج الرياح والطاقة الشمسية بشكل كبير. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الجوية وبيانات الشبكة، يسهل الذكاء الاصطناعي دمج مصادر الطاقة المتجددة المتغيرة دون هدر للطاقة الزائدة.
  على سبيل المثال، تشير تقرير الوكالة الدولية للطاقة المتجددة (IRENA) لعام 2019 إلى أن التوقعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للطقس والطاقة يمكن أن تقلل من تقليص إنتاج الطاقة الشمسية والرياح. كما تؤكد الوكالة الدولية للطاقة أن التوقعات القائمة على الذكاء الاصطناعي تساعد في موازنة الشبكات مع زيادة التوليد الموزع، "مما يقلل من التقليص والانبعاثات" للطاقة المتجددة.
  تسمح التوقعات الأكثر دقة للمشغلين بتقديم عروض أفضل في أسواق الطاقة وتشغيل التوليد بكفاءة أعلى.
• تحسين الشبكة والمرونة: تُعد شبكات الطاقة الحديثة معقدة وغالبًا ما تتعرض لضغوط بسبب الطلبات القصوى. يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف التلقائي عن الأعطال وإدارة تدفق الطاقة.
  على سبيل المثال، يمكن للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحديد أعطال المعدات بسرعة أكبر، مما يقلل من مدة الانقطاعات بنسبة 30-50%. كما يمكن لأجهزة الاستشعار الذكية وخوارزميات التحكم زيادة السعة الفعالة لخطوط النقل.
  تتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفتح ما يصل إلى 175 جيجاوات من السعة الإضافية للنقل دون الحاجة لبناء خطوط جديدة. في شبكة "ذكية" رقمية، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستمرار أنماط الأحمال لتقليل الذروة وتحقيق التوازن في الإمداد.
• كفاءة الصناعة والمباني: يُستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لتحسين استخدام الطاقة في المصانع والمصافي والمكاتب والمنازل. في الصناعة، يسرع الذكاء الاصطناعي التصميم ويُحسن العمليات.
  تشير الوكالة الدولية للطاقة إلى أن تطبيق الذكاء الاصطناعي الحالي على استخدام الطاقة الصناعية يمكن أن يوفر طاقة أكثر من الاستهلاك السنوي الكامل للمكسيك. في المباني، يدير الذكاء الاصطناعي أنظمة التدفئة والتبريد والإضاءة.
  يمكن لأنظمة التحكم في التدفئة والتهوية وتكييف الهواء المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، إذا تم توسيعها عالميًا، أن تقلل الطلب على الكهرباء بحوالي 300 تيراواط ساعة سنويًا (مقارنة بالإنتاج السنوي المشترك لأستراليا ونيوزيلندا). في النقل والتنقل، يُحسن الذكاء الاصطناعي تدفق المرور واللوجستيات: تشير تقديرات إلى أن تخطيط الطرق المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر طاقة تعادل استهلاك 120 مليون سيارة سنويًا، رغم ضرورة إدارة تأثيرات الارتداد (مثل زيادة القيادة).
• تخزين الطاقة وعمليات السوق: يُعد الذكاء الاصطناعي حيويًا لتخزين الطاقة وتصميم أسواق الكهرباء. في أنظمة البطاريات، يتعلم الذكاء الاصطناعي أنماط الأسعار والطلب لشراء/تخزين الطاقة عندما تكون رخيصة وبيعها عندما تكون ذات قيمة.
  على سبيل المثال، يستخدم مشروع بطارية هورنزديل في أستراليا من تسلا "مزايدًا آليًا" بالذكاء الاصطناعي يُضاعف الإيرادات خمس مرات مقارنة بالمزايدات البشرية. في الأسواق الفورية، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تداول الطاقة في أجزاء من الثانية للحفاظ على توازن الشبكات.
  تشير الوكالة الدولية للطاقة المتجددة إلى أن هذه النماذج "المتقدمة للذكاء الاصطناعي" مثالية لإدارة الأسواق اليومية والطلب المرن.
• الصيانة والتنبؤ: بعيدًا عن تدفقات الطاقة، يساعد الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية. تغذي أجهزة الاستشعار على التوربينات والمحولات والغلايات نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتنبأ بالأعطال قبل حدوثها.
  يقلل هذا من وقت التوقف ويطيل عمر المعدات. في قطاع النفط والغاز، يكتشف الذكاء الاصطناعي بالفعل التسريبات ويتنبأ بحالة خطوط الأنابيب. في الطاقة المتجددة، يمكن للذكاء الاصطناعي تقدير موعد الحاجة لصيانة توربينات الرياح، مما يضمن وقت تشغيل أعلى مع تقليل هدر الطاقة.

تساعد هذه التطبيقات مجتمعة على خفض التكاليف، وزيادة الموثوقية، وتقليل الانبعاثات. تشير الوكالة الدولية للطاقة إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي عبر نظام الطاقة يمكن أن يقلل مباشرة من الانبعاثات التشغيلية – على سبيل المثال من خلال تحسين كفاءة المحطات أو تحسين مزيج الوقود – حتى مع نمو الطلب على الطاقة المدفوع بالذكاء الاصطناعي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على البيئة

خارج مجال الطاقة، يُعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية للبيئة وعلوم المناخ. يتفوق في اكتشاف الأنماط والشذوذ في مجموعات البيانات الكبيرة، مما يجعله مفيدًا للمراقبة والنمذجة والإدارة:

• نمذجة المناخ والطقس: تستخدم وكالات العلوم الكبرى الآن الذكاء الاصطناعي لجعل نماذج الطقس والمناخ أكثر دقة. على سبيل المثال، أصدرت ناسا وIBM نموذج الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر Prithvi للطقس والمناخ، المدرب على عقود من البيانات التاريخية.
  يمكن لهذا النموذج تحسين الدقة المكانية لمحاكاة المناخ (حتى على المستوى الإقليمي) وتحسين التوقعات قصيرة الأجل. تمكّن هذه النماذج الذكاء الاصطناعي من تقديم توقعات أفضل للظواهر الجوية القاسية واتجاهات المناخ، مما يدعم التخطيط للتكيف بشكل مباشر.
• مراقبة إزالة الغابات والأراضي: تنتج الأقمار الصناعية كميات هائلة من صور الأرض. يحلل الذكاء الاصطناعي هذه الصور لمراقبة الغابات واستخدام الأراضي.
  على سبيل المثال، تم استخدام منصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في أكثر من 30 دولة لرسم خرائط لملايين الهكتارات من إزالة الغابات وتقدير الكربون المخزن في الغابات. من خلال أتمتة تحليل الصور، يوفر الذكاء الاصطناعي للمعنيين بالحفاظ على البيئة خرائط شبه فورية لفقدان المواطن الطبيعية ويساعد في استهداف إعادة التشجير.
  تُستخدم تقنيات مماثلة لتتبع التوسع الحضري وذوبان الأنهار الجليدية وغيرها من التغيرات في الغطاء الأرضي التي تؤثر على الكربون والتنوع البيولوجي.
• المحيطات وتنظيف التلوث: يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في رسم خرائط التلوث وتوجيه عمليات التنظيف. تستخدم منظمات مثل The Ocean Cleanup الرؤية الحاسوبية لاكتشاف ورسم خرائط البلاستيك العائم في مناطق المحيط النائية.
  من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على صور الأقمار الصناعية والطائرات بدون طيار، يتم إنشاء خرائط تفصيلية للتلوث بحيث يمكن لسفن التنظيف استهداف المناطق ذات الكثافة العالية بكفاءة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في مكبات النفايات ومحطات إعادة التدوير: حيث قامت إحدى الشركات الناشئة بمسح مليارات من النفايات وتحديد عشرات الآلاف من الأطنان من المواد القابلة لإعادة التدوير التي كانت تُرمى.
  في كلتا الحالتين، يسرع الذكاء الاصطناعي بشكل كبير العمليات التي كانت تُجرى يدويًا أو لم تكن تتم على الإطلاق.
• المياه والزراعة: في إدارة المياه، يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالجفاف والفيضانات من خلال دمج بيانات الطقس والتربة والاستخدام. يستخدم المزارعون أدوات "الزراعة الدقيقة" (غالبًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي) لتحسين الري والأسمدة، مما يزيد المحاصيل ويقلل من الجريان السطحي.
  يشير الخبراء العالميون إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع اعتماد الزراعة المستدامة، مما يقلل الهدر ويحافظ على الموارد. (على سبيل المثال، أظهرت أنظمة الري المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفيرًا يصل إلى 40% في استخدام المياه والطاقة.)
• الاستجابة للكوارث والتنوع البيولوجي: تستخدم خدمات الطوارئ الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بانتشار حرائق الغابات، وتحسين طرق الإخلاء، وحتى تنسيق اللوجستيات الإغاثية.
  يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على قراءة صور الأقمار الصناعية للكشف عن علامات الجفاف أو تفشي الآفات (إنذار مبكر للمزارعين). يستخدم الحفاظ على الحياة البرية الذكاء الاصطناعي لتحديد الحيوانات في لقطات كاميرات الحركة أو التسجيلات الصوتية، مما يساعد في حماية الأنواع المهددة.
  على سبيل المثال، تعلم نظام ذكاء اصطناعي في أفريقيا التنبؤ بأنماط الطقس الإقليمية لتحذير القرى في بوروندي وتشاد والسودان من الفيضانات أو الجفاف القادمة.

تُظهر هذه التطبيقات القيمة الواسعة للذكاء الاصطناعي: معالجة البيانات البيئية المعقدة في الوقت الحقيقي، وتوفير رؤى (مثل الانبعاثات، واستخدام الموارد، أو تغيرات النظام البيئي) التي لا يمكن للبشر التعامل معها بمفردهم.
كما تؤكد مبادرة اليونسكو الذكاء الاصطناعي من أجل الكوكب، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات العالمية يمكن أن يمكّن من اتخاذ قرارات أفضل – مثل إنشاء أنظمة إنذار مبكر للطقس القاسي وارتفاع مستوى البحار لحماية أكثر من ثلاثة مليارات شخص معرضين للخطر.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

على الرغم من وعوده، يثير الذكاء الاصطناعي تحديات مهمة في استخدام الطاقة والبيئة:

• البصمة الطاقية والكربونية: يتطلب تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي – خاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) – كميات كبيرة من الكهرباء. تحذر الوكالة الدولية للطاقة من أن مراكز البيانات هي من أسرع المستهلكين نموًا للكهرباء.
  يستهلك الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل طاقة تعادل استهلاك دولة صغيرة. وفقًا لليونسكو، قد يستخدم تقديم طلب واحد للذكاء الاصطناعي حوالي 0.34 واط ساعة (أي أكثر من 300 جيجاواط ساعة سنويًا على مستوى العالم، وهو ما يعادل استهلاك 3 ملايين شخص سنويًا).
  إذا لم يتم التحكم فيه، قد يرتفع نصيب الذكاء الاصطناعي من الانبعاثات العالمية من حوالي 0.5% اليوم إلى 1-1.5% بحلول 2035. (بالمقابل، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في نهاية الاستخدام أن تقلل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون في قطاع الطاقة بنسبة تصل إلى 5% بحلول 2035 – وهو فائدة أكبر بكثير من بصمة الذكاء الاصطناعي – لكن تحقيق ذلك يتطلب تجاوز العديد من العقبات.)
• استهلاك الموارد: يتطلب بناء وتبريد مراكز البيانات مواد خام ومياهًا. قد يتطلب إنتاج جهاز كمبيوتر واحد للذكاء الاصطناعي مئات الكيلوغرامات من المعادن والمعادن، وتستخدم الرقائق المتخصصة عناصر نادرة مثل الغاليوم (حيث يتم تكرير أكثر من 99% من الغاليوم في الصين).
  تضيف هذه العوامل إلى نفايات الإلكترونيات وتأثيرات التعدين. كما تستهلك مراكز البيانات كميات هائلة من المياه للتبريد – حيث تشير تقديرات إلى أن التبريد المرتبط بالذكاء الاصطناعي قد يستخدم أكثر من ستة أضعاف استهلاك الدنمارك الوطني من المياه.
  تعني هذه التأثيرات ضرورة إدارة نمو الذكاء الاصطناعي بحذر.
• تأثيرات الارتداد والعدالة: يمكن أن تُعوض مكاسب الكفاءة من الذكاء الاصطناعي إذا زاد المستخدمون من استهلاكهم (مثل السفر أو استخدام الطاقة الأرخص). تحذر الوكالة الدولية للطاقة من أن الفائدة الصافية للذكاء الاصطناعي على المناخ قد تُقوض بسبب تأثيرات الارتداد.
  علاوة على ذلك، فإن تبني الذكاء الاصطناعي غير متساوٍ: فقط عدد قليل من الدول والشركات تمتلك البنية التحتية والبيانات اللازمة للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي. تشير الوكالة الدولية للطاقة إلى أن قطاع الطاقة يفتقر إلى خبرات الذكاء الاصطناعي مقارنة بقطاعات التكنولوجيا، وأن العديد من المناطق (وخاصة في الجنوب العالمي) لديها مراكز بيانات محدودة.
  قد يؤدي هذا إلى تفاقم الفجوات الرقمية ما لم يتم التعامل معه.
• القضايا الأخلاقية والحوكمة: بعيدًا عن الكربون، يحمل الذكاء الاصطناعي مخاطر اجتماعية. يجب أن تكون عمليات اتخاذ القرار الآلي في الطاقة والبيئة عادلة وشفافة.
  تشكل الخصوصية (مثلًا في العدادات الذكية)، والتحيز في الخوارزميات، والأمن السيبراني في البنية التحتية الحيوية مخاوف جدية. يؤكد الخبراء على الحاجة إلى معايير وسياسات: تشجع مبادرات اليونسكو والأمم المتحدة الدول على اعتماد إرشادات أخلاقية واستدامة للذكاء الاصطناعي.
  على سبيل المثال، تتضمن توصية اليونسكو لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي (2021) فصلًا عن التأثير البيئي. ستكون الأطر التعاونية والتنظيمات ضرورية لضمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي تخدم أهداف الاستدامة دون أضرار غير مقصودة.

المبادرات العالمية وآفاق المستقبل

تعترف الحكومات والهيئات الدولية بدور الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت وزارة الطاقة الأمريكية برامج لتحديث الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

يسلط تقرير وزارة الطاقة (2024) الضوء على الذكاء الاصطناعي في تخطيط الشبكة، والتصاريح، والمرونة، ويتصور حتى أن نماذج اللغة الكبيرة تساعد في المراجعات الفيدرالية. وبالمثل، نشرت الوكالة الدولية للطاقة تحليلها العالمي الخاص ("الطاقة والذكاء الاصطناعي"، 2025) لتوجيه صانعي السياسات.

على جانب الأمم المتحدة، تسعى مبادرة اليونسكو تحالف الذكاء الاصطناعي من أجل الكوكب (بالتعاون مع برنامج الأمم المتحدة الإنمائي وشركاء التكنولوجيا والمنظمات غير الحكومية) إلى إعطاء الأولوية وتوسيع حلول الذكاء الاصطناعي لتغير المناخ. تشمل أهدافها تحديد أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي (مثل تتبع الانبعاثات) وربط الابتكارات بالتمويل وأصحاب المصلحة.

في المستقبل، سيزداد تأثير الذكاء الاصطناعي فقط. يمكن للتطورات مثل النماذج الأصغر والأكثر كفاءة أن تقلل بصمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. 

في الوقت نفسه، تقدم حلول الطاقة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (مثل الشبكات الذكية للطاقة المتجددة والتنبؤات المناخية التكيفية) أدوات لمواجهة أزمة المناخ. سيتطلب تحقيق الفوائد استمرار البحث والتطوير، ومشاركة البيانات المفتوحة، وسياسات مسؤولة.

كما يشير المنتدى الاقتصادي العالمي، ليس الذكاء الاصطناعي حلاً سحريًا – لكنه مع الجهود التعاونية يمكن أن يكون مسرعًا قويًا للطاقة المستدامة والحفاظ على البيئة.

>>> للمزيد من المعلومات:

الذكاء الاصطناعي في الطب والرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في الزراعة الذكية

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في أنظمة الطاقة وعلوم البيئة، مقدمًا كفاءة محسنة ورؤى جديدة iea.org science.nasa.gov. ومع ذلك، فإن نموه السريع يستهلك الطاقة والموارد، مما يثير مخاوف تتعلق بالاستدامة unesco.org unep.org.

سيعتمد الأثر الصافي على إدارة كل من طلبات الذكاء الاصطناعي وإمكاناته: نشر الذكاء الاصطناعي لخفض الانبعاثات وحماية النظم البيئية، مع تقليل البصمة البيئية للذكاء الاصطناعي نفسه.

تؤكد المبادرات الدولية (IEA، اليونسكو، وزارة الطاقة، وغيرها) أن السياسات والابتكار والتعاون العالمي ضرورية لضمان أن يصبح الذكاء الاصطناعي حليفًا – وليس خصمًا – في مكافحة تغير المناخ والانتقال إلى الطاقة النظيفة iea.org unesco.org.