- تمكن التكنولوجيا الذكية المهندسين من اكتشاف تناقضات التصميم قبل بدء البناء
- يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على أتمتة تدفقات العمل الوثائقية، مما يخلق تطبيقات تنظيمية جاهزة للتدقيق وقابلة للتتبع
- توائم رقمية عالية الدقة تتحقق من designs virtually وتعيد استخدام أنماط الهندسة المثبتة
يواجه قطاع الطاقة العالمي طلبًا غير مسبوق، ومع ذلك تظل مشاريع الطاقة النووية تعاني من تأخيرات واسعة النطاق قبل بدء البناء حتى.
تبطئ الهندسة عالية التخصيص ومجموعات البيانات المجزأة والمراجعات التنظيمية التي تتطلب جهداً بشرياً التقدم عبر مراحل الترخيص والتصميم والبناء.
غالبًا ما يقضي المهندسون آلاف الساعات في إعداد وثائق ومراجعتها عبر العشرات والآلاف من الصفحات، مما يجعل جداول التنمية عرضة للإخفاقات والتجاوزات المالية.
المقالة تستمر أدناه
حلول الذكاء الاصطناعي لتقليل اختناقات المشاريع النووية
تكشف هذه التحديات عن سبب بقاء الطاقة النووية حاسمة ولكن بطيئة في النشر، على الرغم من الحاجة الملحة للحصول على طاقة موثوقة خالية من الكربون – ومن أجل مواجهة هذا، مايكروسوفت و نفيديا يتعاونان الآن لنشر أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقلل الاختناقات عبر دورات حياة المشاريع النووية.
قالت مايكروسوفت في مقالة مدونة: “العالم يسابق الزمن لتلبية زيادة تاريخية في الطلب على الطاقة مع بنية تحتية تم بناؤها لعصر الأنالوج… الطاقة النووية هي العمود الفقري الأساسي لمستقبل هذا، ولكن الصناعة لا تزال محاصرة في اختناق التسليم.”
تسمح التوائم الرقمية عالية الدقة والمحاكاة للمهندسين بالتحقق من designs virtually وإعادة استخدام الأنماط المثبتة والكشف عن التناقضات مبكرًا في مراحل التخطيط.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أتمتة إعداد الوثائق، وتحليل الفجوات، وتدفقات العمل الوثائقية، مما يخلق تطبيقات جاهزة للتدقيق وقابلة للتتبع للجهات التنظيمية.
يعمل هذا النهج على تقليص جداول الترخيص وتقليل العمل اليدوي، مما يسمح للخبراء بالتركيز على تقييم السلامة بدلاً من التسوية بين كميات كبيرة من النصوص.
قال ياسر عرفات، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Aalo Atomics: “شيئان هما الأكثر أهمية: التعقيد على مستوى المؤسسة والموثوقية الحرجة للمهام. لا مكان لأقل من الموثوقية المثبتة.”
بمجرد أن تبدأ المصانع في العمل، تراقب أجهزة الاستشعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتوائم الرقمية الأداء وتكتشف الشذوذ، مما يتيح الصيانة التنبؤية بينما يبقى المشغلون البشريون في السيطرة.
طبقت Southern Nuclear و Idaho National Laboratory هذه الأدوات لتبسيط تقارير الهندسة والسلامة، مما يحسن من الاتساق ويدعم اتخاذ القرارات بشكل أسرع.
يربط الذكاء الاصطناعي أيضًا الافتراضات التصميمية بالأداء التشغيلي، مما يوفر رؤية مستمرة للمشغلين والجهات التنظيمية وأصحاب المصالح.
يخلق هذا بيئة أكثر قابلية للتوقع ومراجعة تقلل من المخاطر دون المساس بالسلامة.
تساهم الشركات الناشئة في Nvidia Inception مثل Everstar وAtomic Canyon أيضًا في هذا التعاون، حيث تضيف كل منها قدرات فريدة للمشروع.
تستخدم Everstar الذكاء الاصطناعي الخاص بها لتنظيم الطاقة النووية لمساعدة Azure في إدارة تدفقات العمل الخاصة بالمشاريع وتنظيم بياناتها، بينما توفر Atomic Canyon للمطورين الوصول إلى هذه الأدوات من خلال الشراء القياسي للمؤسسات عبر منصتها Neutron.
مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تحسين الهندسة والترخيص والعمليات، قد تتمكن الطاقة النووية من تلبية الزيادة الملحة في الطلب العالمي على الطاقة.
ومع ذلك، يجب على الصناعة أن تتنقل أيضًا في التعقيد التنظيمي وضرورة التنفيذ المنضبط.
تابع TechRadar على أخبار Google و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبارنا وخلاصاتنا وآرائنا الخبيرة في موجزاتك. تأكد من الضغط على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا متابعة TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، واحصل على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضًا.
