باحثون من Microsoft يطورون نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بمخاطر الطقس الفضائي على 66,935 محطة كهرباء
نظام جديد للتعلم الآلي يساعد مشغلي شبكات الكهرباء على توقع الاضطرابات المغناطيسية الأرضية قبل 30 إلى 60 دقيقة من تأثيرها.
طور باحثون من Microsoft نظاماً للتعلم الآلي مصمماً لحماية شبكات الكهرباء من الطبيعة غير المتوقعة للطقس الفضائي. يقوم النظام بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالمخاطر عبر 66,935 محطة فرعية في الولايات المتحدة.
يحدث الطقس الفضائي عندما يتسبب النشاط الشمسي في عواصف مغناطيسية أرضية يمكن أن تعطل خطوط الطاقة وتتلف المعدات الحساسة على الأرض. التنبؤ بهذه الأحداث أمر معقد لأنها تعتمد على الظروف الجيولوجية المحلية والتصميم المحدد لشبكة الطاقة.
توضح هذه الأعمال كيف يمكن للتعلم الآلي القائم على الفيزياء أن يدعم تقييماً أكثر دقة وفي الوقت المناسب للتعرض للطقس الفضائي.
لمعالجة هذا، ينفذ النظام ثلاث خطوات رئيسية:
- تحليل بيانات الرياح الشمسية من نقطة لاغرانج L1 للتنبؤ بمؤشرات العواصف المغناطيسية.
- استخدام نموذج لتعزيز التدرج لحساب المعدل المحتمل لتغير المجال المغناطيسي لمواقع محددة.
- تقييم المخاطر لكل محطة فرعية بناءً على التوصيل الأرضي المحلي.
خلال فترة تجريبية امتدت من 2020 إلى 2026، نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد ما يقرب من 80% من أحداث الطقس الفضائي الكبرى. ويمكن للمشغلين تلقي هذه التقديرات قبل 30 إلى 60 دقيقة، مما يمنحهم فرصة لتعديل أحمال الشبكة أو تهيئة المعدات لمنع حدوث أضرار.
توضح هذه الأبحاث كيف يمكن للذكاء الاصطناعي القائم على الفيزياء أن يسد الفجوة بين النشاط الشمسي المجرد وسلامة البنية التحتية المادية. ومن خلال تحديد مناطق الخطر المحتملة، يمكن لمرافق الكهرباء تحويل تركيزها من التحذيرات العامة إلى تدابير وقائية دقيقة.
هذه التقنية ليست جاهزة بعد للدمج المباشر في عمليات الشبكة الوطنية، حيث تتطلب مزيداً من التحقق مع مزودي الخدمات وإجراء اختبارات مكثفة لضمان عملها بشكل صحيح إلى جانب إجراءات إدارة الطاقة الحالية.
المصدر: Microsoft Research Blog