يستخدم باحثو جامعة ميسوري تقنية الذكاء الاصطناعي لتغيير طريقة إدارة الطاقة في الحرم الجامعي الكبير (بما في ذلك جامعة ميسوري نفسها)، بهدف مساعدة الجامعات في جميع أنحاء البلاد على تحسين الكفاءة، وخفض تكاليف التشغيل، وتقليل انبعاثات الكربون.

في دراسة نُشرت مؤخرًا، قام الباحثان في كلية الهندسة Sanjeev Khanna (كانا) وSaad Alsamraee بتحليل بيانات ست سنوات تم جمعها من مصنع التوليد المشترك للتدفئة والتبريد والكهرباء في جامعة ميسوري بين عامي 2017 و2022. تشمل هذه البيانات استخدام الطاقة في الحرم الجامعي بأكمله والمتغيرات البيئية مثل درجة حرارة الهواء، والرطوبة، وسرعة الرياح/اتجاهها، والإشعاع الشمسي، وجميعها مسجلة على أساس ساعي. عنوان الدراسة هو "توقع استهلاك الطاقة عالي الدقة لمحطة توليد الكهرباء في الحرم الجامعي بناءً على تقنيات التعلم الآلي المتقدمة"، ونُشرت في مجلة Energy Strategy Reviews.

نجح فريق البحث، باستخدام التعلم الآلي، في توقع احتياجات الطاقة في الحرم الجامعي لعام 2023 بدقة تصل إلى 94%. بالإضافة إلى ذلك، فإن القدرة على توقع فترات انخفاض الطاقة تمكن الجامعة من ترتيب أوقات الصيانة بشكل أكثر عقلانية، مما يقلل من الاضطرابات إلى أدنى حد.

على الرغم من أن الدراسة ركزت على بيانات الطاقة في جامعة ميسوري، إلا أن النتائج تشير إلى أن التعلم الآلي يمكن أن يساعد محطات توليد الكهرباء في جميع أنحاء البلاد على العمل بكفاءة أعلى.

كانا هو أستاذ في الهندسة الميكانيكية، ومدير مركز تقييم الصناعة في الغرب الأوسط. ليس فقط أنه يساعد الصناعات المحلية في جميع أنحاء ولاية ميسوري على تقليل استخدام الطاقة وانبعاثات الكربون، بل إنه قلل من طلب الكهرباء في الولاية بحوالي 300 ميغاواط، مما أدى إلى تأثير اقتصادي يفوق 120 مليون دولار، وتقليل انبعاثات الكربون سنويًا بأكثر من 800 ألف طن.

قال كانا: "تعاوننا مع جامعة ميسوري يميزنا عن الجامعات الأخرى. تدعم الجامعة بقوة التفكير خارج الصندوق، وعملنا في جامعة منح الأراضي يجعل بحثنا يخدم جميع الصناعات في الولاية بأكملها."