تقنية منخفضة التكلفة لتحلية المياه بالطاقة الشمسية

يجلس الباحث جوناثان بيسيت فوق مقطورة تحتوي على نظام التحلية الجديد (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
يجلس الباحث جوناثان بيسيت فوق مقطورة تحتوي على نظام التحلية الجديد (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
TT

تقنية منخفضة التكلفة لتحلية المياه بالطاقة الشمسية

يجلس الباحث جوناثان بيسيت فوق مقطورة تحتوي على نظام التحلية الجديد (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
يجلس الباحث جوناثان بيسيت فوق مقطورة تحتوي على نظام التحلية الجديد (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)

طوّر مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالولايات المتحدة تقنية جديدة لتحلية المياه تعمل وفقاً للإيقاع الشمسي، وبالتالي لا تتطلب بطاريات إضافية باهظة التكلفة لتخزين الطاقة في الأوقات التي لا تتوفر فيها أشعة الشمس.

ووفق باحثي الدراسة المنشورة، الثلاثاء، في دورية «نيتشر واتر Nature Water»، فإن هذه التقنية يمكن أن توفر مياه شرب نظيفة بتكلفة منخفضة للمجتمعات الفقيرة والغنية على السواء.

وتقوم التقنية الجديدة التي تعمل بالطاقة الشمسية بإزالة الملح من المياه بوتيرة تتبع مستمرة، تتوافق مع التغيرات التي تحدث في الطاقة الشمسية. فمع زيادة ضوء الشمس على مدار اليوم، تقوم بتكثيف عملية تحلية المياه، بحيث تتكيف تلقائياً مع أي تغير مفاجئ في ضوء الشمس، على سبيل المثال تقلل سرعتها استجابة لسحابة عابرة أو تزيدها عند صفاء السماء.

ونظراً لأن التقنية يمكنها الاستجابة بسرعة للتغيرات الطفيفة في ضوء الشمس، فإنها تزيد من فائدة الطاقة الشمسية، وتنتج كميات كبيرة من المياه النظيفة على الرغم من الاختلافات في ضوء الشمس طوال اليوم.

وعلى النقيض من تصميمات تحلية المياه الأخرى التي تعمل بالطاقة الشمسية، لا تتطلب التقنية الجديدة بطاريات إضافية لتخزين الطاقة، ولا مصدر طاقة إضافياً، كشبكات الطاقة.

اختبر المهندسون نموذجاً أولياً على آبار المياه الجوفية في نيو مكسيكو بالولايات المتحدة على مدى 6 أشهر، وعملوا في ظروف جوية وأنواع مياه متغيرة. وقد استغلت التقنية الجديدة في المتوسط ​​أكثر من 94 في المائة من الطاقة الكهربائية المولدة من الألواح الشمسية لإنتاج ما يصل إلى 5 آلاف لتر من المياه يومياً، على الرغم من التقلبات الكبيرة في الطقس ومقدار أشعة الشمس المتاحة.

ويقول آموس وينتر، أستاذ الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: «تتطلب تقنيات تحلية المياه التقليدية مصدراً للطاقة الثابتة، ما يتطلب ما يعرف بـ(أنظمة تخزين طاقة البطاريات) لتيسير الاستفادة من مصدر طاقة متغير مثل الطاقة الشمسية».

ويوضح في بيان صادر، الثلاثاء: «من خلال تغيير معدلات استهلاك الطاقة باستمرار بالتزامن مع الشمس، تستخدم تقنيتنا الطاقة الشمسية بشكل مباشر وفعال لصنع المياه النظيفة».

ويضيف: «القدرة على صنع مياه الشرب باستخدام مصادر الطاقة المتجددة، دون الحاجة إلى تخزين البطاريات، تشكل تحدياً كبيراً. وقد نجحنا في تحقيق ذلك».

ويهدف النظام الجديد إلى تحلية المياه الجوفية المالحة، وهو مصدر مالح للمياه يوجد في الخزانات الجوفية، ويعد أكثر انتشاراً من موارد المياه الجوفية العذبة.

مصدر غير مستغل

ويرى الباحثون أن المياه الجوفية المالحة تشكل مصدراً ضخماً غير مستغل لمياه الشرب المحتملة، خاصة أن احتياطيات المياه العذبة تعاني من نقص في أجزاء من العالم. وهم يتصورون أن النظام الجديد المتجدد الخالي من البطاريات يمكن أن يوفر مياه الشرب التي تشتد الحاجة إليها بتكلفة منخفضة، وخاصة للمجتمعات الداخلية التي يكون الوصول فيها إلى مياه البحر وطاقة الشبكة الكهربائية محدوداً.

«ويعيش غالبية السكان في الولايات المتحدة بعيداً عن الساحل. وبالتالي، يعتمدون بشكل كبير على المياه الجوفية، خصوصاً في المناطق النائية ذات الدخل المنخفض. ومن المؤسف أن هذه المياه الجوفية أصبحت أكثر ملوحة بسبب تغير المناخ»، كما يقول جوناثان بيسيت، طالب الدكتوراه في الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مؤكداً على أنه «يمكن لهذه التقنية الجديدة أن توفر مياه نظيفة مستدامة وبأسعار معقولة للأماكن التي لا تصل إليها المياه في جميع أنحاء العالم».

وقام المهندسون بدمج استراتيجية التحكم الجديدة في نظام آلي بالكامل، قاموا بتعديل حجمه بحيث يتناسب مع تحلية المياه الجوفية المالحة بكمية يومية تكفي لتزويد مجتمع صغير يبلغ عدد سكانه نحو 3 آلاف شخص.

مياه جوفية

قاموا بتشغيل النظام لمدة 6 أشهر على عدة آبار في منشأة الأبحاث الوطنية للمياه الجوفية المالحة في ألاموغوردو، في نيو مكسيكو. وخلال التجربة، عمل النموذج الأولي في ظل مجموعة واسعة من الظروف الشمسية، حيث سخّر أكثر من 94 في المائة من الطاقة الكهربائية للوحة الشمسية، في المتوسط، لتشغيل تحلية المياه بشكل مباشر.

يقول وينتر: «بالمقارنة بالطريقة التقليدية التي يصمم بها نظام تحلية المياه بالطاقة الشمسية، فقد خفّضنا سعة بطارية تخزين الطاقة المطلوبة بنحو 100 في المائة».

ويخطط المهندسون لمزيد من اختبارات النظام وتوسيع نطاقه على أمل تزويد المجتمعات الأكبر، حتى البلديات بأكملها، بمياه شرب منخفضة التكلفة ومدعومة بالكامل بأشعة الشمس. ومن المقرر أن يطلق الفريق شركة تعتمد على تقنيتهم ​​في الأشهر المقبلة.


مقالات ذات صلة

«بي بي» تتخلى عن هدف خفض إنتاجها من النفط بحلول 2030

الاقتصاد شعار شركة «بريتش بتروليوم» بمحطة بنزين في بينكوف ببولندا (رويترز)

«بي بي» تتخلى عن هدف خفض إنتاجها من النفط بحلول 2030

قالت ثلاثة مصادر مطلعة إن شركة «بي بي» تخلت عن هدف خفض إنتاجها من النفط والغاز بحلول عام 2030، في وقت قلّص رئيسها التنفيذي استراتيجية التحول بمجال الطاقة.

«الشرق الأوسط» (لندن)
الاقتصاد وزير الطاقة السعودي مشاركاً في اجتماعات مجموعة العمل الخاصة بالتحولات في مجال الطاقة ضمن «مجموعة العشرين» (حساب وزارة الطاقة على «إكس»)

وزير الطاقة السعودي: أهمية التوازن بين النمو وأمن الطاقة

شدد وزير الطاقة السعودي الأمير عبد العزيز بن سلمان على أهمية التوازن بين النمو الاقتصادي، وأمن الطاقة، وجهود مواجهة التغير المناخي.

«الشرق الأوسط» (فوز دو إيغواسو (البرازيل))
الاقتصاد امرأة لبنانية نازحة تطل من خيمة أُقيمت وسط بيروت (أ.ف.ب)

البنك الدولي يوافق على مشروع بـ250 مليون دولار لتعزيز الطاقة المتجددة في لبنان

وافق مجلس المديرين التنفيذيين للبنك الدولي على مشروع بقيمة 250 مليون دولار، لتعزيز الطاقة المتجددة في لبنان.

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
الاقتصاد صورة في أثناء توقيع الاتفاقيات التجارية بين الدولتين (واس)

اتفاقيات تجارية سعودية - جورجية في قطاعات النقل والطاقة والسياحة

توقيع اتفاقيات سعودية - جورجية لتعزيز الشراكات التجارية، ومناقشة فرص استثمارية في النقل والزراعة والطاقة المتجددة والسياحة.

«الشرق الأوسط» (تبليسي)
الاقتصاد الاجتماع الوزاري الخامس عشر للطاقة النظيفة في البرازيل (الشرق الأوسط)

«الطاقة» السعودية تنظم جلسة حوارية بمجال التقاط الكربون بالبرازيل

نظمت ⁧‫وزارة الطاقة‬⁩ جلسة حوارية تناولت التحديات والفرص المتاحة لتعزيز التعاون الإقليمي في مجال التقاط الكربون واستخدامه وتخزينه.

«الشرق الأوسط» (فوز دو إيغواسو )

التعلّم الآلي يقود أميركياً وكندياً للفوز بـ«نوبل» الفيزياء

الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)
الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)
TT

التعلّم الآلي يقود أميركياً وكندياً للفوز بـ«نوبل» الفيزياء

الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)
الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)

في خطوة تعكس التقدّم المذهل في مجالات الفيزياء وعلوم الحاسوب، أعلنت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم، الثلاثاء، عن منح جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 للفيزيائي الأميركي جون هوبفيلد، وعالم النفس الإدراكي الكندي البريطاني جيفري هينتون؛ تقديراً لاكتشافاتهما التي وضعت الأسس للتعلّم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية.

وذكرت لجنة «نوبل» في بيان، أن أبحاث الفائزَين استندت إلى أدوات من علم الفيزياء، حيث أسهم هوبفيلد في إنشاء بنية تخزين واسترجاع المعلومات، بينما طوّر هينتون الملقّب بـ«الأب الروحي للذكاء الاصطناعي»، طريقةً لاكتشاف الخصائص في البيانات بشكل مستقل.

وأكّدت اللجنة أن ابتكاراتهما أدت إلى «انفجار» في تطوّر التعلّم الآلي خلال العقدين الماضيين، مما أتاح للآلات تقليد وظائف مثل الذاكرة والتعلّم.

ووصف هينتون حصوله على الجائزة بأنه «مذهل»، وأكّد في مقابلة هاتفية بعد الإعلان أهمية التكنولوجيا التي أسهم بحثه في تطويرها، مشيراً إلى أن الذكاء الاصطناعي سيكون له «تأثير هائل» على المجتمع، مشابهاً للثورة الصناعية، ولكن في مجال القدرة العقلية بدلاً من البدنية.

وتوقع هينتون أن تُحدِث التكنولوجيا ثورة في مجالات مثل الرعاية الصحية، مما سيؤدي لـ«تحسين كبير في الإنتاجية»، لكنه حذّر من العواقب السلبية المحتملة، مثل خطر خروج هذه التكنولوجيا عن السيطرة.

جون هوبفيلد الفائز بجائزة نوبل للفيزياء (معهد فرنكلن)

واستقال هينتون من شركة «غوغل» ليتحدث بحرية عن مخاوفه بشأن الأضرار المحتملة للذكاء الاصطناعي، مثل نشر المعلومات المضلّلة، وقلب سوق العمل، وحذّر من أن الذكاء الاصطناعي «يعرف كيفية البرمجة»، مما يمكّنه من التغلب على القيود، والتلاعب بالناس لتحقيق أهدافه.

وقال هينتون لشبكة «CNN»، العام الماضي: «أنا مجرد عالم أدرك فجأة أن هذه الأمور تصبح أذكى منا، أريد أن أُبلغ عن ذلك وأقول إنه يجب علينا أن نكون جادّين بشأن كيفية منع هذه الأشياء من السيطرة علينا».

وذكرت إيلين مونز، رئيسة لجنة «نوبل» للفيزياء، أن أعمال الفائزَين جعلت الذكاء الاصطناعي «جزءاً من حياتنا اليومية»، مثل التعرف على الوجه، وترجمة اللغات، حيث تشكّل اكتشافاتهما الأساس لتطبيقات التعلم الآلي التي تعزّز دقة وسرعة اتخاذ القرارات.

محاكاة الدماغ

يُعدّ الدماغ البشري الذي يحتوي على مليارات من الخلايا العصبية المترابطة، المصدرَ الذي ينشأ منه الوعي، هو أقوى وأدق جهاز كمبيوتر معروف في الكون، ومع ذلك فإن العلماء قد سعوا لعقود لتقليد ذلك عبر أساليب التعلّم الآلي التي تحاكي قدرة الدماغ على التكيف.

جيفري هينتون الفائز بجائزة نوبل للفيزياء (رويترز)

وتقنيات التعلم الآلي هي أساليب تمكّن الأنظمة الحاسوبية من تحسين أدائها تلقائياً من خلال التعلّم من البيانات، وتعتمد على خوارزميات معقّدة لتحليل الأنماط داخل مجموعات البيانات، ما يتيح للأنظمة اتخاذ قرارات أو إجراء تنبؤات، وتُستخدم هذه التقنيات في تطبيقات متنوعة، مثل التعرف على الصور والصوت، وتوصيات المنتجات، وتحليل البيانات الكبيرة. وشهد التعلّم الآلي طفرة كبيرة في السنوات الـ20 الماضية، حيث يعتمد بشكل أساسي على «الشبكة العصبية الاصطناعية»، وهذه التكنولوجيا التي طوّرها هوبفيلد وهينتون مستوحاة من بنية الدماغ.

وبينما يحتوي الدماغ على خلايا عصبية، تحتوي الشبكة العصبية الاصطناعية على عُقَد تحمل قيماً مختلفة، وبينما تتواصل خلايا الدماغ بعضها مع بعض عبر المشابك العصبية، تؤثر العقد الاصطناعية على بعضها من خلال الاتصالات، ويمكنك تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية من خلال تعزيز الروابط بين العُقد، تماماً كما يمكنك تدريب الدماغ.

شبكة هوبفيلد

ويمكن للبشر التفكير في كلمات أو حقائق نادرة وصعبة التذكر، بينما تستطيع الشبكات العصبية الاصطناعية البحث في الأنماط المخزَّنة بفضل تصميم الذاكرة الترابطية المعروف بـ«شبكة هوبفيلد»، واخترع جون هوبفيلد هذه الشبكة في عام 1982، وهي تُعرف بـ«الذاكرة الترابطية»، وتسترجع الأنماط حتى في حال عدم اكتمالها، مستفيداً من خلفيته في الفيزياء لاستكشاف ديناميكيات الشبكات العصبية.

وتتكوّن شبكة هوبفيلد من عُقد مرتبطة بقوى مختلفة، حيث تُخزّن كل عُقدة قيمة فردية، وشبّه هوبفيلد استرجاع حالة محفوظة في الشبكة بدحرجة كرة عبر تضاريس مليئة بالقمم والوديان، حيث ستتدحرج الكرة إلى أقرب وادٍ، وتستقر هناك. وإذا وُجد نمط قريب من أحد الأنماط المحفوظة ستقوم الشبكة بتعديل نفسها تدريجياً حتى تصل إلى قاع الوادي، مما يسمح لها باسترجاع أقرب نمط في ذاكرتها، ويمكن استخدام شبكة هوبفيلد لاستعادة البيانات التي تم مسحها جزئياً.

بعد ذلك، وسّع هينتون أبحاث هوبفيلد لتطوير «آلة بولتزمان»، وهي عبارة عن نوع من الشبكات العصبونية التي تتكون من عُقد مرئية وأخرى خفية يمكنها التعرف على أنماط جديدة، وبرغم بطء الآلة الأصلية طوّر هينتون إصدارات أكثر كفاءةً، وأصبحت تُستخدم الآن في أنظمة توصية الأفلام.

الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)

ومنذ الثمانينات تضخمت الشبكات من 30 عُقدة لأكثر من تريليون مَعلَمة، وبينما تستخدم البرمجيات التقليدية وصفات ثابتة للطهي على سبيل المثال، تتعلّم الشبكات العصبية من الأمثلة، وتبتكر وصفات جديدة، وأسّس هوبفيلد وهينتون ثورة التعلم الآلي التي بدأت حول عام 2010، مدعومة بتوفر كميات هائلة من البيانات، وزيادة قوة الحوسبة، مما أدى إلى ظهور الشبكات العصبية العميقة وطرق التدريب المعروفة بـ«التعلّم العميق».

تحليل البيانات

وقال البروفيسور مايكل وولدرج، عالم الكمبيوتر في جامعة أكسفورد، إن الجائزة تعكس التأثير العميق للذكاء الاصطناعي، موضحاً أنها «مؤشر على تحوّل العلم».

وأكّد لصحيفة «الغارديان» البريطانية، أن نجاح الشبكات العصبية مكّن من تحليل البيانات بطرق غير مسبوقة، مشيراً إلى أنه «لا جزء من العالم العلمي بقي دون تغيير بسبب الذكاء الاصطناعي. نحن في لحظة رائعة في تاريخ العلم، ومن الرائع رؤية الأكاديمية تعترف بذلك».

من جانبه، قال الدكتور وائل عبد القادر عوض، عميد كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي في جامعة دمياط بمصر، إن «جائزة نوبل تُمنح للاكتشافات الجديدة في العلم، ويُعدّ التعلم الآلي الاتجاه الأبرز حالياً في الذكاء الاصطناعي»، وأضاف لـ«الشرق الأوسط» أن «هذه الجائزة تعكس أهمية الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في حل المشكلات المعقّدة التي تواجه البشرية».

وأشار إلى أن «تقنيات التعلّم الآلي يمكن أن تُسهم بشكل كبير في المجالات الطبية، مثل فهم آليات الإصابة بالأمراض المستعصية؛ ما يساعد في التشخيص المبكر، وتطوير أدوية فعّالة تعتمد على البيانات».

الفائزان بـ«نوبل» في الفيزياء (أ.ب)

في المقابل، أعربت البروفيسورة ديم ويندي هول، عالمة الكمبيوتر بجامعة ساوثامبتون، ومستشارة الأمم المتحدة للذكاء الاصطناعي، عن دهشتها من الجائزة، وقالت لـ«الغارديان»: «لا توجد جائزة نوبل لعلوم الكمبيوتر، وهذا يبدو وسيلةً مثيرة لإنشاء واحدة، وبرغم تأثير الشبكات العصبية على أبحاث الفيزياء، يظل السؤال: هل هي نتيجة لأبحاث الفيزياء نفسها؟».

لكن وفق خبراء، فإن الفيزياء أسهمت في تطوير التعلم الآلي، والآن تستفيد الفيزياء بدورها من الشبكات العصبية الاصطناعية.

ويُستخدم التعلم الآلي في مجالات حازت جوائز «نوبل»، مثل معالجة البيانات الضخمة لاكتشاف جسيم هيغز، وتقليل الضوضاء في قياسات موجات الجاذبية من تصادم الثقوب السوداء، والبحث عن الكواكب الخارجية.

وبدأ استخدام التعلم الآلي بالآونة الأخيرة لتوقّع خصائص الجزيئات والمواد، مثل تحديد هيكل جزيئات البروتين، أو اكتشاف مواد جديدة لتحسين كفاءة الخلايا الشمسية.