الذكاء الاصطناعي والاندماج النووي: فرصة السعودية للطاقة

قبل أشهر، خرج تصريح لافت من وزير الطاقة الأمريكي يقول فيه إن الذكاء الاصطناعي قد يسرّع الوصول إلى الاندماج النووي خلال سنوات قليلة، وأن الكهرباء من الاندماج قد تصل للشبكات خلال فترة تتراوح بين 8 إلى 15 عامًا. التصريح بحد ذاته مثير… لكنه يكشف شيئًا أهم: سباق الطاقة القادم لن يكون بين مصادر الطاقة فقط، بل بين من يملك البيانات، والنماذج، وقدرة التشغيل الذكي.

بالنسبة لقطاع الطاقة في المملكة العربية السعودية—وخاصة النفط والغاز—هذه ليست قصة بعيدة عن الواقع. حتى لو تأخر الاندماج النووي تجاريًا (وهو احتمال وارد جدًا)، فإن الفكرة الأساسية صحيحة: الذكاء الاصطناعي أصبح عامل تسريع حقيقي. ومن يطبّقه اليوم في العمليات، والصيانة، والسلامة، وسلاسل الإمداد، سيكسب سنوات من الكفاءة والمرونة.

هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية». وسنربط فيها بين الضجة العالمية حول الاندماج النووي وبين ما يهمّ القارئ السعودي عمليًا: كيف نستفيد من الذكاء الاصطناعي الآن، وكيف نستعد لسيناريوهات الغد.

لماذا حديث الاندماج النووي مهم لمديري الطاقة في السعودية؟

الجواب المباشر: لأن الاندماج النووي—إن نجح تجاريًا—سيغيّر خريطة التكاليف والمخاطر، لكن التحضير له يبدأ اليوم عبر الذكاء الاصطناعي.

الاندماج النووي يعد بطاقة منخفضة الانبعاثات وكثيفة الطاقة، لكن تحدّيه في التنفيذ على الأرض هائل: درجات حرارة تفوق حرارة الشمس، مواد تتحمل تدفق نيوترونات عالي، وأنظمة تحكم شديدة الحساسية. هنا يدخل الذكاء الاصطناعي بوصفه “عقل تشغيل” يساعد في:

• نمذجة البلازما والتحكم اللحظي لتقليل عدم الاستقرار.
• تسريع التجارب عبر محاكاة سيناريوهات لا يمكن اختبارها بسهولة.
• تصميم مواد وتقنيات تبريد وعزل عبر نماذج تعلم آلي.

لكن حتى لو لم تكن السعودية تبني مفاعل اندماج غدًا، فالعبرة واضحة: الطاقة تتجه نحو تشغيل أكثر ذكاءً. وهذا بالضبط ما يحتاجه قطاع النفط والغاز عندنا: تشغيل عالي الاعتمادية، منخفض التكاليف، وأقل أثرًا كربونيًا.

الفكرة التي يخطئ فيها كثيرون

كثير من الشركات تتعامل مع الذكاء الاصطناعي كـ«مشروع تقنية معلومات». الواقع؟ هو مشروع تشغيل وإدارة مخاطر. الذكاء الاصطناعي لا ينجح لأن لديك نموذجًا ذكيًا، بل لأنه يتغذى على بيانات صحيحة، ويُدمج في قرارات الميدان، ويقاس أثره على مؤشرات واضحة.

أين يربح النفط والغاز من الذكاء الاصطناعي الآن (بدون انتظار الاندماج)؟

الجواب المباشر: في ثلاث مناطق تؤلم القطاع يوميًا: التوقفات غير المخططة، الطاقة المهدرة، وسلامة العمليات.

1) الصيانة التنبؤية وتقليل التوقفات

في المصافي، ومحطات المعالجة، وخطوط الأنابيب، التوقف غير المخطط ليس مجرد إزعاج—هو فاتورة كبيرة. الذكاء الاصطناعي يستطيع قراءة إشارات مبكرة من:

• الاهتزازات (Vibration)
• الحرارة والضغط
• جودة الزيت وخواصه
• أنماط استهلاك الطاقة

ثم يتنبأ باحتمال تعطل مضخة أو ضاغط قبل أن يتوقف فعليًا. الميزة ليست في “التنبؤ” فقط، بل في تحديد أفضل وقت للصيانة بما يوازن بين الإنتاج والمخاطر.

مؤشر عملي يمكن البدء به: استهداف تقليل التوقفات غير المخططة بنسبة 10–20% خلال 6 أشهر على أصل/وحدة واحدة (Pilot) بدل محاولة تعميم متسرع.

2) تحسين استهلاك الطاقة والانبعاثات داخل المنشأة

خفض الانبعاثات في النفط والغاز لا يعني دومًا مشاريع ضخمة. أحيانًا يكون في ضبط التشغيل. نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها:

• تحسين نسب الخلط في الأفران والمراجل
• تقليل الفاقد في البخار
• كشف حالات تشغيل غير مثالية ترفع الاستهلاك
• اقتراح نقاط ضبط (Setpoints) أكثر كفاءة

وهنا نقطة حساسة في السعودية: ارتفاع الطلب الكهربائي في الصيف وذروة الأحمال. أي تحسن في كفاءة التشغيل داخل منشآت الطاقة ينعكس على الشبكة ككل، ويخفف ضغطًا تشغيليًا وتكلفة.

3) السلامة التشغيلية واكتشاف المخاطر مبكرًا

الذكاء الاصطناعي ليس بديلًا للسلامة، لكنه مضاعف لها. أمثلة عملية:

• رؤية حاسوبية لمراقبة الالتزام بمعدات الحماية الشخصية في مناطق محددة.
• نماذج تكشف سلوكيات خطرة (مثل الاقتراب من مناطق محظورة) دون انتظار حادث.
• تحليل نصوص البلاغات وتقارير الحوادث لاستخراج أنماط متكررة.

جملة قابلة للاقتباس: أفضل إنذار سلامة هو الذي يأتي قبل الحادث بأيام، لا بعده بدقائق.

إذا كان الاندماج النووي يحتاج ذكاءً اصطناعيًا… فكيف نستعد في السعودية؟

الجواب المباشر: بالتركيز على “جاهزية البيانات والتشغيل الذكي” بدل مطاردة العناوين.

تصريحات السياسيين حول مواعيد التقنيات الجديدة غالبًا متفائلة. لذلك، الموقف الأذكى لشركات الطاقة السعودية هو: استثمر في ما ينفع في كل السيناريوهات—سواء وصل الاندماج في 10 سنوات أو 25 سنة.

جاهزية البيانات: الأساس الذي لا يُرى

الذكاء الاصطناعي في الطاقة يحتاج بيانات موثوقة أكثر من حاجته لعروض تقديمية. اسأل فريقك هذه الأسئلة البسيطة:

1. هل بيانات الحساسات موحدة ومعروفة المصدر؟
2. هل يوجد “كتالوج بيانات” يشرح معنى كل حقل ووحدته؟
3. هل لدينا سجل أعطال وصيانة يمكن ربطه بالقراءات التشغيلية؟
4. ما نسبة البيانات المفقودة؟ وما سياسة التعامل معها؟

إذا كانت الإجابات ضبابية، فالمشروع ليس نموذجًا جديدًا، بل تنظيف وربط بيانات—وهو عمل أقل بريقًا لكنه أعلى أثرًا.

التحول من AI تجريبي إلى AI تشغيلي (Production AI)

الكثير ينجح في نموذج تجريبي ثم يتعثر عند التشغيل. لتجاوز ذلك:

• اربط النموذج بمؤشر عمل واضح: تقليل التوقفات أو خفض استهلاك الوقود.
• حدّد مالكًا تشغيليًا (Operations Owner) وليس فقط مالكًا تقنيًا.
• ضع خطة مراقبة جودة النموذج (Model Monitoring) لأن الأداء يتغير مع الزمن.

«الطاقة النظيفة» ليست نوعًا واحدًا: كيف تتوازن القرارات؟

الجواب المباشر: السعودية ستكسب إذا تعاملت مع الانتقال الطاقي كسلة حلول، والذكاء الاصطناعي هو الرابط بينها.

نقاشات الطاقة عالميًا أصبحت مستقطبة: فريق يدفع بقوة نحو المتجددات فقط، وفريق يتمسك بالوقود الأحفوري فقط. هذا الطرح لا يخدم من يدير شبكة، أو يدير منشأة، أو يتحمل مسؤولية اقتصاد.

المنطق التشغيلي يقول إن مزيج الطاقة يحتاج:

• مصادر مستقرة (Base Load)
• مصادر مرنة (Flexibility)
• كفاءة عالية في الاستهلاك
• أمن طاقي وسلاسل إمداد آمنة

الاندماج النووي—إن تحقق—قد يصبح جزءًا من “الأساس”. لكن حتى ذلك الوقت، الذكاء الاصطناعي يساعد في تخفيف الاعتماد على أي خيار واحد عبر تحسين أداء كل جزء من المنظومة.

سؤال يتكرر في مجالس الإدارة: هل الذكاء الاصطناعي يرفع المخاطر السيبرانية؟

نعم، إذا طُبق بشكل عشوائي. لكن تطبيقه بشكل صحيح قد يقلل المخاطر لأنه:

• يكتشف الشذوذ في الشبكات الصناعية (OT) أسرع.
• يراقب سلوكيات الدخول غير المعتادة.
• يحد من الاعتماد على إجراءات يدوية قابلة للخطأ.

الشرط: فصل بيئات OT عن IT حيث يلزم، وحوكمة وصول صارمة، وتقييم نماذج الطرف الثالث.

خطة 90 يومًا لشركة طاقة سعودية تريد نتائج ملموسة

الجواب المباشر: اختر حالة استخدام واحدة عالية القيمة، وابنِ حولها بيانات وحوكمة ونشرًا تشغيليًا.

الأسبوع 1–2: اختيار حالة استخدام “تستحق العناء”

اختر حالة استخدام تحقق شرطين:

• قيمة مالية واضحة (إنتاج/صيانة/طاقة)
• بيانات متاحة خلال 30 يومًا

أمثلة مناسبة:

• صيانة تنبؤية لضاغط حرج
• تحسين استهلاك الوقود في وحدة محددة
• كشف تسربات صغيرة في شبكة توزيع داخلية

الأسبوع 3–6: تجهيز البيانات وبناء النموذج الأولي

• توحيد مصادر البيانات وربطها بسجل الأعطال
• وضع خط أساس (Baseline) للمقارنة
• بناء نموذج قابل للتفسير (Explainable) قدر الإمكان

الأسبوع 7–10: اختبار ميداني مضبوط

• تشغيل النموذج “جنبًا إلى جنب” مع قرار المشغل
• قياس نتائج أسبوعية
• توثيق الحالات التي يخطئ فيها النموذج ولماذا

الأسبوع 11–13: نشر تشغيلي وحوكمة

• ربط المخرجات بنظام البلاغات/الصيانة
• تدريب المستخدمين
• لوحة متابعة (Dashboard) للمدير التشغيلي

معيار نجاح سريع: إذا لم يغير النموذج قرارًا واحدًا في الميدان خلال 30 يومًا، فالمشكلة في الدمج التشغيلي لا في الذكاء نفسه.

أين تقع السعودية في قصة الاندماج النووي والذكاء الاصطناعي؟

الجواب المباشر: المملكة تستطيع أن تقود في “التشغيل الذكي للطاقة” الآن، وتكون جاهزة لأي مصدر طاقة جديد لاحقًا.

إذا تحقق الاندماج النووي خلال 8–15 عامًا كما قيل، فالدول التي تملك خبرة في:

• التشغيل المعقد
• إدارة المخاطر
• بناء الأنظمة على نطاق ضخم
• تبني الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول

هي التي ستستفيد أسرع. وهذه صفات تتقاطع طبيعيًا مع خبرات قطاع الطاقة والنفط والغاز في السعودية.

ما يعجبني في هذا المشهد أنه يعيد تعريف المنافسة: ليست “من يملك أكبر احتياطي”، بل من يملك أفضل تشغيل، وأسرع تعلم، وأقوى حوكمة بيانات.

الخطوة التالية لمن يريد تحويل هذا الكلام إلى مشروع؟ ابدأ صغيرًا، لكن ابدأ الآن: حالة استخدام واحدة، فريق واحد، 90 يومًا، ونتيجة قابلة للقياس. بعدها يصبح التوسع قرارًا طبيعيًا، وليس مغامرة.

سؤال أخير يفتح الطريق: إذا أصبحت الكهرباء الأرخص والأكثر وفرة ممكنة خلال 15 عامًا، فما العمليات التي يجب أن “تتعلم” الذكاء الاصطناعي داخل شركتك من اليوم حتى لا تفاجأ بالغد؟