الاتفاق الذي يسعى لإخراج الذكاء الاصطناعي للطاقة من المختبر
تتكرر عبارة "نحن نخرج من المرحلة التجريبية" في معظم مؤتمرات الطاقة منذ ثلاث سنوات. إن تكرار هذه العبارة يعد تشخيصًا في حد ذاته. إذا كان هناك العديد من الفاعلين الذين يحتاجون إلى إعلان ذلك، فبسبب استمرار المشكلة. لا يزال الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة محصورًا في اختبارات محكومة لا تتطور إلى التدفقات التشغيلية حيث يتم توليد الأموال أو فقدانها.
في 31 مارس 2026، أعلنت شركة Applied Computing — المؤسسة البريطانية المسؤولة عن Orbital، منصتها للذكاء الاصطناعي التي تستند إلى مبادئ فيزيائية — عن تحالف استراتيجي مع Wipro وDatabricks. الهدف المعلن: مساعدة مشغلي الطاقة في الشرق الأوسط والهند وجنوب شرق آسيا على تضمين الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والتفسير مباشرة في سير العمل اليومي لهم. وقد تم تداول الخبر كإعلان تكنولوجي آخر. لكنني أراه بمثابة محاولة متعمدة لحل عيب هيكلي يعاني منه القطاع منذ أن بدأ في تجربة نماذج التعلم الآلي.
لماذا لا تتطور تجارب الذكاء الاصطناعي إلى عمليات
قبل تقييم إذا كانت هذه الشراكة تحتوي على الأجزاء الصحيحة، من الضروري فهم سبب وجود المشكلة التي تهدف إلى حلها. مشغل البنية التحتية للطاقة — مثل مصفاة نفط أو شبكة توزيع غاز أو محطة توليد — لا يعمل وفق منطق شركة ناشئة تكنولوجية. بل هو عالق ضمن قيود فيزيائية وتنظيمية وأمنية لا تتسامح مع الغموض. عندما يوصي نموذج ذكاء اصطناعي بتعديل الضغط في أنبوب أو إعادة توزيع الحمل في محطة فرعية، يحتاج المشغل إلى معرفة ليس فقط ما الذي يوصي به النموذج، ولكن لماذا، وتحت أي افتراضات فيزيائية توصل إلى تلك النتيجة.
هذا هو العقدة التي أعاقت اعتماد هذه التكنولوجيا على نطاق واسع. تعمل معظم نماذج التعلم العميق كصناديق سوداء: حيث تُحسن استنادًا إلى أنماط إحصائية دون أن تستند توصياتها إلى قوانين فيزيائية قابلة للتحقق. بالنسبة لصناعة قد تتسبب فيها قرار خاطئ بفقدان الأرواح، أو أصول بمئات الملايين من الدولارات، أو غرامات تنظيمية شديدة، فإن ذلك ليس قيدًا بسيطًا. إنها حاجز دخول يكاد يكون غير قابل للتجاوز.
تختار شركة Applied Computing موقع Orbital كاستجابة مباشرة لهذا الحاجز. تشمل نماذج الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الفيزياء (physics-informed) دمج معادلات المجال — الديناميكا الحرارية، ميكانيكا الموائع، ديناميات الشبكات الكهربائية — داخل هيكل النموذج. ويؤدي ذلك نظريًا إلى نظام يمكن تتبع مخرجاته: حيث يمكن تتبع التوصية حتى المبدأ الفيزيائي الذي يدعمها. وهذا التحول ينقل الذكاء الاصطناعي من كونه صندوقًا أسود إلى كونه أكثر شبهاً بمخطط هندسي مع إمكانية تتبع.
منطق التخصص في ثلاث طبقات
ما يجعل هذا الاتفاق يبدو متينًا هي تقسيم العمل الذي يقترحه. ليس شراكة بين متساوين يتنافسون على نفس جزء العقد؛ بل هي هيكلية من ثلاث طبقات حيث كل عنصر يحل اختناق مختلف.
تقدم شرك"ة Applied Computing الطبقة النمذجة: حيث تعتبر Orbital منصة تأسيسية مع نماذج مدربة على فيزياء العمليات الطاقية. تُقدم Databricks الطبقة الخاصة بالبيانات والبنية التحتية: القدرة على نقل ومعالجة وإدارة كميات المعلومات التشغيلية التي تُنتجها مصفاة أو شبكة كهربائية في الوقت الحقيقي. وتقوم Wipro بتوفير الطبقة الخاصة بالتنفيذ والثقة المؤسسية: عقود من العلاقات مع المشغلين الصناعيين في المناطق المستهدفة، ومعرفة العمليات المحلية، والقدرة على ترجمة توصية النموذج إلى تغيير في إجراءات التشغيل القياسية.
هذا هو التفصيل الذي يُثير اهتمامي أكثر من منظور نموذج العمل. بيع الذكاء الاصطناعي للبنية التحتية الحيوية لا يتم في غرفة بيانات؛ بل يتم في غرفة العمليات، مع رئيس الوردي الذي يقرأ مقياس الضغط منذ عشرين عامًا. تمتلك Wipro الوصول إلى تلك الغرفة. بينما على ما يبدو، لا تمتلك شركة Applied Computing تلك الإمكانية. لذا فإن الشراكة، ليست مجرد اتفاق توزيع، بل اكتساب مصداقية مؤسسية دون الحاجة لبناءها من الصفر، مما كان سيستغرق حوالي خمس إلى عشر سنوات ورأس مال من العلاقات التي لا يمكن شراؤها من التمويل المخاطر.
التخصص الجغرافي ليس عشوائيًا أيضًا. يتركز الشرق الأوسط والهند وجنوب شرق آسيا في مجموعة معينة من الظروف: بنية تحتية طاقوية قديمة مع حاجة شديدة للتحديث، وضغط تنظيمية متزايد على الانبعاثات، وشغف لحلول لا تتطلب استبدال الأصول المادية بل تحسينها. هذه هي الأسواق حيث حجة تقليل تكاليف التشغيل وإطالة عمر الأصول تحمل وزنًا فوريًا أكبر مقارنة بالسرديات الخاصة بالتحول الرقمي المجرد. وهذا هو النوع من الاقتراح الذي يمكن أن يدعمه نموذج قائم على الفيزياء بالأرقام القابلة للتحقق.
المخاطر التي لا يمكن للحلفاء تجاهلها
على الرغم من أن هيكل الشراكة منطقي داخليًا، إلا أن هناك متغيرًا واحدًا لا يمكن أن تحله أي بيان صحفي بمفرده: جودة وتوافر البيانات التشغيلية في البيئات التي سيتم فيها نشر Orbital.
تعتبر النماذج المستندة إلى الفيزياء أكثر قوة من النماذج الإحصائية البحتة في حال وجود بيانات شحيحة، لكنها ليست محصنة ضد البيانات السيئة، أو المستشعرات غير المعايرة، أو الفجوات التاريخية في السجلات التشغيلية. في بنية الطاقة للأسواق الناشئة، لا تعتبر هذه الظروف استثنائية؛ بل غالبًا ما تكون القاعدة. قد تحتوي محطة بُنيت في الثمانينيات مع أنظمة تحكم تم تحديثها بترقيعات متتالية على سجل بيانات يعد، من الناحية الفنية، لغزًا مع قطع مفقودة.
تحل Databricks جزءًا من هذه المشكلة في الطبقة الخاصة بإدارة البيانات والتنظيم، لكنها لا تحل جودة المصدر. سينتج التنفيذ الناجح في هذه البيئات عن عمل مُسبق من التدقيق وتحسين البيانات يجب أن تنفذه Wipro قبل أن يتمكن Orbital من تقديم توصيات موثوقة. هذا العمل له تكلفة حقيقية، ويحتاج إلى وقت، وهو المكان الذي تُfracture فيه وعود التنفيذ السريع ضد الواقع التشغيلي.
هذا لا ينقض أطروحة الشراكة. بل يجعلها أكثر صدقًا. إذا كانت الأطراف الثلاثة قد حددت بشكل صحيح ذلك الجهد المسبق في نماذج تنفيذها — وبنت هيكل الأسعار لاحتوائه أو نقله إلى الزبون — فإن النموذج لديه قابلية للتطبيق. إذا افترضوا أن البيانات ستكون جاهزة للاستخدام من اليوم الأول، فإنهم يقللون من تكلفة أول قطعة من النظام.
العيب الذي لم يذكره البيان
هناك شيء نادرًا ما تعلن عنه الاتفاقيات الاستراتيجية من هذا النوع في بياناتها: تكلفة تغيير سلوك البشر. إدخال الذكاء الاصطناعي في سير العمل لا يعد مشكلة برمجية؛ فهو مشكلة تبني تنظيمي. يحتاج المشغل الذي يتلقى توصية من Orbital إلى الثقة بما فيه الكفاية لاتخاذ إجراء، لكنه لا يجب أن يفعل ذلك بشكل أعمى إلى درجة التوقف عن ممارسة حكمه المهني عندما يكون النموذج خاطئًا.
تلك المعايرة بين الثقة والرقابة هي الأصعب لبنائها، وليس هناك منصة تكنولوجية تثبتها تلقائيًا. تتطلب تدريبًا، وتكرارًا، ووقتًا. الشركات التي نجحت في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي في العمليات الصناعية لم تفعل ذلك بسبب دقة نموذجها؛ بل تمكنت من ذلك لأنها صممت عملية التبني البشري بنفس قدر الدقة كما صممت النموذج. Wipro، كجهة تكامل لديها خبرة في إدارة التغيير، هي القطعة التي من المفترض أن تسد تلك الفجوة. ستظهر التجربة إذا كان ذلك كافياً.
إن الشراكة بين Applied Computing وWipro وDatabricks تمثل هيكلًا طبقيًا متسقًا وتتناول مشكلة سوق يمكن التحقق منها. لن يتم اختبار قوتها في الإعلان، بل في عدد المشغلين الذين، بعد ثمانية عشر شهرًا، سيصبحون قد انتقلوا من عقد مبرم إلى نموذج قيد التشغيل مع مقاييس قابلة للتدقيق. لا تتميز الشركات بجودة اتفاقياتها الاستراتيجية، بل بقدرتها على جعل كل جزء من النظام يحقق ما وعد به عندما يحتاج العميل لذلك أكثر.
