م.م كوثر حسين<br />مقدمة:<br />تُعد صيانة البنية التحتية مثل الجسور، الطرق، شبكات المياه والكهرباء، من التحديات الكبرى التي تواجهها الحكومات والمؤسسات حول العالم. مع تطور الذكاء الاصطناعي (AI)، أصبح من الممكن التنبؤ بحالة هذه المنشآت وتحديد مواعيد الصيانة بشكل دقيق وفعّال، مما يقلل التكاليف ويطيل عمر المنشآت.<br /><br />كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في صيانة البنية التحتية؟<br />جمع البيانات:<br />يتم تجميع بيانات ضخمة من حساسات مدمجة في المنشآت، مثل قياس الاهتزازات، التشققات، درجات الحرارة، والرطوبة.<br /><br />تحليل البيانات:<br />تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة (Machine Learning) لتحليل هذه البيانات والتعرف على أنماط تدل على تدهور الحالة.<br /><br />التنبؤ بالأعطال:<br />بناءً على التحليل، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بموعد وقوع الأعطال أو الحاجة إلى صيانة وقائية.<br /><br />فوائد التنبؤ بصيانة البنية التحتية باستخدام الذكاء الاصطناعي:<br />توفير التكاليف:<br />تقليل الإنفاق على الإصلاحات الطارئة من خلال الصيانة الوقائية.<br /><br />زيادة العمر الافتراضي:<br />المحافظة على المنشآت في حالة جيدة لفترات أطول.<br /><br />تحسين السلامة:<br />الكشف المبكر عن المشاكل يقلل من مخاطر الحوادث.<br /><br />إدارة أفضل للموارد:<br />تخطيط عمليات الصيانة بناءً على بيانات دقيقة وموثوقة.<br /><br />أمثلة على تطبيقات عملية:<br />استخدام AI لتحليل بيانات الجسور للكشف المبكر عن التشققات أو الاهتزازات غير الطبيعية.<br /><br />مراقبة أنابيب شبكات المياه للكشف عن التسريبات قبل أن تتسبب في أضرار كبيرة.<br /><br />التنبؤ بصيانة الطرق لتجنب الحفر والتشققات الكبيرة.<br /><br />التحديات:<br />الحاجة إلى بنية تحتية رقمية متقدمة وحساسات دقيقة.<br /><br />معالجة كميات ضخمة من البيانات وتوفير أمان المعلومات.<br /><br />الحاجة لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة لكل نوع من البنية التحتية.<br /><br />الخلاصة:<br />يُعتبر الذكاء الاصطناعي أداة قوية لتحويل صيانة البنية التحتية من نموذج رد الفعل إلى نموذج استباقي ذكي، مما يساهم في تحسين كفاءة الإنفاق، زيادة السلامة، وتمديد عمر المنشآت الحيوية.<br /><br /><br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق