مقدمة<br />في ظل تزايد حالات التلاعب في العدادات الكهربائية وسرقة التيار، ظهرت حاجة ملحة إلى أدوات ذكية تساعد في الكشف الآلي عن هذه الأنشطة غير القانونية. ومع تطور الذكاء الاصطناعي (AI) وتحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، بات من الممكن تطوير أنظمة متقدمة قادرة على كشف أنماط غير طبيعية تشير إلى وجود تلاعب، حتى دون الحاجة إلى زيارة ميدانية فورية.<br /><br />🧠 الأساس العلمي للتقنيات المستخدمة<br />1. التعلم الآلي (Machine Learning):<br />تدريب نماذج على بيانات استهلاك حقيقية لتصنيف ما إذا كانت "طبيعية" أو "مشتبه بها".<br /><br />يمكن استخدام خوارزميات مثل:<br /><br />شجرة القرار (Decision Tree)<br /><br />الغابات العشوائية (Random Forest)<br /><br />الشبكات العصبية (Neural Networks)<br /><br />الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)<br /><br />2. التعلم غير المُراقب (Unsupervised Learning):<br />يستخدم للكشف عن الحالات غير النمطية (Anomaly Detection) من خلال خوارزميات مثل:<br /><br />K-Means Clustering<br /><br />Isolation Forest<br /><br />Autoencoders<br /><br />3. تحليل السلاسل الزمنية (Time-Series Analysis):<br />تحليل أنماط الاستهلاك اليومية أو الشهرية ورصد الانحرافات المفاجئة أو غير المبررة.<br /><br />📊 مصادر البيانات المدخلة للنظام<br />سجلات استهلاك العدادات (ذكية أو تقليدية).<br /><br />بيانات القراءة عن بعد (AMR / AMI).<br /><br />سجلات الانقطاعات والفصل اليدوي أو التلقائي.<br /><br />معلومات الموقع الجغرافي للمستهلك.<br /><br />بيانات الصيانة أو التعديلات على الشبكة.<br /><br />⚙️ آلية عمل النظام الجنائي الذكي<br />1. جمع البيانات من مختلف النقاط<br />2. تنظيف البيانات ومعالجة الضجيج<br />3. تحليلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي<br />4. إصدار تنبيهات في حال اكتشاف نمط غير طبيعي<br />5. توليد تقرير فني يتضمن موقع المستهلك ونوع التلاعب المحتمل<br />🔎 أمثلة على أنماط التلاعب التي يمكن كشفها آليًا<br />انخفاض حاد ومفاجئ في استهلاك الكهرباء دون مبرر منطقي.<br /><br />وجود استهلاك فقط في ساعات محددة بصورة غير طبيعية.<br /><br />عدم تطابق استهلاك الجهد العالي مع عدد الأجهزة المنزلية.<br /><br />توقف مفاجئ في إرسال البيانات من العداد الذكي.<br /><br />📁 فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في التحقيق الجنائي الكهربائي<br />تقليل الاعتماد على الفحص اليدوي.<br /><br />اكتشاف حالات التلاعب في مراحلها الأولى.<br /><br />توفير تقارير فنية دقيقة تدعم الدعاوى القانونية.<br /><br />تغطية آلاف العدادات في وقت قصير بكفاءة عالية.<br /><br />خفض الخسائر الناتجة عن سرقة الكهرباء.<br /><br />⚠️ التحديات المحتملة<br />جودة البيانات: الأنظمة تحتاج إلى بيانات نظيفة وخالية من التكرار أو الأخطاء.<br /><br />قابلية التفسير (Explainability): بعض الخوارزميات كـ Neural Networks يصعب تفسير قراراتها للمحاكم.<br /><br />الخصوصية: جمع البيانات يجب أن يتوافق مع القوانين المتعلقة بحماية معلومات المستخدمين.<br /><br />🧩 التكامل مع التحقيقات الجنائية الميدانية<br />يمكن أن تعمل هذه الأنظمة كخط دفاع أول، توجه فرق التحقيق الميداني إلى المواقع التي تُظهر أعلى احتمالية لوجود تلاعب، مما يزيد من كفاءة التحقق ويوفّر الجهد والموارد.<br /><br />✅ خاتمة<br />يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الجنائية للكشف عن سرقة الكهرباء خطوة استراتيجية نحو إنشاء بنية تحتية ذكية للطاقة، كما يُعد وسيلة فعالة للحد من الفقد التقني وغير التقني وتحقيق العدالة في توزيع الموارد.<br /><br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق