تشير الأبحاث الحديثة المنشورة فى المجلات العلمية ذات الرصانة العالية إلى أن توظيف الذكاء الأصطناعي في المباني الذكية ساعد بشكل كبير على حفظ استهلاك الطاقة فيها مع توفير راحة عالية لساكنيها والتي أصبحت ضرورة وإحدى اهم الطرق لحل مشكلة استهلاك الطاقة المتزايد بشكل كبير في المباني الناتج من النمو المتسارع في عدد السكان والتوسع العمراني، وهذا أصبح تحدي خطير يهدد تلوث البيئة بسبب الانبعاثات الكبيرة الناتجة من محطات الطاقة الكهربائية المتزايدة في الأعداد ومن هذا المنطلق ترأس الاستاذ الدكتور رعد زعلان حمود فريقه البحثي والذي اشترك فيه نخبة من الباحثين المتميزين من جامعات عراقية وعربية واجنبية ورسم رئيس الفريق الخطة المتبعة لحل هذه المشكلة اذ تم التوصل من خلالها الى تطوير هيكل هندسي جديد لبناء مجموعة من المسيطرات الذكية (multi-agent) والتي تمتاز بكونها ذات كفاءة عالية بالمقارنة مع المتحكمات الحالية التقليدية ولذلك تمت السيطرة على الظروف الداخلية للمبنى بالكامل وتم استخدام تقنية الـ Reinforcement Learning للتمكن من الاستجابة الذكية الآنية للمبنى وبشكل دقيق لكل من درجة الحرارة ونسبة ثاني اوكسيد الكاربون والرطوبة وحركة الهواء كذلك السيطرة على مراقبة جميع الأجهزة الكهربائية والإلكترونية مثل الإضاءة والستائر الكهربائية والتكييف والتلفاز والنظام الصوتي والكاميرات والأبواب الكهربائية ونظام الحماية من السرقة والحريق وإنارة المسبح والنوافير وغيرها.واكد زعلان بانهم تمكنوا من التوصل الى هذا التصميم من المسيطرات الذكية (intelligent controllers) او مايسمى لكل واحد منها بـ (agent) حيث تم توطين هذه المسيطرات في الجهاز المركزي للمباني الذكية (central intelligent control system) او ما يسمى بـ (العقل الألكتروني) وتم اختبار هذه الانواع من المسيطرات على اجهزة احد المباني وكانت النتائج تفوق نتائج الأبحاث المنشورة في هذا المجال وذلك بالتوصل الى المستوى المطلوب للدقة والأهم من ذلك ان النوع المبتكر اسرع في الأستجابة بكثير من المسيطرات التقليدية وكذلك بينت النتائج الى ان له القابلية على توفير اكثر من 40% من الطاقة المصروفة لأجهزة التكييف (تبريد او تدفئة) كذلك يمتاز بكونه متزن في الأداء في اصعب الظروف وتم إثبات ذلك والتأكد من دقة هذه النتائج من خلال مجموعة من البراهين والوقائع العلمية الموضحة في البحث المكون من 23 صفحة وان الفكرة الأساسية للبحث هو تشكيل هذه المسيطرات الذكية بالأعتماد على الخلايا العصبية الصناعية بطريقة التعنقد (clustering) وان هذه المسيطرات تتازر فيما بينها على كل المهام عندما تكون الأهداف بعيدة المنال وعند الأقتراب من الهدف مع الأخذ بنظر الأعتبار تقنين الطاقة لحين تحقيق الهدف بدقة عالية علما ان جميع هذه المسيطرات يتعلمون باستمرار وانيا (online self-learning) فهم يكتسبون المهارة والخبرة بمرور الوقت حيث يتم تحسين الأداء لهم بشكل مستمر وكانت تراكيبهم الهندسية مبنية على نظريتين احدهم تسمى (Reinforcement Learning) تستخدم لتعلم المسيطر الذكي والآخرى تسمى (Lagrangian trajectory) تستخدم لتمثيل ما تعلمه الـ agent في الخلايا العصبية ولكل منهم يتصف بخواص يختلف عن الآخر وتم توظيف هذه الخواص بالشكل الأمثل للحصول على اداء فعال ويعالج جميع المشاكل التي يعاني منها قطاع التحكم والسيطرة في المباني الذكية والصفة الأبرز لهذا التركيب من المسيطرات والمكون من الخلايا الهجينة ان له القدرة على السيطرة على جميع اجهزة المباني لكونه متعدد المخارج ويمكن تدريبة بشكل سريع لتنفيذ المهام الموكلة له. لذلك تم نشر هذا البحث في المجلة البريطانية المتخصصة في مجال الطاقة (Applied Energy) وهي الثانية في مجال الطاقة والتابعة لدار النشر العالمية Elsevier والتي لها السايت سكور (CiteScore) 21.1 ومعامل تأثير (Impact factor) 11.2 وهي من مجلات الصنف الأول Q1 والمسجلة في قاعدة البيانات العالمية سكوباس وكلارفيت.
ولتفاصيل أكثر يمكن الأطلاع على البحث عبر الرابط المرفق في ادناه:
