عنوان فارسی مقاله:سیاست انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی برای آینده‌ای پایدار

چکیده

زمان کنونی یک دهه مهم برای انتقال بخش انرژی از طریق استقرار انرژی سبز و بهینه‌سازی کارایی با استفاده از قدرت اتوماسیون و هوش مصنوعی (AI) است که نیازمند سیاست‌های رقابتی برای مدیریت تلاش‌های چند بعدی از طریق یک پلت فرم واحد است. شکست سیاست‌های انرژی می‌تواند پیامدهای اجتماعی-اقتصادی گسترده‌ای داشته باشد بخصوص زمانی که سیاست‌ها اهداف انرژی و آب و هوا را در طول چرخه حیات سیاست برآورده نکنند. گزارش شده است که چنین کاستی‌هایی به دلیل انگیزه‌های ناکافی و تصمیم‌گیری ضعیف است که نیاز به ترویج انصاف، برابری، عدالت و فراگیری در سیاست‌های انرژی و تصمیم‌گیری پروژه دارد. ادغام هوش مصنوعی در بخش‌های انرژی چالش‌های مختلفی را ایجاد می‌کند که هدف این مطالعه از طریق بررسی جامع فرآیندهای سیاست انرژی تجزیه و تحلیل است. این مطالعه بر روی (۱) فرآیند تصمیم گیری در مرحله توسعه، (۲) فرآیند مدیریت پیاده سازی برای مرحله اجرا، (۳) یکپارچه سازی علم داده، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در سیستم‌های انرژی، و (۴) الزامات سیستم‌های انرژی صورت گرفته است. به طور هم افزایی، طرحی نوظهور از سیاست، علم داده و هوش مصنوعی، شیوه‌های مهندسی، فرآیند مدیریت، مدل‌های کسب و کار و رویکردهای اجتماعی که یک مرجع طراحی و پیاده سازی چند جانبه ارائه می‌کند، ارائه شده است. در نهایت، یک چارچوب جدید برای توسعه و اجرای سیاست‌های انرژی مدرن ایجاد می‌شود که خطرات را به حداقل می‌رساند، اجرای موفقیت‌آمیز را ترویج می‌کند و مسیر جامعه را به سمت اهداف صفر خالص و کربن خنثی پیش می‌برد.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: AI-Enabled Energy Policy for a Sustainable Future

Abstract

The present time is a seminal decade for the transition of the energy sector through the deployment of green energy and the optimization of efficiencies using the power of automation and artificial intelligence (AI), which demands competitive policies to handle multidimensional endeavors via a single platform. The failure of energy policies can have far-reaching socioeconomic consequences when policies do not meet the energy and climate goals throughout the lifecycle of the policy. Such shortcomings are reported to be due to inadequate incentives and poor decision making that needs to promote fairness, equality, equity, and inclusiveness in energy policies and project decision making. The integration of AI in energy sectors poses various challenges that this study aims to analyze through a comprehensive examination of energy policy processes. The study focuses on (1) the decision-making process during the development stage, (2) the implementation management process for the execution stage, (3) the integration of data science, machine learning, and deep learning in energy systems, and (4) the requirements of energy systems in the context of substantiality. Synergistically, an emerging blueprint of policy, data science and AI, engineering practices, management process, business models, and social approaches that provides a multilateral design and implementation reference is propounded. Finally, a novel framework is developed to develop and implement modern energy policies that minimize risks, promote successful implementation, and advance society’s journey towards net zero and carbon neutral objectives