معرفی اولین سیستم یادگیری تقویتی کوانتومی برای مدیریت انرژی خانگی

عنوان خبر: معرفی اولین سیستم یادگیری تقویتی کوانتومی برای مدیریت انرژی خانگی
ژانر/موضوع: محاسبات کوانتومی، یادگیری ماشین کوانتومی

تاریخ انتشار خبر: 2 اکتبر 2025
لینک خبر: The Quantum Insider

چکیده:
پژوهشگران کره جنوبی، اولین سیستم یادگیری تقویتی کوانتومی با متغیر پیوسته (QRL) را برای مدیریت انرژی و کنترل سامانه‌های گرمایش، سرمایش و تهویه (HVAC) در خانه‌ها توسعه داده‌اند. این دستاورد نشان میدهد که ترکیب تشخیص لحظه‌ای حضور افراد، کنترل سرمایش چندمنطقه‌ای و داده‌های محیطی میتواند بدون کاهش آسایش حرارتی، بیش از ۶۰٪ در مصرف انرژی و هزینه برق صرفه‌جویی ایجاد کند. این روش که بر پایه‌ی محاسبات کوانتومی است، توانایی بالایی در مدیریت شرایط پیچیده و چندبعدی دارد و میتواند به‌خوبی با تغییرات پیش‌بینی‌ناپذیر مانند نوسانات آب‌وهوا یا حضور افراد سازگار شود. این فناوری با تجهیزات رایج HVAC کاملاً سازگار است، به‌راحتی قابل نصب بوده و امکان گسترش آن از مقیاس خانه‌ها تا ریزشبکه‌ها و نیروگاه‌های مجازی وجود دارد. به گفته‌ی پژوهشگران، QRL میتواند گامی مهم به‌سوی مدیریت هوشمند، سریع و ایمن انرژی در سامانه‌های بزرگ آینده باشد.

شرح کامل خبر:

پژوهشگران کره جنوبی با توسعه‌ی نخستین sdsjl یادگیری تقویتی کوانتومی با متغیر پیوسته (QRL) برای مدیریت توان خانگی و سامانه‌های گرمایش، سرمایش و تهویه (HVAC) به دستاوردی مهم در به‌کارگیری محاسبات کوانتومی در حوزه‌ی بهینه‌سازی انرژی دست یافته‌اند. این پژوهش به سرپرستی دکتر سانگ‌کیوم لی، استادیار مهندسی کامپیوتر در دانشگاه ملی هانبَت انجام شده و نتایج آن ابتدا در ژوئن و سپس در شماره‌ی سپتامبر ۲۰۲۵ ژورنال Energy and AI منتشر شده است.

سیستم‌های HVAC در ساختمان‌ها سهم قابل توجهی از مصرف انرژی جهانی را به خود اختصاص می‌دهند. کنترل هوشمند این سیستم‌ها بر اساس حضور افراد می‌تواند ۲۰ تا ۵۰ درصد در مصرف انرژی خانگی صرفه‌جویی کند، اما فناوری‌های فعلی با مشکلاتی همچون دوره‌ی بازگشت سرمایه طولانی، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و نوسان در سطح آسایش حرارتی مواجه‌اند. برای غلبه بر این محدودیت‌ها، تیم پژوهشی کره‌ای از اصول محاسبات کوانتومی در یادگیری تقویتی بهره گرفت تا بهینه‌سازی سریع‌تر و کارآمدتری از محیط‌های پویا و پیچیده مانند ساختمان‌های چندمنطقه‌ای انجام دهد.

برخلاف روش‌های یادگیری ماشینی کلاسیک، سامانه‌ی QRL از حالت‌های کوانتومی برای نمایش متغیرهای پیوسته استفاده می‌کند و قادر است فضاهای حالت و کنش با ابعاد بسیار بالا را به‌طور مؤثر پردازش کند. این سیستم با ترکیب تشخیص لحظه‌ای حضور افراد با استفاده از یادگیری عمیق، سرمایش چندمنطقه‌ای و الگوریتم‌های خوشه‌بندی که شرایط مشابه را گروه‌بندی کرده و عملکرد سیستم را تنظیم می‌کنند، کنترل دقیقی را فراهم می‌آورد. در شبیه‌سازی‌هایی که بر اساس داده‌های واقعی ۲۶ خانه طی سه ماه انجام شد، این سامانه توانست در مقایسه با روش‌های کلاسیکی مانند DDPG و PPO، به ترتیب ۶۳٪ و ۶۲٫۴٪ کاهش در مصرف انرژی و ۶۴٫۴٪ و ۶۲٫۵٪ کاهش در هزینه برق را بدون افت آسایش حرارتی به‌دست آورد.

چارچوب پیشنهادی به‌راحتی با تجهیزات موجود سازگار است، با حسگرهای استاندارد دما، حضور و CO₂ کار می‌کند، و در برابر عدم قطعیت و نویز داده‌ها مقاوم است. همچنین می‌توان آن را از مقیاس آپارتمان تا ساختمان‌های بزرگ، ریزشبکه‌ها و نیروگاه‌های مجازی (VPP) گسترش داد.

دکتر لی تأکید می‌کند که این فناوری می‌تواند پایه‌ی نسل جدید ترموستات‌های هوشمند، سامانه‌های خودکار مدیریت انرژی خانگی و ساختمان‌های کارآمد و تعاملی با شبکه باشد؛ جایی که میلیون‌ها خانه با همکاری یکدیگر به تعادل شبکه‌های مبتنی بر انرژی‌های تجدیدپذیر کمک می‌کنند. با پیشرفت سخت‌افزارهای کوانتومی، جستجوی سیاست‌های بهینه با شتاب کوانتومی می‌تواند فرایند یادگیری در سامانه‌های پیچیده‌ی چندانرژی مانند HVAC، خودروهای برقی و سامانه‌های ذخیره‌سازی انرژی را سرعت بخشد.

در چشم‌انداز بلندمدت، این تیم پژوهشی امیدوار است چنین فناوری‌هایی زمینه‌ساز توسعه‌ی کنترل‌کننده‌های کوانتومی استاندارد، امن و قابل گواهی شوند که بتوانند به‌صورت خودکار آسایش حرارتی، هزینه‌ها و میزان انتشار کربن را بهینه کنند و بدین ترتیب راه را برای شهرهای هوشمند، پایدار و انرژی‌کارآمد آینده هموار سازند.


منابع:

[1] https://thequantuminsider.com/2025/10/02/scientists-report-quantum-ai-could-cut-home-energy-consumption/

[2] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546825000734?via%3Dihub

دیدگاه خود را درباره این خبر با ما به اشتراک بگذارید.