Ғылым Қазақстанның энергетикасын қалай өзгертеді - сарапшымен сұхбат
Сурет Тегінболат Самұратовтың жеке архивінен
Энергия тиімділігі және тұрақты даму саласының сарапшысы Тегінболат Самұратов Zakon.kz тілшісіне қазақстандық ғылымнан туындап жатқан нақты шешімдер туралы айтып берді. Ол Қазақстандағы Дүниежүзілік Банк пен БҰҰ Даму бағдарламасының жобаларында жұмыс істеген, қазіргі уақытта АҚШ-тағы Mass Save бағдарламасына қатысуда және Жасыл цемент пен Электр энергиясы нарығындағы жасанды интеллект тақырыптарындағы ғылыми зерттеулердің авторларының бірі болып табылады.
- Сіз бірнеше маңызды ғылыми жобаларға қатыстыңыз. Әңгімемізді Жасыл цементтен бастасақ. Неліктен Зерттеу тобы дәл цементке назар аударды?
- Цемент өндірісі әлемдегі көмірқышқыл газы (CO₂) шығарындыларының ең ірі көздерінің бірі болып табылады. Қазақстанда 15 цемент зауыты жұмыс істейді, ал минералдық өнеркәсіп елдің парниктік газдар шығарындыларының елеулі бөлігін құрайды. Мәселенің түп-төркіні химиялық процестерде жатыр: цемент клинкерін өндіру үшін әктас жоғары температурада қыздырылған кезде CO₂ бөлінеді. Бұл шығарындылар отын түріне байланысты емес, себебі олар шикізаттың өзінен пайда болады.
- Зерттеуіңіздің негізгі нәтижелері қандай? Шешім неде?
- Біз цементтің белгілі бір бөлігін кремний түтінімен (silica fume) және поликарбоксилатты суперпластификаторлармен алмастыру мүмкіндігін зерттедік. Кремний түтіні – өнеркәсіптік өндірістің жанама өнімі. Бұл қоспалар бетонның беріктігі мен ұзақ мерзімділігін сақтай отырып, тіпті жақсарта отырып, цементтің қажетті мөлшерін азайтуға мүмкіндік береді.
Тығыздық функционалы теориясын (Density Functional Theory) пайдалана отырып, біз осы компоненттер арасындағы молекулалық өзара әрекеттесулерді талдадық. Зерттеу нәтижелері кремний түтінінің суперпластификаторлардың цемент бөлшектеріне адсорбциясын күшейтетінін көрсетті. Соның нәтижесінде материалдың тұрақтылығы мен тиімділігі артады.
- Бұл зерттеудің нақты әсері қандай?
- Ұлттық инвентаризация деректерін пайдалана отырып, біз үш түрлі сценарийді модельдедік. Жетілдірілген шаралар сценарийінде цементтің бір бөлігі аталған қоспалармен алмастырылған жағдайда, Қазақстанның минералдық өнеркәсібінен шығатын парниктік газдар көлемі 2040 жылға қарай әдеттегі даму сценарийімен салыстырғанда айтарлықтай төмендеуі мүмкін.
Басты қорытынды: молекулалық деңгейдегі материалдық инновациялар ұлттық деңгейдегі шығарындылардың азаюына тікелей ықпал етеді. Бұл жай ғана теория емес. Қазіргі уақытта бұл материалдар бойынша ғылыми жұмыстар жариялану кезеңінде тұр және жақын арада коммерциялық қолданысқа енгізіледі. Бұл тұрақты даму тәжірибелерін жетілдіруге және түрлі салалардағы экологиялық нәтижелерді жақсартуға өз үлесін қосады.
- Сіз Электр энергиясы нарықтарындағы жасанды интеллектке қатысты зерттеуге де қатыстыңыз. Осы туралы толығырақ айтып берсеңіз.
- Біз Қазақстанның тәулік бұрынғы электр энергиясы нарығында стратегиялық баға ұсынуды зерттеу үшін күшейтпелі оқыту (reinforcement learning) әдістерін қолдандық. Зерттеу КОРЭМ нарық операторының екі жарым жылға жуық уақытты қамтитын нақты сауда деректеріне негізделді.
Негізгі сұрақ мынадай болды: жасанды интеллект агенті нарық тұрақтылығын сақтай отырып, неғұрлым тиімді баға ұсынуды үйрене ала ма?
- Зерттеу тобы қандай қорытындыға келді?
- Нәтижелер көрсеткендей, Double Q-learning әдісі генераторлардың табыстылығын шығындарға негізделген дәстүрлі баға ұсынумен салыстырғанда шамамен 0,37%-ға арттырды.
Бұл көрсеткіш аз болып көрінуі мүмкін, алайда көтерме электр энергиясы нарығында мұндай пайыздық өсімнің өзі елеулі қаржылық нәтижелер береді.
Ең маңыздысы – жасанды интеллект нарықтық бағаларды бұрмаламады. Нарықтағы клирингтік бағалардың үлестірімі тұрақты болып қалды, ал тәуліктік баға динамикасы сақталды: ең жоғары жүктеме кезеңдерінде бағалар жоғары, ал төмен жүктеме кезеңдерінде төмен деңгейде болды.
- Бұл нәтижелердің практикалық маңызы неде? Себебі жасанды интеллект негізіндегі сауда алгоритмдері нарықты тұрақсыздандыруы мүмкін деген алаңдаушылық бар.
- Алғашқы тәжірибелерімізде классикалық Q-learning әдісін қолданғанда алгоритм қысқа мерзімді табысты шамамен 0,68%-ға арттырды. Алайда ол тұрақсыз баға ұсыну стратегияларын қалыптастырып, нарықтағы бағалардың құбылмалылығын күшейтті.
Стандартты Q-learning әдісіндегі артық бағалау (overestimation bias) алгоритмнің шектен тыс оптимистік шешімдер қабылдауына әкелді. Double Q-learning осы кемшілікті түзетті.
Бұл зерттеудің басты сабағы – алгоритмнің дұрыс таңдалуы өте маңызды. Кез келген жасанды интеллект құралын қолдана салуға болмайды. Әр міндет үшін ең қолайлы құрал қажет.
Тиімді енгізілген жасанды интеллектке негізделген сауда жүйесі тұрақты жағдайда табыстылықты шамамен 0,37%-ға арттыра алады, ал классикалық әдістерде бұл көрсеткіш 0,68%-ға дейін жетуі мүмкін, бірақ олардың тұрақтылық тәуекелдері жоғары.
- Бұл екі зерттеуді қандай ортақ идея байланыстырады?
- Екі зерттеу де Қазақстандағы нақты мәселелерден туындағанымен, олар әлемдік өнеркәсіп пен сауда салаларында кеңінен танылған проблемаларды қарастырады.
Цемент өндірісінде мәселе – маңызды өнеркәсіп саласындағы жоғары CO₂ шығарындылары. Электр энергиясы нарығында мәселе – генераторлардың нарықты тұрақсыздандырмай, тиімді сауда стратегияларын қолдануы.
Екі жағдайда да біз озық ғылыми әдістерді қолдандық: молекулалық модельдеу үшін DFT әдісін, ал нарықтық модельдеу үшін күшейтпелі оқытуды пайдаландық.
Ең бастысы – ұсынылған шешімдердің барлығы практикалық тұрғыдан жүзеге асыруға болатын шешімдер. Бұл зерттеулер Қазақстан экономикасы мен қоршаған ортасы үшін маңызды мәселелерді шешедідеп сенемін.
- Жас қазақстандық зерттеушілер мен инженерлерге қандай үндеу айтасыз?
- Біз әлемдік деңгейдегі ғылымды Қазақстанда да жасай аламыз.
Бұл ғылыми жұмыстар қазақстандық университеттер мен халықаралық серіктестердің бірлескен еңбегі нәтижесінде дайындалды. Біз қазақстандық нарық деректерін қолдандық және қазақстандық өнеркәсіп үшін шешімдер әзірледік.
Әрине, халықаралық ынтымақтастық пайдалы, бірақ ғылымға үлес қосу үшін міндетті түрде шетелге кетудің қажеті жоқ.
Қызығушылық, тәртіп және нақты сұрақтың болуы жеткілікті.
Менің кеңесім: нақты проблеманы табыңыз, қажетті құралдарды меңгеріңіз және түрлі салаларды біріктіруден қорықпаңыз — Энергия тиімділігі, жасанды интеллект, экономика және мемлекеттік саясат.
Ең үлкен жаңалықтар дәл осы салалардың тоғысқан жерінде пайда болады.
- Сұхбатыңызға рақмет!
