L'intégration de systèmes photovoltaïques (PV), de technologies de dessalement et d'intelligence artificielle (IA) combinée à l'apprentissage automatique (ML) a introduit une nouvelle ère de recherche et d'innovation remarquables. Cet article de synthèse examine en profondeur les progrès récents dans le domaine, en se concentrant sur l'interaction entre les systèmes photovoltaïques et le dessalement de l'eau dans le cadre des applications d'IA et de ML, tout en analysant les recherches actuelles pour identifier les modèles, les obstacles et les perspectives importants dans ce domaine interdisciplinaire. En outre, l'examen examine l'intégration des méthodes d'IA et de ML dans l'amélioration des performances des systèmes photovoltaïques. Cela comprend l'augmentation de leur efficacité, la mise en œuvre de stratégies de maintenance prédictive et la surveillance en temps réel. Il explore également l'influence transformatrice des algorithmes intelligents sur les techniques de dessalement, en abordant spécifiquement les préoccupations relatives à la consommation d'énergie, à l'évolutivité et à la durabilité environnementale. Cet article fournit une analyse approfondie de la littérature actuelle, identifiant les domaines où la recherche fait défaut et suggérant des pistes d'investigation futures potentielles. Ces progrès ont permis d'accroître l'efficacité, de réduire les dépenses et d'améliorer la durabilité du système photovoltaïque. En utilisant des technologies d'intelligence artificielle, la productivité de l'eau douce peut augmenter de 10 % et l'efficacité. Cette revue offre des perspectives significatives et informatives pour les chercheurs, les ingénieurs et les décideurs politiques impliqués dans les technologies des énergies renouvelables et de l'eau. Il met en lumière les dernières avancées en matière de systèmes photovoltaïques et de dessalement, facilitées par l'IA et le ML. L'examen vise à orienter vers un avenir plus durable et technologiquement avancé.

La integración de sistemas fotovoltaicos (PV), tecnologías de desalinización e Inteligencia Artificial (IA) combinada con Machine Learning (ML) ha introducido una nueva era de investigación e innovación notables. Este artículo de revisión examina a fondo los avances recientes en el campo, centrándose en la interacción entre los sistemas fotovoltaicos y la desalinización del agua en el marco de las aplicaciones de IA y ML, junto con el análisis de la investigación actual para identificar patrones, obstáculos y perspectivas significativos en este campo interdisciplinario. Además, la revisión examina la incorporación de métodos de IA y ML para mejorar el rendimiento de los sistemas fotovoltaicos. Esto incluye aumentar su eficiencia, implementar estrategias de mantenimiento predictivo y permitir el monitoreo en tiempo real. También explora la influencia transformadora de los algoritmos inteligentes en las técnicas de desalinización, abordando específicamente las preocupaciones relacionadas con el uso de energía, la escalabilidad y la sostenibilidad ambiental. Este artículo proporciona un análisis exhaustivo de la literatura actual, identificando áreas en las que falta investigación y sugiriendo posibles vías futuras para la investigación. Estos avances han dado como resultado una mayor eficiencia, una disminución de los gastos y una mejor sostenibilidad del sistema fotovoltaico. Al utilizar tecnologías de inteligencia artificial, la productividad y la eficiencia del agua dulce pueden aumentar en un 10 %. Esta revisión ofrece perspectivas significativas e informativas para investigadores, ingenieros y responsables políticos involucrados en la energía renovable y la tecnología del agua. Arroja luz sobre los últimos avances en sistemas fotovoltaicos y desalinización, que se ven facilitados por la IA y el ML. La revisión tiene como objetivo orientar hacia un futuro más sostenible y tecnológicamente avanzado.

Integration of photovoltaic (PV) systems, desalination technologies, and Artificial Intelligence (AI) combined with Machine Learning (ML) has introduced a new era of remarkable research and innovation. This review article thoroughly examines the recent advancements in the field, focusing on the interplay between PV systems and water desalination within the framework of AI and ML applications, along with it analyses current research to identify significant patterns, obstacles, and prospects in this interdisciplinary field. Furthermore, review examines the incorporation of AI and ML methods in improving the performance of PV systems. This includes raising their efficiency, implementing predictive maintenance strategies, and enabling real-time monitoring. It also explores the transformative influence of intelligent algorithms on desalination techniques, specifically addressing concerns pertaining to energy usage, scalability, and environmental sustainability. This article provides a thorough analysis of the current literature, identifying areas where research is lacking and suggesting potential future avenues for investigation. These advancements have resulted in increased efficiency, decreased expenses, and improved sustainability of PV system. By utilizing artificial intelligence technologies, freshwater productivity can increase by 10 % and efficiency. This review offers significant and informative perspectives for researchers, engineers, and policymakers involved in renewable energy and water technology. It sheds light on the latest advancements in photovoltaic systems and desalination, which are facilitated by AI and ML. The review aims to guide towards a more sustainable and technologically advanced future.

أدى دمج الأنظمة الكهروضوئية (PV) وتقنيات تحلية المياه والذكاء الاصطناعي (AI) جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي (ML) إلى إدخال حقبة جديدة من البحث والابتكار اللافتين للنظر. تبحث مقالة المراجعة هذه بدقة التطورات الأخيرة في هذا المجال، مع التركيز على التفاعل بين الأنظمة الكهروضوئية وتحلية المياه في إطار تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، إلى جانب تحليل الأبحاث الحالية لتحديد الأنماط والعقبات والآفاق المهمة في هذا المجال متعدد التخصصات. علاوة على ذلك، تدرس المراجعة دمج طرق الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في تحسين أداء الأنظمة الكهروضوئية. ويشمل ذلك رفع كفاءتها، وتنفيذ استراتيجيات الصيانة التنبؤية، وتمكين المراقبة في الوقت الفعلي. كما يستكشف التأثير التحويلي للخوارزميات الذكية على تقنيات تحلية المياه، ويعالج على وجه التحديد المخاوف المتعلقة باستخدام الطاقة وقابلية التوسع والاستدامة البيئية. تقدم هذه المقالة تحليلاً شاملاً للأدبيات الحالية، وتحديد المجالات التي تفتقر إلى البحث واقتراح السبل المستقبلية المحتملة للتحقيق. وقد أدت هذه التطورات إلى زيادة الكفاءة، وانخفاض النفقات، وتحسين استدامة النظام الكهروضوئي. من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تزيد إنتاجية المياه العذبة بنسبة 10 ٪ والكفاءة. تقدم هذه المراجعة وجهات نظر مهمة وغنية بالمعلومات للباحثين والمهندسين وواضعي السياسات المشاركين في تكنولوجيا الطاقة المتجددة والمياه. ويسلط الضوء على أحدث التطورات في الأنظمة الكهروضوئية وتحلية المياه، والتي يسهلها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تهدف المراجعة إلى التوجيه نحو مستقبل أكثر استدامة وتقدماً من الناحية التكنولوجية.