কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশ শক্তি শিল্প এবং পরিবেশ বিজ্ঞান উভয় ক্ষেত্রেই নতুন রূপ দিচ্ছে। শক্তি খাতে, মেশিন লার্নিং নবায়নযোগ্য শক্তির পূর্বাভাস থেকে গ্রিডের নির্ভরযোগ্যতা পর্যন্ত সবকিছু উন্নত করতে ব্যবহৃত হচ্ছে।

একই সময়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে চালানোর জন্য নিজেই প্রচুর বিদ্যুতের প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, ২০২৪ সালে ডেটা সেন্টারগুলি (যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেবা চালায়) প্রায় ৪১৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ ব্যবহার করেছে – যা বিশ্বব্যাপী মোট বিদ্যুতের প্রায় ১.৫% – এবং ২০৩০ সালের মধ্যে এটি দ্বিগুণেরও বেশি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

এই চাহিদা পূরণ করতে বিভিন্ন উৎসের প্রয়োজন হবে: IEA অনুসন্ধান করে যে নতুন ডেটা সেন্টারের বিদ্যুতের প্রায় অর্ধেকই নবায়নযোগ্য উৎস থেকে আসবে (বাকি অংশে প্রাকৃতিক গ্যাস, পারমাণবিক এবং অন্যান্য উৎস থাকবে)। এই দ্বৈত প্রকৃতি – কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্তির প্রয়োজন হলেও শক্তি ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করে – অর্থাৎ শক্তি ও প্রযুক্তি একসাথে এগিয়ে যাচ্ছে।

শক্তি খাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যেই শক্তি উৎপাদন, বিতরণ এবং ব্যবহারকে পরিবর্তন করছে। প্রধান প্রয়োগগুলি হলো:

• নবায়নযোগ্য শক্তির পূর্বাভাস ও সংমিশ্রণ: মেশিন লার্নিং বায়ু ও সৌর শক্তির স্বল্প ও মধ্যমেয়াদী পূর্বাভাসকে ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে। বিশাল পরিমাণ আবহাওয়া ও গ্রিড ডেটা বিশ্লেষণ করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিবর্তনশীল নবায়নযোগ্য শক্তিকে অতিরিক্ত শক্তি নষ্ট না করে সহজে সংযুক্ত করতে সাহায্য করে।
  উদাহরণস্বরূপ, ২০১৯ সালের IRENA রিপোর্টে উল্লেখ আছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চালিত আবহাওয়া ও উৎপাদন পূর্বাভাস সৌর ও বায়ুর শক্তির কার্টেইলমেন্ট কমাতে পারে। IEA-ও একইভাবে জোর দেয় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক পূর্বাভাস গ্রিডকে আরও বিতরণকৃত উৎপাদনের সাথে সামঞ্জস্য করতে সাহায্য করে, “নবায়নযোগ্য শক্তির কার্টেইলমেন্ট ও নির্গমন কমিয়ে”।
  আরও সঠিক পূর্বাভাস অপারেটরদের শক্তি বাজারে ভালো বিড করতে এবং উৎপাদন আরও দক্ষভাবে পরিচালনা করতে সক্ষম করে।
• গ্রিড অপ্টিমাইজেশন ও স্থিতিশীলতা: আধুনিক বিদ্যুৎ গ্রিড জটিল এবং প্রায়ই চূড়ান্ত চাহিদায় চাপের মুখে পড়ে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটি সনাক্তকরণ ও প্রবাহ নিয়ন্ত্রণে সাহায্য করে।
  উদাহরণস্বরূপ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক সিস্টেম দ্রুত যন্ত্রপাতির ব্যর্থতা চিহ্নিত করতে পারে, যা বিদ্যুৎ বিভ্রাট ৩০-৫০% কমিয়ে আনে। স্মার্ট সেন্সর ও নিয়ন্ত্রণ অ্যালগরিদম ট্রান্সমিশন লাইনের কার্যকর ক্ষমতা বাড়াতে পারে।
  IEA অনুমান করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সরঞ্জাম নতুন লাইন নির্মাণ ছাড়াই ১৭৫ গিগাওয়াট অতিরিক্ত ট্রান্সমিশন ক্ষমতা আনলক করতে পারে। ডিজিটাল “স্মার্ট গ্রিড”-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ধারাবাহিকভাবে লোড প্যাটার্ন শিখে চূড়ান্ত চাহিদা কমায় এবং সরবরাহ সামঞ্জস্য করে।
• শিল্প ও ভবনের দক্ষতা: কারখানা, রিফাইনারি, অফিস ও বাড়িতে শক্তি ব্যবহারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে। শিল্পে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ডিজাইন দ্রুততর করে এবং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজ করে।
  IEA রিপোর্ট করে যে বিদ্যমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প শক্তি ব্যবহারে প্রয়োগ করলে মেক্সিকোর বার্ষিক মোট শক্তি ব্যবহারের চেয়ে বেশি শক্তি সাশ্রয় সম্ভব। ভবনে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিটিং/কুলিং ও আলো নিয়ন্ত্রণ করে।
  বর্তমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক HVAC নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা বিশ্বব্যাপী প্রয়োগ করলে প্রায় ৩০০ টেরাওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ চাহিদা কমানো সম্ভব (অস্ট্রেলিয়া ও নিউজিল্যান্ডের সম্মিলিত বার্ষিক উৎপাদনের সমান)। পরিবহন ও চলাচলে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ট্রাফিক প্রবাহ ও লজিস্টিক্স অপ্টিমাইজ করে: একটি অনুমান অনুযায়ী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক রুট পরিকল্পনা বছরে ১২০ মিলিয়ন গাড়ির সমপরিমাণ শক্তি সাশ্রয় করতে পারে, যদিও অতিরিক্ত ড্রাইভিংয়ের মতো প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করা জরুরি।
• শক্তি সঞ্চয় ও বাজার পরিচালনা: শক্তি সঞ্চয় ও বিদ্যুৎ বাজার ডিজাইনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গুরুত্ব অপরিসীম। ব্যাটারি সিস্টেমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দাম ও চাহিদার প্যাটার্ন শিখে সস্তা সময়ে শক্তি কিনে সঞ্চয় করে এবং মূল্যবান সময়ে বিক্রি করে।
  উদাহরণস্বরূপ, অস্ট্রেলিয়ার টেসলার Hornsdale ব্যাটারি প্রকল্পে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা “অটোবিডার” ব্যবহৃত হয় যা মানুষের বিডের তুলনায় আয় পাঁচগুণ বাড়ায়। রিয়েল-টাইম বাজারে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম মিলিসেকেন্ডে শক্তি লেনদেন করে গ্রিডের ভারসাম্য রক্ষা করে।
  IRENA উল্লেখ করে যে এই ধরনের “উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” মডেল ইনট্রাডে মার্কেট ও নমনীয় চাহিদা পরিচালনার জন্য আদর্শ।
• রক্ষণাবেক্ষণ ও পূর্বাভাস: শক্তি প্রবাহের বাইরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণে সাহায্য করে। টারবাইন, ট্রান্সফরমার ও বয়লারগুলোর সেন্সর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলে তথ্য পাঠায় যা ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেয়।
  এতে ডাউনটাইম কমে এবং যন্ত্রপাতির আয়ু বাড়ে। তেল ও গ্যাস খাতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যেই লিক সনাক্ত করছে এবং পাইপলাইনের স্বাস্থ্য পূর্বাভাস দিচ্ছে। নবায়নযোগ্য শক্তিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনুমান করতে পারে কখন একটি বায়ু টারবাইনের সার্ভিস দরকার, যা উচ্চতর আপটাইম ও কম শক্তি অপচয় নিশ্চিত করে।

এই সব প্রয়োগ একসাথে খরচ কমানো, নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানো এবং নির্গমন হ্রাস করতে সাহায্য করে। IEA উল্লেখ করে যে শক্তি ব্যবস্থায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার সরাসরি অপারেশনাল নির্গমন কমাতে পারে – যেমন প্ল্যান্ট দক্ষতা উন্নত করা বা জ্বালানি মিশ্রণ অপ্টিমাইজ করা – যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক শক্তি চাহিদা বাড়ছে।

পরিবেশ সংরক্ষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ

শক্তির বাইরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিবেশ ও জলবায়ু বিজ্ঞানের জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। এটি বড় ডেটাসেটে প্যাটার্ন ও অস্বাভাবিকতা খুঁজে বের করতে পারদর্শী, যা মনিটরিং, মডেলিং ও ব্যবস্থাপনায় কাজে লাগে:

• জলবায়ু ও আবহাওয়া মডেলিং: প্রধান বৈজ্ঞানিক সংস্থাগুলো এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে আবহাওয়া ও জলবায়ু মডেল আরও সঠিক করছে। উদাহরণস্বরূপ, NASA ও IBM মুক্তসুত্র প্রিথ্বি আবহাওয়া-জলবায়ু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল প্রকাশ করেছে, যা দশকের পুরানো ঐতিহাসিক ডেটায় প্রশিক্ষিত।
  এই মডেল জলবায়ু সিমুলেশনের স্থানীয় রেজোলিউশন (আঞ্চলিক স্তর পর্যন্ত) উন্নত করতে পারে এবং স্বল্পমেয়াদী পূর্বাভাস উন্নত করে। এই ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল চরম আবহাওয়া ও জলবায়ু প্রবণতার ভালো পূর্বাভাস দেয়, যা অভিযোজন পরিকল্পনায় সরাসরি সহায়ক।
• বন উজাড় ও ভূমি পর্যবেক্ষণ: স্যাটেলাইট থেকে প্রচুর পরিমাণে পৃথিবীর ছবি সংগ্রহ হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই ছবিগুলো বিশ্লেষণ করে বন ও ভূমির ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করে।
  উদাহরণস্বরূপ, ৩০টিরও বেশি দেশে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে কোটি কোটি হেক্টর বন উজাড়ের মানচিত্র তৈরি ও বনাঞ্চলে কার্বন সঞ্চয় অনুমান করা হয়েছে। ছবি বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয় করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংরক্ষণকর্মীদের প্রায় রিয়েল-টাইমে আবাসস্থল ক্ষতির মানচিত্র দেয় এবং পুনর্বনায়নের লক্ষ্য নির্ধারণে সাহায্য করে।
  একই প্রযুক্তি শহুরে সম্প্রসারণ, হিমবাহ গলন এবং অন্যান্য ভূমি-আচ্ছাদন পরিবর্তন ট্র্যাক করে যা কার্বন ও জীববৈচিত্র্যের ওপর প্রভাব ফেলে।
• সমুদ্র ও দূষণ পরিষ্কার: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দূষণ মানচিত্র তৈরি ও পরিষ্কারে সাহায্য করে। দ্য ওশান ক্লিনআপ এর মতো সংস্থা দূরবর্তী সমুদ্র অঞ্চলে ভাসমান প্লাস্টিক সনাক্ত ও মানচিত্র করার জন্য মেশিন ভিশন ব্যবহার করে।
  স্যাটেলাইট ও ড্রোন ছবিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রশিক্ষণ দিয়ে তারা বিস্তারিত দূষণ মানচিত্র তৈরি করে, যাতে পরিষ্কার করার জাহাজগুলো ঘনত্ব বেশি এলাকায় দক্ষতার সঙ্গে কাজ করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ল্যান্ডফিল ও রিসাইক্লিং প্ল্যান্টেও ব্যবহৃত হয়: একটি স্টার্টআপের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম বিলিয়ন বিলিয়ন বর্জ্য আইটেম স্ক্যান করে হাজার হাজার টন পুনর্ব্যবহারযোগ্য উপাদান চিহ্নিত করেছে যা ফেলা হচ্ছিল।
  উভয় ক্ষেত্রেই, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই প্রক্রিয়াগুলো দ্রুততর করেছে যা আগে হাতে বা মোটেই করা হত না।
• জল ও কৃষি: জল ব্যবস্থাপনায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আবহাওয়া, মাটি ও ব্যবহার ডেটা একত্রিত করে খরা ও বন্যার পূর্বাভাস মডেল করে। কৃষকরা “প্রিসিশন এগ্রিকালচার” টুল (প্রায়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চালিত) ব্যবহার করে সেচ ও সার অপ্টিমাইজ করে, ফলন বাড়ায় এবং অপচয় কমায়।
  বিশ্বব্যাপী বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টেকসই কৃষির গ্রহণযোগ্যতা দ্রুততর করতে পারে, বর্জ্য কমিয়ে ও সম্পদ সংরক্ষণ করে। (উদাহরণস্বরূপ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক সেচ ব্যবস্থা জল ও শক্তি ব্যবহারে প্রায় ৪০% সাশ্রয় দেখিয়েছে।)
• দুর্যোগ প্রতিক্রিয়া ও জীববৈচিত্র্য: জরুরি সেবাগুলো আগুনের বিস্তার পূর্বাভাস, উদ্ধার পথ অপ্টিমাইজেশন এবং ত্রাণ লজিস্টিক সমন্বয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে।
  কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল স্যাটেলাইট ছবি পড়ার জন্য প্রশিক্ষিত হচ্ছে যাতে খরা বা পোকামাকড়ের প্রাদুর্ভাবের লক্ষণ পাওয়া যায় (কৃষকদের জন্য প্রাথমিক সতর্কতা)। বন্যপ্রাণী সংরক্ষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চলন্ত ক্যামেরা ফুটেজ বা অডিও রেকর্ডিং থেকে প্রাণী শনাক্ত করে, বিপন্ন প্রজাতি রক্ষায় সাহায্য করে।
  উদাহরণস্বরূপ, আফ্রিকার একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম আঞ্চলিক আবহাওয়ার প্যাটার্ন পূর্বাভাস শিখে বুরুন্ডি, চাদ ও সুদানের গ্রামগুলোকে আসন্ন বন্যা বা খরার বিষয়ে সতর্ক করেছে।

এই প্রয়োগগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিস্তৃত মূল্য প্রদর্শন করে: জটিল পরিবেশগত ডেটা রিয়েল টাইমে প্রক্রিয়াকরণ, এমন অন্তর্দৃষ্টি প্রদান যা মানুষ একা করতে পারে না (যেমন নির্গমন, সম্পদ ব্যবহার বা বাস্তুতন্ত্র পরিবর্তন)।
UNESCO-এর AI for the Planet উদ্যোগের মতো, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও বৈশ্বিক ডেটার সংমিশ্রণ উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণে সক্ষম করে – যেমন চরম আবহাওয়া ও সমুদ্রপৃষ্ঠের উচ্চতা বৃদ্ধির জন্য প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থা তৈরি করে তিন বিলিয়নেরও বেশি ঝুঁকিপূর্ণ মানুষকে রক্ষা করা।

চ্যালেঞ্জ ও নৈতিক বিবেচনা

প্রতিশ্রুতির পাশাপাশি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্তি ব্যবহার ও পরিবেশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জও তৈরি করে:

• শক্তি ও কার্বন পদচিহ্ন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল প্রশিক্ষণ ও চালানো – বিশেষ করে বড় ভাষা মডেল (LLM) – প্রচুর বিদ্যুৎ খরচ করে। IEA সতর্ক করে যে ডেটা সেন্টারগুলি দ্রুত বর্ধনশীল বিদ্যুৎ ভোক্তা।
  জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যেই একটি ছোট দেশের সমপরিমাণ বিদ্যুৎ ব্যবহার করে। UNESCO অনুসারে, একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রম্পট পরিবেশন প্রায় ০.৩৪ ওয়াট-ঘণ্টা ব্যবহার করে (বিশ্বব্যাপী বছরে ৩০০ গিগাওয়াট-ঘণ্টারও বেশি, যা প্রায় ৩০ লক্ষ মানুষের বার্ষিক ব্যবহার)।
  যদি নিয়ন্ত্রণ না করা হয়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিশ্বব্যাপী নির্গমনের অংশ আজকের ~০.৫% থেকে ২০৩৫ সালের মধ্যে ১-১.৫% পর্যন্ত বাড়তে পারে। (তুলনামূলকভাবে, শক্তি খাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার ২০৩৫ সালের মধ্যে CO₂ নির্গমন ৫% পর্যন্ত কমাতে পারে – যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নিজস্ব পদচিহ্নের চেয়ে অনেক বড় সুবিধা – তবে তা অর্জনের জন্য অনেক বাধা অতিক্রম করতে হবে।)
• সম্পদ ব্যবহার: ডেটা সেন্টার নির্মাণ ও ঠান্ডা করার জন্য কাঁচামাল ও জল প্রয়োজন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য একটি কম্পিউটার তৈরি করতে শত শত কেজি খনিজ ও ধাতুর প্রয়োজন হয়, এবং বিশেষায়িত চিপে গ্যালিয়ামের মতো বিরল উপাদান ব্যবহৃত হয় (গ্যালিয়ামের ৯৯% এর বেশি পরিশোধন চীনে হয়)।
  এগুলো ইলেকট্রনিক বর্জ্য ও খনির প্রভাব বাড়ায়। ডেটা সেন্টার ঠান্ডা করতে প্রচুর জল ব্যবহার করে – একটি অনুমান অনুযায়ী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত ঠান্ডা করার জন্য ডেনমার্কের জাতীয় জল ব্যবহারের ছয় গুণ জল প্রয়োজন হতে পারে।
  এই প্রভাবগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধিকে সাবধানে পরিচালনা করার প্রয়োজনীয়তা নির্দেশ করে।
• প্রতিক্রিয়া ও সমতা প্রভাব: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দক্ষতা বৃদ্ধির সুবিধা ব্যবহারকারীরা বেশি খরচ করলে (যেমন সস্তা ভ্রমণ বা শক্তি ব্যবহার) ক্ষতিপূরণ হতে পারে। IEA সতর্ক করে যে সাবধান নীতি ছাড়া কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নেট জলবায়ু সুবিধা প্রতিক্রিয়া প্রভাব দ্বারা ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে।
  তদুপরি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গ্রহণযোগ্যতা অসম: মাত্র কয়েকটি দেশ ও কোম্পানির কাছে সম্পূর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের জন্য অবকাঠামো ও ডেটা রয়েছে। IEA উল্লেখ করে যে শক্তি খাতে প্রযুক্তি শিল্পের তুলনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দক্ষতা কম এবং অনেক অঞ্চলে (বিশেষ করে গ্লোবাল সাউথে) ডেটা সেন্টারের অভাব রয়েছে।
  এটি ডিজিটাল বিভাজন বাড়াতে পারে যদি সমাধান না করা হয়।
• নৈতিক ও শাসন বিষয়: কার্বনের বাইরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সামাজিক ঝুঁকি বহন করে। শক্তি ও পরিবেশে স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ন্যায্য ও স্বচ্ছ হতে হবে।
  গোপনীয়তা (যেমন স্মার্ট মিটারে), অ্যালগরিদমে পক্ষপাত এবং গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামোর সাইবারসিকিউরিটি গুরুতর উদ্বেগ। বিশেষজ্ঞরা মানদণ্ড ও নীতিমালা প্রয়োজনীয়তা জোর দিয়ে বলেন: UNESCO ও জাতিসংঘ উদ্যোগ দেশগুলোকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিকতা ও টেকসইতা নির্দেশিকা গ্রহণে উৎসাহিত করে।
  উদাহরণস্বরূপ, UNESCO-এর ২০২১ সালের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নৈতিকতা সুপারিশে পরিবেশগত প্রভাবের একটি অধ্যায় অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সহযোগিতামূলক কাঠামো ও নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করবে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলো সত্যিই টেকসই লক্ষ্য পূরণে সাহায্য করে, অনিচ্ছাকৃত ক্ষতি ছাড়া।

বিশ্বব্যাপী উদ্যোগ ও ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

সরকার ও আন্তর্জাতিক সংস্থাগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভূমিকা স্বীকার করছে। উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শক্তি বিভাগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে গ্রিড আধুনিকীকরণের জন্য প্রোগ্রাম চালু করেছে।

একটি DOE রিপোর্ট (২০২৪) গ্রিড পরিকল্পনা, অনুমোদন ও স্থিতিশীলতায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গুরুত্ব তুলে ধরে, এবং এমনকি ফেডারেল পর্যালোচনায় LLM ব্যবহারের সম্ভাবনাও দেখায়। অনুরূপভাবে, IEA তার নিজস্ব বিশ্বব্যাপী বিশ্লেষণ (“Energy and AI”, ২০২৫) প্রকাশ করেছে নীতিনির্ধারকদের জন্য নির্দেশিকা হিসেবে।

জাতিসংঘের পক্ষ থেকে, UNESCO-এর AI for the Planet Alliance (UNDP, প্রযুক্তি অংশীদার ও এনজিওদের সঙ্গে) জলবায়ু পরিবর্তনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমাধান অগ্রাধিকার ও বিস্তার করতে কাজ করছে। এর লক্ষ্যগুলোর মধ্যে রয়েছে শীর্ষ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার ক্ষেত্র চিহ্নিতকরণ (যেমন নির্গমন ট্র্যাকিং) এবং উদ্ভাবনকে অর্থায়ন ও অংশীদারদের সঙ্গে সংযুক্ত করা।

অগ্রসর দৃষ্টিতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব আরও বাড়বে। ছোট, আরও দক্ষ মডেলগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পদচিহ্ন নাটকীয়ভাবে কমাতে পারে। 

একই সময়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক শক্তি সমাধান (যেমন স্মার্ট নবায়নযোগ্য গ্রিড ও অভিযোজিত জলবায়ু পূর্বাভাস) জলবায়ু সংকট মোকাবেলায় হাতিয়ার সরবরাহ করে। সুবিধা অর্জনের জন্য অব্যাহত গবেষণা ও উন্নয়ন, মুক্ত ডেটা শেয়ারিং এবং দায়িত্বশীল নীতিমালা প্রয়োজন।

বিশ্ব অর্থনৈতিক ফোরাম উল্লেখ করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোনো জাদুকরী সমাধান নয় – তবে সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টায় এটি টেকসই শক্তি ও পরিবেশ রক্ষায় শক্তিশালী ত্বরান্বিতকারী হতে পারে।

>>> আরও জানুন:

চিকিৎসা ও স্বাস্থ্যসেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

স্মার্ট কৃষিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শক্তি ব্যবস্থা ও পরিবেশ বিজ্ঞানকে বিপ্লবী রূপ দিচ্ছে, উন্নত দক্ষতা ও নতুন অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করছে iea.org science.nasa.gov। তবে, এর দ্রুত বৃদ্ধি শক্তি ও সম্পদ ব্যবহার বাড়ায়, যা টেকসইতার উদ্বেগ সৃষ্টি করে unesco.org unep.org।

মোট প্রভাব নির্ভর করবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চাহিদা ও সম্ভাবনা সঠিকভাবে পরিচালনার ওপর: নির্গমন কমাতে ও বাস্তুতন্ত্র রক্ষায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা, একই সঙ্গে এর নিজস্ব পরিবেশগত পদচিহ্ন কমানো।

আন্তর্জাতিক উদ্যোগগুলো (IEA, UNESCO, DOE ইত্যাদি) জোর দিয়ে বলে যে নীতি, উদ্ভাবন ও বৈশ্বিক সহযোগিতা অপরিহার্য যাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জলবায়ু পরিবর্তন মোকাবেলা ও পরিচ্ছন্ন শক্তিতে রূপান্তরে শত্রু নয়, বরং সহযোগী হয় iea.org unesco.org।