رشد هوش مصنوعی در حال بازتعریف صنعت انرژی و علوم محیط زیست است. در بخش انرژی، یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی پیش‌بینی‌های انرژی‌های تجدیدپذیر تا اطمینان از پایداری شبکه به کار گرفته می‌شود.
در عین حال، خود هوش مصنوعی نیازمند مصرف قابل توجهی از برق است. به عنوان مثال، مراکز داده (که خدمات هوش مصنوعی را اجرا می‌کنند) در سال ۲۰۲۴ حدود ۴۱۵ تراوات ساعت برق مصرف کردند که تقریباً ۱.۵٪ از برق جهانی است و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ بیش از دو برابر شود.
تأمین این نیاز به منابع متنوعی نیاز دارد: آژانس بین‌المللی انرژی (IEA) تخمین می‌زند که حدود نیمی از برق مراکز داده جدید از منابع تجدیدپذیر تأمین خواهد شد (و بقیه از گاز طبیعی، هسته‌ای و سایر منابع). این دوگانگی — نیاز هوش مصنوعی به انرژی در حالی که به مدیریت انرژی کمک می‌کند — نشان می‌دهد که انرژی و فناوری در مسیر مشترکی قرار دارند.
کاربردهای هوش مصنوعی در بخش انرژی
هوش مصنوعی در حال حاضر نحوه تولید، توزیع و مصرف انرژی را متحول کرده است. کاربردهای کلیدی شامل موارد زیر است:
- پیش‌بینی و ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر: یادگیری ماشین می‌تواند پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت و میان‌مدت تولید انرژی باد و خورشید را به طور چشمگیری بهبود بخشد. با تحلیل داده‌های گسترده هواشناسی و شبکه، هوش مصنوعی ادغام منابع متغیر تجدیدپذیر را بدون هدررفت انرژی اضافی آسان‌تر می‌کند.
برای مثال، گزارشی از IRENA در سال ۲۰۱۹ اشاره می‌کند که پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند کاهش محدودیت‌های تولید انرژی خورشیدی و بادی را به همراه داشته باشد. آژانس بین‌المللی انرژی نیز تأکید می‌کند که پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به تعادل شبکه‌ها با تولید پراکنده بیشتر کمک می‌کند و «محدودیت‌ها و انتشار آلاینده‌های انرژی‌های تجدیدپذیر را کاهش می‌دهد».
پیش‌بینی‌های دقیق‌تر به اپراتورها امکان می‌دهد در بازارهای انرژی بهتر پیشنهاد دهند و تولید را بهینه‌تر مدیریت کنند. - بهینه‌سازی و پایداری شبکه: شبکه‌های برق مدرن پیچیده و اغلب تحت فشار تقاضاهای اوج هستند. هوش مصنوعی با شناسایی خودکار خطاها و مدیریت جریان کمک می‌کند.
برای مثال، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند خرابی تجهیزات را سریع‌تر شناسایی کنند و زمان قطعی را ۳۰ تا ۵۰ درصد کاهش دهند. حسگرهای هوشمند و الگوریتم‌های کنترل نیز می‌توانند ظرفیت مؤثر خطوط انتقال را افزایش دهند.
آژانس بین‌المللی انرژی پیش‌بینی می‌کند که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند تا ۱۷۵ گیگاوات ظرفیت اضافی انتقال بدون نیاز به ساخت خطوط جدید آزاد کنند. در یک «شبکه هوشمند» دیجیتال‌شده، هوش مصنوعی به طور مداوم الگوهای بار را یاد می‌گیرد تا اوج‌ها را کاهش داده و عرضه را متعادل کند. - کارایی صنعتی و ساختمانی: هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه‌ها، پالایشگاه‌ها، دفاتر و منازل استفاده می‌شود. در صنعت، هوش مصنوعی طراحی را تسریع و فرآیندها را بهینه می‌کند.
آژانس بین‌المللی انرژی گزارش می‌دهد که به‌کارگیری هوش مصنوعی موجود در مصرف انرژی صنعتی می‌تواند بیش از کل مصرف سالانه مکزیک صرفه‌جویی کند. در ساختمان‌ها، هوش مصنوعی سیستم‌های گرمایش، سرمایش و روشنایی را مدیریت می‌کند.
سیستم‌های کنترل HVAC مبتنی بر هوش مصنوعی، اگر به صورت جهانی گسترش یابند، می‌توانند تقاضای برق را حدود ۳۰۰ تراوات ساعت در سال کاهش دهند (که معادل تولید سالانه ترکیبی استرالیا و نیوزیلند است). در حمل‌ونقل و جابجایی، هوش مصنوعی جریان ترافیک و لجستیک را بهینه می‌کند: یک برآورد نشان می‌دهد برنامه‌ریزی مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به اندازه مصرف انرژی ۱۲۰ میلیون خودرو در یک سال صرفه‌جویی کند، هرچند اثرات بازگشتی (مانند افزایش رانندگی) باید مدیریت شود. - ذخیره‌سازی انرژی و عملیات بازار: هوش مصنوعی برای ذخیره‌سازی انرژی و طراحی بازار برق حیاتی است. در سیستم‌های باتری، هوش مصنوعی الگوهای قیمت و تقاضا را یاد می‌گیرد تا در زمان ارزان خرید و ذخیره کند و در زمان ارزشمند بفروشد.
برای مثال، پروژه باتری هورنزدیل تسلا در استرالیا از یک «خودپیشنهاددهنده» هوش مصنوعی استفاده می‌کند که درآمد را نسبت به پیشنهاددهی انسانی پنج برابر می‌کند. در بازارهای لحظه‌ای، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در میلی‌ثانیه برق معامله کنند تا شبکه‌ها را متعادل نگه دارند.
IRENA اشاره می‌کند که چنین مدل‌های «هوش مصنوعی پیشرفته» برای مدیریت بازارهای درون‌روزی و تقاضای انعطاف‌پذیر ایده‌آل هستند. - نگهداری و پیش‌بینی: فراتر از جریان‌های انرژی، هوش مصنوعی در نگهداری پیش‌بینانه کمک می‌کند. حسگرهای توربین‌ها، ترانسفورماتورها و دیگ‌ها داده‌هایی را به مدل‌های هوش مصنوعی می‌دهند که خرابی‌ها را پیش‌بینی می‌کنند.
این موضوع زمان خاموشی را کاهش داده و عمر تجهیزات را افزایش می‌دهد. در صنعت نفت و گاز، هوش مصنوعی در حال حاضر نشت‌ها را شناسایی و سلامت خطوط لوله را پیش‌بینی می‌کند. در انرژی‌های تجدیدپذیر، هوش مصنوعی می‌تواند زمان نیاز به سرویس توربین‌های بادی را تخمین بزند و با این کار زمان کارکرد بالاتر و هدررفت انرژی کمتر را تضمین کند.
این کاربردها به طور مشترک به کاهش هزینه‌ها، افزایش قابلیت اطمینان و کاهش انتشار آلاینده‌ها کمک می‌کنند. آژانس بین‌المللی انرژی اشاره می‌کند که استفاده از هوش مصنوعی در سراسر سیستم برق می‌تواند به طور مستقیم انتشار عملیاتی را کاهش دهد — برای مثال با بهبود کارایی نیروگاه یا بهینه‌سازی ترکیب سوخت — حتی در حالی که تقاضای انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش می‌یابد.
کاربردهای هوش مصنوعی در حفاظت از محیط زیست
فراتر از انرژی، هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای محیط زیست و علوم اقلیمی است. این فناوری در یافتن الگوها و ناهنجاری‌ها در داده‌های بزرگ بسیار موفق است و برای پایش، مدل‌سازی و مدیریت کاربرد دارد:
- مدل‌سازی اقلیم و هواشناسی: سازمان‌های علمی بزرگ اکنون از هوش مصنوعی برای دقیق‌تر کردن مدل‌های هوا و اقلیم استفاده می‌کنند. برای مثال، ناسا و IBM مدل هوش مصنوعی اقلیمی-هواشناسی متن‌باز Prithvi را منتشر کرده‌اند که بر اساس دهه‌ها داده تاریخی آموزش دیده است.
این مدل می‌تواند وضوح مکانی شبیه‌سازی‌های اقلیمی را تا مقیاس منطقه‌ای افزایش دهد و پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت را بهبود بخشد. چنین مدل‌های هوش مصنوعی امکان پیش‌بینی بهتر رویدادهای شدید جوی و روندهای اقلیمی را فراهم می‌کنند که مستقیماً برنامه‌ریزی سازگاری را هدایت می‌کند. - پایش جنگل‌زدایی و زمین: ماهواره‌ها حجم عظیمی از تصاویر زمین را تولید می‌کنند. هوش مصنوعی این تصاویر را برای پایش جنگل‌ها و استفاده از زمین تحلیل می‌کند.
برای مثال، پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در بیش از ۳۰ کشور برای نقشه‌برداری میلیون‌ها هکتار جنگل‌زدایی و برآورد کربن ذخیره‌شده در جنگل‌ها به کار رفته‌اند. با خودکارسازی تحلیل تصاویر، هوش مصنوعی نقشه‌های تقریباً بلادرنگ از از دست رفتن زیستگاه ارائه می‌دهد و به هدف‌گذاری بازکاشت جنگل کمک می‌کند.
روش‌های مشابه توسعه شهری، ذوب یخچال‌ها و سایر تغییرات پوشش زمین که بر کربن و تنوع زیستی تأثیر می‌گذارند را رصد می‌کنند. - پاکسازی اقیانوس و آلودگی: هوش مصنوعی همچنین در نقشه‌برداری آلودگی و هدایت پاکسازی کمک می‌کند. سازمان‌هایی مانند The Ocean Cleanup از بینایی ماشین برای شناسایی و نقشه‌برداری پلاستیک‌های شناور در مناطق دورافتاده اقیانوس استفاده می‌کنند.
با آموزش هوش مصنوعی بر تصاویر ماهواره‌ای و پهپادی، آنها نقشه‌های دقیق آلودگی ایجاد می‌کنند تا کشتی‌های پاکسازی بتوانند به طور مؤثر مناطق با تراکم بالا را هدف قرار دهند. هوش مصنوعی همچنین در محل‌های دفن زباله و کارخانه‌های بازیافت به کار می‌رود: سیستم هوش مصنوعی یک استارتاپ میلیاردها قطعه زباله را اسکن کرده و ده‌ها هزار تن مواد قابل بازیافت که دور ریخته می‌شدند را شناسایی کرده است.
در هر دو مورد، هوش مصنوعی فرآیندهایی را که قبلاً دستی یا انجام نشده بودند، به طور چشمگیری تسریع می‌کند. - مدیریت آب و کشاورزی: در مدیریت آب، هوش مصنوعی پیش‌بینی خشکسالی و سیل را با ادغام داده‌های هواشناسی، خاک و مصرف بهبود می‌بخشد. کشاورزان از ابزارهای «کشاورزی دقیق» (اغلب مبتنی بر هوش مصنوعی) برای بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی استفاده می‌کنند که باعث افزایش محصول و کاهش روان‌آب می‌شود.
کارشناسان جهانی اشاره می‌کنند که هوش مصنوعی می‌تواند سرعت پذیرش کشاورزی پایدار را افزایش دهد، ضایعات را کاهش داده و منابع را حفظ کند. (برای مثال، سیستم‌های آبیاری مبتنی بر هوش مصنوعی تا ۴۰٪ صرفه‌جویی در مصرف آب و انرژی را نشان داده‌اند.) - پاسخ به بلایا و تنوع زیستی: خدمات اضطراری از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی گسترش آتش‌سوزی، بهینه‌سازی مسیرهای تخلیه و حتی هماهنگی لجستیک امدادرسانی استفاده می‌کنند.
مدل‌های هوش مصنوعی برای خواندن تصاویر ماهواره‌ای به منظور شناسایی نشانه‌های خشکسالی یا شیوع آفات (هشدار زودهنگام برای کشاورزان) آموزش داده می‌شوند. حفاظت از حیات وحش از هوش مصنوعی برای شناسایی حیوانات در فیلم‌های دوربین حرکتی یا ضبط‌های صوتی بهره می‌برد که به حفاظت از گونه‌های در معرض خطر کمک می‌کند.
برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی در آفریقا یاد گرفته است الگوهای اقلیمی منطقه‌ای را پیش‌بینی کند تا روستاهای بوروندی، چاد و سودان را درباره سیل یا خشکسالی‌های پیش رو هشدار دهد.
این کاربردها ارزش گسترده هوش مصنوعی را نشان می‌دهند: پردازش داده‌های پیچیده محیط زیستی در زمان واقعی و ارائه بینش‌هایی (مانند انتشار آلاینده‌ها، مصرف منابع یا تغییرات اکوسیستم) که انسان‌ها به تنهایی قادر به مدیریت آنها نیستند.
همانطور که ابتکار هوش مصنوعی برای سیاره یونسکو تأکید می‌کند، ترکیب هوش مصنوعی با داده‌های جهانی می‌تواند تصمیم‌گیری‌های بهتری را ممکن سازد — برای مثال ایجاد سیستم‌های هشدار زودهنگام برای شرایط جوی شدید و افزایش سطح دریا که بیش از سه میلیارد نفر آسیب‌پذیر را محافظت می‌کند.
چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی
با وجود وعده‌هایش، هوش مصنوعی چالش‌های مهمی برای مصرف انرژی و محیط زیست ایجاد می‌کند:
- مصرف انرژی و ردپای کربنی: آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی — به ویژه مدل‌های بزرگ زبان (LLM) — برق زیادی مصرف می‌کند. آژانس بین‌المللی انرژی هشدار می‌دهد که مراکز داده از سریع‌ترین مصرف‌کنندگان برق هستند.
هوش مصنوعی مولد بار برقی مشابه یک کشور کوچک دارد. بر اساس یونسکو، پاسخ به یک درخواست هوش مصنوعی حدود ۰.۳۴ وات‌ساعت مصرف می‌کند (که بیش از ۳۰۰ گیگاوات‌ساعت در سال در سطح جهانی است، معادل مصرف سالانه حدود ۳ میلیون نفر).
اگر کنترل نشود، سهم هوش مصنوعی از انتشار جهانی می‌تواند از حدود ۰.۵٪ امروز به ۱ تا ۱.۵٪ تا سال ۲۰۳۵ افزایش یابد. (در مقابل، کاربردهای نهایی هوش مصنوعی می‌توانند تا ۵٪ انتشار CO₂ بخش انرژی را تا سال ۲۰۳۵ کاهش دهند — مزیتی بسیار بزرگ‌تر از ردپای هوش مصنوعی — اما دستیابی به این امر نیازمند غلبه بر موانع متعدد است.) - مصرف منابع: ساخت و خنک‌سازی مراکز داده به مواد خام و آب نیاز دارد. تولید یک کامپیوتر برای هوش مصنوعی می‌تواند صدها کیلوگرم مواد معدنی و فلزات مصرف کند و تراشه‌های تخصصی از عناصر نادری مانند گالیوم استفاده می‌کنند (بیش از ۹۹٪ تصفیه گالیوم در چین انجام می‌شود).
این موارد به زباله‌های الکترونیکی و تأثیرات معدن‌کاوی می‌افزاید. مراکز داده همچنین حجم زیادی آب برای خنک‌سازی مصرف می‌کنند — یک برآورد نشان می‌دهد خنک‌سازی مرتبط با هوش مصنوعی می‌تواند بیش از شش برابر مصرف آب ملی دانمارک باشد.
این تأثیرات به این معناست که باید رشد هوش مصنوعی را با دقت مدیریت کنیم. - اثرات بازگشتی و عدالت: بهره‌وری‌های حاصل از هوش مصنوعی ممکن است با افزایش مصرف کاربران (مثلاً سفر ارزان‌تر یا مصرف انرژی بیشتر) خنثی شود. آژانس بین‌المللی انرژی هشدار می‌دهد که بدون سیاست‌گذاری دقیق، مزیت خالص اقلیمی هوش مصنوعی ممکن است توسط اثرات بازگشتی تضعیف شود.
علاوه بر این، پذیرش هوش مصنوعی نابرابر است: تنها چند کشور و شرکت زیرساخت‌ها و داده‌های لازم برای بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی را دارند. آژانس بین‌المللی انرژی اشاره می‌کند که بخش انرژی نسبت به صنایع فناوری تخصص هوش مصنوعی کمتری دارد و بسیاری از مناطق (به ویژه در کشورهای در حال توسعه) مراکز داده محدودی دارند.
این موضوع می‌تواند شکاف‌های دیجیتال را تشدید کند مگر اینکه به آن پرداخته شود. - مسائل اخلاقی و حاکمیتی: فراتر از کربن، هوش مصنوعی خطرات اجتماعی دارد. تصمیم‌گیری خودکار در انرژی و محیط زیست باید عادلانه و شفاف باشد.
حریم خصوصی (مثلاً در کنتورهای هوشمند)، تعصب در الگوریتم‌ها و امنیت سایبری در زیرساخت‌های حیاتی نگرانی‌های جدی هستند. کارشناسان بر نیاز به استانداردها و سیاست‌ها تأکید دارند: ابتکارات یونسکو و سازمان ملل کشورهای مختلف را به پذیرش دستورالعمل‌های اخلاقی و پایداری هوش مصنوعی تشویق می‌کنند.
برای مثال، توصیه‌نامه اخلاق هوش مصنوعی یونسکو (۲۰۲۱) شامل فصلی درباره تأثیرات محیط زیستی است. چارچوب‌ها و مقررات همکاری برای اطمینان از اینکه ابزارهای هوش مصنوعی واقعاً اهداف پایداری را بدون آسیب‌های ناخواسته دنبال می‌کنند، ضروری خواهد بود.
ابتکارات جهانی و چشم‌انداز آینده
دولت‌ها و نهادهای بین‌المللی نقش هوش مصنوعی را به رسمیت می‌شناسند. برای مثال، وزارت انرژی ایالات متحده برنامه‌هایی برای مدرن‌سازی شبکه با هوش مصنوعی راه‌اندازی کرده است.
گزارش وزارت انرژی (۲۰۲۴) به نقش هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی، صدور مجوز و پایداری شبکه اشاره دارد و حتی پیش‌بینی می‌کند مدل‌های بزرگ زبان به بررسی‌های فدرال کمک کنند. به طور مشابه، آژانس بین‌المللی انرژی تحلیل جهانی خود را («انرژی و هوش مصنوعی»، ۲۰۲۵) برای راهنمایی سیاست‌گذاران منتشر کرده است.
در سوی سازمان ملل، ائتلاف هوش مصنوعی برای سیاره یونسکو (با همکاری برنامه توسعه سازمان ملل، شرکای فناوری و سازمان‌های غیردولتی) به دنبال اولویت‌بندی و گسترش راهکارهای هوش مصنوعی برای تغییرات اقلیمی است. اهداف آن شامل شناسایی موارد برتر استفاده از هوش مصنوعی (مثلاً ردیابی انتشار آلاینده‌ها) و اتصال نوآوری‌ها به منابع مالی و ذینفعان است.
در آینده، نفوذ هوش مصنوعی تنها افزایش خواهد یافت. پیشرفت‌هایی مانند مدل‌های کوچکتر و کارآمدتر می‌توانند ردپای هوش مصنوعی را به طور چشمگیری کاهش دهند.
در عین حال، راهکارهای انرژی مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند شبکه‌های هوشمند تجدیدپذیر و پیش‌بینی اقلیمی تطبیقی) ابزارهایی برای مقابله با بحران اقلیمی ارائه می‌دهند. بهره‌برداری از این مزایا نیازمند ادامه تحقیق و توسعه، اشتراک‌گذاری داده‌های باز و سیاست‌های مسئولانه است.
همانطور که مجمع جهانی اقتصاد اشاره می‌کند، هوش مصنوعی معجزه نیست — اما با تلاش مشترک می‌تواند شتاب‌دهنده قدرتمندی برای انرژی پایدار و حفاظت از محیط زیست باشد.
>>> اطلاعات بیشتر:
هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی
هوش مصنوعی در حال انقلاب در سیستم‌های انرژی و علوم محیط زیست است و بهره‌وری را بهبود می‌بخشد و بینش‌های نوینی ارائه می‌دهد iea.org science.nasa.gov. با این حال، رشد سریع آن همچنین انرژی و منابع را مصرف می‌کند و نگرانی‌های پایداری را افزایش می‌دهد unesco.org unep.org.
تأثیر خالص به مدیریت همزمان تقاضاهای هوش مصنوعی و پتانسیل آن بستگی دارد: به‌کارگیری هوش مصنوعی برای کاهش انتشار و حفاظت از اکوسیستم‌ها، در حالی که ردپای محیط زیستی خود هوش مصنوعی را به حداقل می‌رساند.
ابتکارات بین‌المللی (IEA، یونسکو، DOE و غیره) تأکید می‌کنند که سیاست، نوآوری و همکاری جهانی برای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی به متحدی — نه دشمنی — در مبارزه با تغییرات اقلیمی و گذار به انرژی پاک تبدیل شود، ضروری است iea.org unesco.org.
