הצמיחה של הבינה המלאכותית מעצבת מחדש הן את תעשיית האנרגיה והן את מדעי הסביבה. בתחום האנרגיה, למידת מכונה משמשת לאופטימיזציה של תחזיות כוח מתחדש ואמינות הרשת.

במקביל, הפעלת הבינה המלאכותית עצמה דורשת חשמל משמעותי. לדוגמה, מרכזי נתונים (המפעילים שירותי בינה מלאכותית) כבר צרכו כ-415 טרה-ואט-שעה בשנת 2024 – כ-1.5% מצריכת החשמל העולמית – וצפוי שהצריכה תכפיל את עצמה עד 2030.

כדי לעמוד בביקוש זה יידרשו מקורות מגוונים: הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה (IEA) מצאה שכחצי מצריכת החשמל החדשה של מרכזי הנתונים תגיע ממקורות מתחדשים (כאשר גז טבעי, גרעין ואחרים מהווים את השאר). טבע דו-כיווני זה – בינה מלאכותית שדורשת אנרגיה בעוד שהיא מסייעת בניהול אנרגיה – מצביע על כך שהאנרגיה והטכנולוגיה נמצאות במסע משותף.

יישומים של בינה מלאכותית בתחום האנרגיה

הבינה המלאכותית כבר משנה את האופן שבו אנו מייצרים, מפיצים וצורכים חשמל. היישומים המרכזיים כוללים:

• תחזיות ושילוב מקורות מתחדשים: למידת מכונה משפרת משמעותית תחזיות קצרות ובינוניות טווח של ייצור רוח ושמש. באמצעות ניתוח כמויות עצומות של נתוני מטאורולוגיה ורשת, הבינה המלאכותית מקלה על שילוב מקורות מתחדשים משתנים ללא בזבוז אנרגיה מיותרת.
  לדוגמה, דוח של IRENA משנת 2019 מציין כי תחזיות מבוססות בינה מלאכותית יכולות להפחית את הפחתות הייצור של שמש ורוח. הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה מדגישה גם היא כי תחזיות מבוססות בינה מלאכותית מסייעות לאיזון הרשתות עם ייצור מבוזר יותר, "מפחיתות הפחתות ופליטות" של מקורות מתחדשים.
  תחזיות מדויקות יותר מאפשרות למפעילים להציע הצעות טובות יותר בשווקי האנרגיה ולנהל הפעלה יעילה יותר של ייצור החשמל.
• אופטימיזציה ועמידות הרשת: רשתות חשמל מודרניות מורכבות ולעיתים לחוצות על ידי עומסי שיא. הבינה המלאכותית מסייעת בזיהוי תקלות וניהול זרימה באופן אוטומטי.
  לדוגמה, מערכות מבוססות בינה מלאכותית יכולות לאתר תקלות בציוד במהירות רבה יותר, ובכך לקצר הפסקות חשמל ב-30–50%. חיישנים חכמים ואלגוריתמים לשליטה יכולים גם להגדיל את הקיבולת היעילה של קווי ההעברה.
  ה-IEA מעריכה שכלי בינה מלאכותית יכולים לשחרר עד 175 גיגה-וואט של קיבולת העברה נוספת ללא צורך בבניית קווים חדשים. ברשת "חכמה" וממוחשבת, הבינה המלאכותית לומדת דפוסי עומס כדי להפחית שיאים ולאזן את ההיצע.
• יעילות תעשייתית ובניינית: הבינה המלאכותית משמשת רבות לייעול צריכת האנרגיה במפעלים, בתי זיקוק, משרדים ובתים. בתעשייה, הבינה המלאכותית מאיצה תהליכי עיצוב ואופטימיזציה.
  ה-IEA מדווח כי יישום בינה מלאכותית קיימת לצריכת אנרגיה תעשייתית יכול לחסוך יותר אנרגיה מצריכת החשמל השנתית הכוללת של מקסיקו. בבניינים, הבינה המלאכותית מנהלת חימום/קירור ותאורה.
  מערכות בקרה HVAC מבוססות בינה מלאכותית, אם ייושמו בקנה מידה עולמי, יכולות להפחית את הביקוש לחשמל בכ-300 טרה-ואט-שעה בשנה (כמות המקבילה לייצור השנתי המשולב של אוסטרליה וניו זילנד). בתחבורה וניידות, הבינה המלאכותית אופטימלית זרימת תנועה ולוגיסטיקה: הערכה אחת מציעה שתכנון מסלולים מבוסס בינה מלאכותית יכול לחסוך אנרגיה בשווי צריכת 120 מיליון רכבים בשנה, אם כי יש לנהל השפעות תגמול (כמו נהיגה מוגברת).
• אחסון אנרגיה ותפעול שוק: הבינה המלאכותית חיונית לאחסון אנרגיה ולעיצוב שוק החשמל. במערכות סוללות, הבינה לומדת דפוסי מחירים וביקושים כדי לקנות/לאחסן חשמל כשהוא זול ולמכור כשהוא יקר.
  לדוגמה, פרויקט הסוללה של טסלה ב-Hornsdale באוסטרליה משתמש ב"מציע אוטומטי" מבוסס בינה מלאכותית שמכפיל פי חמישה את ההכנסות לעומת הצעות ידניות. בשווקים בזמן אמת, אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לסחור בחשמל במילישניות כדי לשמור על איזון הרשת.
  IRENA מציינת כי מודלים "מתקדמים של בינה מלאכותית" אידיאליים לניהול שווקים תוך-יומיים וביקושים גמישים.
• תחזוקה ותחזיות: מעבר לזרימות אנרגיה, הבינה המלאכותית מסייעת בתחזוקה חזויה. חיישנים על טורבינות, שנאים ודודנים מזינים מודלים שמנבאים תקלות לפני שהן מתרחשות.
  זה מפחית זמני השבתה ומאריך את חיי הציוד. בתחום הנפט והגז, הבינה המלאכותית כבר מזהה דליפות ומנבאת מצב צנרת. במקורות מתחדשים, הבינה יכולה להעריך מתי טורבינת רוח זקוקה לטיפול, ומבטיחה זמינות גבוהה יותר עם פחות בזבוז אנרגיה.

יישומים אלה יחד מסייעים להפחית עלויות, להעלות אמינות ולהקטין פליטות. ה-IEA מציין כי שימוש בבינה מלאכותית במערכת החשמל יכול להפחית ישירות פליטות תפעוליות – למשל על ידי שיפור יעילות תחנות או אופטימיזציה של תערובת דלק – גם כאשר הביקוש לאנרגיה מבוססת בינה מלאכותית גדל.

יישומים של בינה מלאכותית בשימור הסביבה

מחוץ לתחום האנרגיה, הבינה המלאכותית היא כלי עוצמתי לסביבה ומדעי האקלים. היא מצטיינת בזיהוי דפוסים וחריגות במאגרי נתונים גדולים, מה שהופך אותה לשימושית במעקב, דוגמנות וניהול:

• דוגמנות אקלים ומזג אוויר: סוכנויות מדע מרכזיות משתמשות כיום בבינה מלאכותית לשיפור דיוק מודלים של מזג אוויר ואקלים. לדוגמה, NASA ו-IBM שחררו את מודל הבינה המלאכותית הפתוח Prithvi, שאומן על עשרות שנים של נתונים היסטוריים.
  מודל זה משפר את הרזולוציה המרחבית של סימולציות אקלים (עד לרמות אזוריות) ומשפר תחזיות קצרות טווח. מודלים כאלה מאפשרים תחזיות טובות יותר של מזג אוויר קיצוני ומגמות אקלימיות, ומסייעים ישירות בתכנון התאמה.
• ניטור כריתת יערות ושטחים: לוויינים מייצרים פטה-בייטים של תמונות כדור הארץ. הבינה המלאכותית מנתחת תמונות אלו למעקב אחר יערות ושימושי קרקע.
  לדוגמה, פלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית שימשו ב-30+ מדינות למיפוי מיליוני דונמים של כריתת יערות והערכת פחמן מאוחסן ביערות. באמצעות אוטומציה של ניתוח תמונות, הבינה מספקת למגיני הסביבה מפות כמעט בזמן אמת של אובדן בתי גידול ועוזרת למקד פעולות ייעור מחדש.
  טכניקות דומות עוקבות אחר התרחבות עירונית, התכה של קרחונים ושינויים אחרים בכיסוי הקרקע המשפיעים על פחמן וביודיברסיטאות.
• ניקוי זיהום ואוקיינוסים: הבינה המלאכותית מסייעת גם במיפוי זיהום והכוונת פעולות ניקוי. ארגונים כמו The Ocean Cleanup משתמשים בראייה ממוחשבת לזיהוי ומיפוי פלסטיקים צפים באזורים מרוחקים באוקיינוסים.
  באמצעות אימון הבינה על תמונות לוויין ומזל"טים, הם יוצרים מפות זיהום מפורטות כך שכלי ניקוי יוכלו למקד אזורים בעלי צפיפות גבוהה ביעילות. הבינה משמשת גם במזבלות ומפעלי מיחזור: מערכת בינה מלאכותית של סטארטאפ אחד סרקה מיליארדי פריטי פסולת וזיהתה עשרות אלפי טונות של חומרי מיחזור שהושלכו.
  בשני המקרים, הבינה המלאכותית מזרזת משמעותית תהליכים שבעבר נעשו ידנית או כלל לא.
• מים וחקלאות: בניהול מים, הבינה המלאכותית מדמה תחזיות של בצורת ושיטפונות על ידי שילוב נתוני מזג אוויר, קרקע ושימוש. חקלאים משתמשים בכלי "חקלאות מדויקת" (לעיתים קרובות מבוססי בינה מלאכותית) לאופטימיזציה של השקיה ודישון, מה שמעלה יבולים ומפחית נגר.

• מומחים עולמיים מציינים כי הבינה המלאכותית יכולה 

להאיץ את אימוץ החקלאות בת-קיימא

• , להפחית בזבוז ולשמר משאבים. (לדוגמה, מערכות השקיה מבוססות בינה מלאכותית הראו חיסכון של עד 40% במים ובאנרגיה.)
• תגובה לאסונות וביודיברסיטאות: שירותי חירום משתמשים בבינה מלאכותית לחיזוי התפשטות שריפות, אופטימיזציה של מסלולי פינוי ואפילו תיאום לוגיסטי של סיוע.
  מודלים של בינה מלאכותית מאומנים לקרוא תמונות לוויין לזיהוי סימני בצורת או התפרצויות מזיקים (אזהרה מוקדמת לחקלאים). שימור חיות הבר משתמש בבינה לזיהוי בעלי חיים בצילומי מצלמות תנועה או הקלטות קול, לסיוע בהגנה על מינים בסכנת הכחדה.
  מערכת בינה מלאכותית באפריקה, למשל, למדה לחזות דפוסי מזג אוויר אזוריים כדי להזהיר כפרים בבורונדי, צ'אד וסודאן מפני שיטפונות או בצורות קרבים.

יישומים אלה מדגימים את הערך הרחב של הבינה המלאכותית: עיבוד נתונים סביבתיים מורכבים בזמן אמת, מתן תובנות (כגון על פליטות, שימוש במשאבים או שינויים במערכות אקולוגיות) שאדם לבדו אינו יכול להתמודד איתן.
כפי שמדגיש יוזמת AI for the Planet של אונסק"ו, שילוב בינה מלאכותית עם נתונים גלובליים יכול להעצים קבלת החלטות טובה יותר – למשל יצירת מערכות אזהרה מוקדמת למזג אוויר קיצוני ועליית מפלס הים להגנה על למעלה משלושה מיליארד אנשים פגיעים.

אתגרים ושיקולים אתיים

למרות ההבטחה, הבינה המלאכותית מעלה גם אתגרים חשובים לשימוש באנרגיה ולסביבה:

• טביעת רגל אנרגטית ופחמנית: אימון והפעלת מודלים של בינה מלאכותית – במיוחד מודלים גדולים של שפה (LLMs) – צורכים הרבה חשמל. ה-IEA מזהירה שמרכזי הנתונים הם בין הצרכנים החשמליים הצומחים במהירות הגבוהה ביותר.
  בינה מלאכותית גנרטיבית כבר צורכת עומס חשמלי השווה לזה של מדינה קטנה. לפי אונסק"ו, הפעלת שאילתה אחת בבינה מלאכותית יכולה לצרוך כ-0.34 וואט-שעה (מה שמוביל לצריכה של מעל 300 גיגה-ואט-שעה בשנה ברחבי העולם, שווה לצריכת החשמל השנתית של כ-3 מיליון אנשים).
  אם לא יופעלו מגבלות, חלקה של הבינה המלאכותית בפליטות העולמיות עלול לעלות מ~0.5% כיום לכ-1–1.5% עד 2035. (לעומת זאת, יישומי בינה מלאכותית בתחום האנרגיה יכולים להפחית פליטות CO₂ בענף האנרגיה עד 5% עד 2035 – תועלת גדולה בהרבה מטביעת הרגל של הבינה – אך מימוש זה דורש התגברות על מחסומים רבים.)
• צריכת משאבים: בניית וקירור מרכזי נתונים דורשים חומרי גלם ומים. ייצור מחשב אחד לבינה מלאכותית יכול לדרוש מאות קילוגרמים של מינרלים ומתכות, והשבבים המיוחדים משתמשים ביסודות נדירים כמו גאליום (יותר מ-99% מעיבוד הגאליום מתבצע בסין).
  אלה מוסיפים לפסולת אלקטרונית ולהשפעות כרייה. מרכזי נתונים צורכים גם כמויות עצומות של מים לקירור – הערכה אחת מציעה שקירור הקשור לבינה מלאכותית יכול לצרוך פי שש את צריכת המים הלאומית של דנמרק.
  השפעות כאלה מחייבות ניהול זהיר של צמיחת הבינה המלאכותית.
• השפעות תגמול ושוויון: רווחי יעילות מבינה מלאכותית עלולים להתבטל אם המשתמשים יגדילו את הצריכה (למשל נסיעות זולות יותר או שימוש מוגבר באנרגיה). ה-IEA מזהירה כי ללא מדיניות זהירה, התועלת הנקייה של הבינה המלאכותית לאקלים עלולה להיפגע מהשפעות תגמול.
  נוסף על כך, אימוץ הבינה המלאכותית אינו אחיד: רק מספר מדינות וחברות מחזיקות בתשתיות ובנתונים הדרושים למיצוי מלא של הבינה. ה-IEA מציינת כי ענף האנרגיה חסר מומחיות בבינה מלאכותית יחסית לתעשיות הטכנולוגיה, ורבות מהאזורים (במיוחד בדרום הגלובלי) מוגבלים במרכזי נתונים.
  מצב זה עלול להחריף פערים דיגיטליים אם לא יטופל.
• שיקולים אתיים וממשל: מעבר לפחמן, לבינה המלאכותית יש סיכונים חברתיים. קבלת החלטות אוטומטית באנרגיה וסביבה חייבת להיות הוגנת ושקופה.
  פרטיות (למשל במדי חכמים), הטיות באלגוריתמים ואבטחת סייבר בתשתיות קריטיות הם נושאים רציניים. מומחים מדגישים את הצורך בתקנים ומדיניות: יוזמות של אונסק"ו והאו"ם מעודדות מדינות לאמץ קווים מנחים לאתיקה וקיימות בבינה מלאכותית.
  לדוגמה, המלצת האתיקה של אונסק"ו לבינה מלאכותית (2021) כוללת פרק על השפעה סביבתית. מסגרות שיתופיות ורגולציות יהיו חיוניות כדי להבטיח שכלי בינה מלאכותית ישרתו באמת את מטרות הקיימות ללא נזק בלתי מכוון.

יוזמות גלובליות ותחזית עתידית

ממשלות וגופים בינלאומיים מכירים בתפקיד הבינה המלאכותית. לדוגמה, משרד האנרגיה האמריקאי השיק תוכניות למודרניזציה של הרשת באמצעות בינה מלאכותית.

דוח של DOE (2024) מדגיש את הבינה המלאכותית בתכנון הרשת, מתן אישורים ועמידות, ואף מדמיין שימוש ב-LLMs לסיוע בביקורות פדרליות. בדומה לכך, ה-IEA פרסם ניתוח עולמי משלו ("אנרגיה ובינה מלאכותית", 2025) להנחיית מקבלי החלטות.

בצד האו"ם, הברית AI for the Planet Alliance של אונסק"ו (בשיתוף UNDP, שותפי טכנולוגיה וארגוני חברה אזרחית) שואפת ללתעדף ולהרחיב פתרונות בינה מלאכותית לשינויי אקלים. מטרותיה כוללות זיהוי מקרים מובילים לשימוש בבינה מלאכותית (כגון מעקב פליטות) וקישור חידושים למימון ולבעלי עניין.

מבט לעתיד מראה שהשפעת הבינה המלאכותית רק תגדל. התקדמויות כמו מודלים קטנים ויעילים יותר יכולות להפחית משמעותית את טביעת הרגל שלה. 

במקביל, פתרונות אנרגיה מבוססי בינה מלאכותית (כגון רשתות מתחדשות חכמות ותחזיות אקלימיות אדפטיביות) מציעים כלים להתמודדות עם משבר האקלים. מימוש היתרונות ידרוש המשך מחקר ופיתוח, שיתוף נתונים פתוח ומדיניות אחראית.

כפי שמציין פורום הכלכלה העולמי, הבינה המלאכותית אינה פתרון קסם – אך במאמץ משותף, היא יכולה להיות מאיץ עוצמתי לאנרגיה בת-קיימא וניהול סביבתי אחראי.

>>> למידע נוסף:

בינה מלאכותית ברפואה ובבריאות

בינה מלאכותית בחקלאות חכמה

הבינה המלאכותית מהפכנית מערכות אנרגיה ומדעי הסביבה, ומציעה שיפור ביעילות ותובנות חדשות iea.org science.nasa.gov. עם זאת, הצמיחה המהירה שלה צורכת גם אנרגיה ומשאבים, ומעלה חששות לקיימות unesco.org unep.org.

ההשפעה הכוללת תלויה בניהול הביקושים של הבינה המלאכותית ובפוטנציאל שלה: פריסת בינה מלאכותית להפחתת פליטות והגנה על מערכות אקולוגיות, תוך צמצום טביעת הרגל הסביבתית שלה.

יוזמות בינלאומיות (IEA, אונסק"ו, DOE ועוד) מדגישות כי מדיניות, חדשנות ושיתוף פעולה גלובלי חיוניים כדי להבטיח שהבינה המלאכותית תהפוך לבן ברית – ולא ליריב – במאבק בשינויי האקלים ובמעבר לאנרגיה נקייה iea.org unesco.org.