एआई की वृद्धि ऊर्जा उद्योग और पर्यावरण विज्ञान दोनों को पुनः आकार दे रही है। ऊर्जा क्षेत्र में, मशीन लर्निंग का उपयोग नवीकरणीय ऊर्जा की भविष्यवाणी से लेकर ग्रिड की विश्वसनीयता तक हर चीज़ को अनुकूलित करने के लिए किया जा रहा है।

साथ ही, एआई को संचालित करने के लिए भी काफी बिजली की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, डेटा केंद्र (जो एआई सेवाएं चलाते हैं) ने 2024 में लगभग 415 टीव्हाट घंटे बिजली का उपभोग किया – जो वैश्विक बिजली का लगभग 1.5% है – और यह 2030 तक दोगुना होने का अनुमान है।

इस मांग को पूरा करने के लिए विविध स्रोतों की आवश्यकता होगी: IEA के अनुसार नए डेटा केंद्रों की आधी बिजली नवीकरणीय स्रोतों से आएगी (बाकी प्राकृतिक गैस, परमाणु और अन्य स्रोतों से)। यह द्वैत स्वभाव – एआई को ऊर्जा की जरूरत है जबकि यह ऊर्जा प्रबंधन में मदद करता है – दर्शाता है कि ऊर्जा और तकनीक एक संयुक्त यात्रा पर हैं।

ऊर्जा क्षेत्र में एआई के अनुप्रयोग

एआई पहले से ही बिजली के उत्पादन, वितरण और उपभोग के तरीके को बदल रहा है। प्रमुख अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

• नवीकरणीय ऊर्जा की भविष्यवाणी और समाकलन: मशीन लर्निंग पवन और सौर ऊर्जा के अल्पकालिक और मध्यकालिक पूर्वानुमानों को काफी बेहतर बना सकता है। विशाल मौसम विज्ञान और ग्रिड डेटा का विश्लेषण करके, एआई चर नवीकरणीय ऊर्जा को बिना ऊर्जा की बर्बादी के समेकित करना आसान बनाता है।
  उदाहरण के लिए, 2019 की IRENA रिपोर्ट में उल्लेख है कि एआई-संचालित मौसम और उत्पादन पूर्वानुमान सौर और पवन ऊर्जा के कटौती को कम कर सकते हैं। IEA भी इस बात पर जोर देता है कि एआई आधारित पूर्वानुमान अधिक वितरित उत्पादन के साथ ग्रिड को संतुलित करने में मदद करता है, जिससे नवीकरणीय ऊर्जा की कटौती और उत्सर्जन कम होते हैं।
  अधिक सटीक भविष्यवाणियां ऑपरेटरों को ऊर्जा बाजारों में बेहतर बोली लगाने और उत्पादन को अधिक कुशलता से भेजने में सक्षम बनाती हैं।
• ग्रिड अनुकूलन और लचीलापन: आधुनिक पावर ग्रिड जटिल होते हैं और अक्सर चरम मांग से दबाव में रहते हैं। एआई दोषों का स्वतः पता लगाने और प्रवाह प्रबंधन में मदद करता है।
  उदाहरण के लिए, एआई आधारित सिस्टम उपकरण विफलताओं को तेज़ी से पहचान सकते हैं, जिससे आउटेज 30–50% तक कम हो जाते हैं। स्मार्ट सेंसर और नियंत्रण एल्गोरिदम ट्रांसमिशन लाइनों की प्रभावी क्षमता बढ़ा सकते हैं।
  IEA का अनुमान है कि एआई उपकरण बिना नई लाइनों के 175 GW अतिरिक्त ट्रांसमिशन क्षमता खोल सकते हैं। एक डिजिटल "स्मार्ट ग्रिड" में, एआई लगातार लोड पैटर्न सीखता है ताकि चरम मांग को कम किया जा सके और आपूर्ति संतुलित हो सके।
• औद्योगिक और भवन दक्षता: एआई का व्यापक रूप से कारखानों, रिफाइनरियों, कार्यालयों और घरों में ऊर्जा उपयोग को सुव्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है। उद्योग में, एआई डिजाइन को तेज़ करता है और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है।
  IEA रिपोर्ट करता है कि मौजूदा एआई को औद्योगिक ऊर्जा उपयोग में लागू करने से मेक्सिको की वार्षिक कुल ऊर्जा खपत से अधिक ऊर्जा बचाई जा सकती है। भवनों में, एआई हीटिंग/कूलिंग और प्रकाश व्यवस्था का प्रबंधन करता है।
  मौजूदा एआई आधारित HVAC नियंत्रण प्रणालियां, यदि वैश्विक स्तर पर लागू की जाएं, तो लगभग 300 TWh प्रति वर्ष बिजली की मांग को कम कर सकती हैं (जो ऑस्ट्रेलिया और न्यूजीलैंड के संयुक्त वार्षिक उत्पादन के बराबर है)। परिवहन और गतिशीलता में, एआई ट्रैफिक प्रवाह और लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करता है: एक अनुमान के अनुसार, एआई संचालित मार्ग योजना से उतनी ऊर्जा बच सकती है जितनी 120 मिलियन कारें एक वर्ष में उपयोग करती हैं, हालांकि पुनःप्रभाव (जैसे अधिक ड्राइविंग) को नियंत्रित करना आवश्यक है।
• ऊर्जा भंडारण और बाजार संचालन: एआई ऊर्जा भंडारण और बिजली बाजार डिजाइन के लिए महत्वपूर्ण है। बैटरी सिस्टम में, एआई मूल्य और मांग पैटर्न सीखता है ताकि सस्ती बिजली खरीद/भंडारण और मूल्यवान समय पर बिक्री की जा सके।
  उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में टेस्ला का हॉर्न्सडेल बैटरी प्रोजेक्ट एक एआई "ऑटॉबिडर" का उपयोग करता है जो मानव बोली की तुलना में राजस्व को पांच गुना बढ़ाता है। वास्तविक समय के बाजारों में, एआई एल्गोरिदम मिलीसेकंड में बिजली का व्यापार कर ग्रिड को संतुलित रखते हैं।
  IRENA बताता है कि ऐसे "उन्नत एआई" मॉडल इंट्राडे बाजारों और लचीली मांग के प्रबंधन के लिए आदर्श हैं।
• रखरखाव और पूर्वानुमान: ऊर्जा प्रवाह से परे, एआई पूर्वानुमानित रखरखाव में मदद करता है। टरबाइन, ट्रांसफॉर्मर और बॉयलर पर लगे सेंसर एआई मॉडल को डेटा देते हैं जो विफलताओं की भविष्यवाणी करते हैं।
  यह डाउनटाइम को कम करता है और उपकरणों का जीवन बढ़ाता है। तेल और गैस क्षेत्र में, एआई पहले से ही रिसाव का पता लगा रहा है और पाइपलाइन की स्थिति का पूर्वानुमान कर रहा है। नवीकरणीय ऊर्जा में, एआई यह अनुमान लगा सकता है कि पवन टरबाइन को कब सेवा की आवश्यकता है, जिससे उच्च अपटाइम और कम ऊर्जा बर्बादी सुनिश्चित होती है।

ये सभी अनुप्रयोग लागत कम करने, विश्वसनीयता बढ़ाने और उत्सर्जन घटाने में मदद करते हैं। IEA बताता है कि पूरे पावर सिस्टम में एआई का उपयोग सीधे परिचालन उत्सर्जन को कम कर सकता है – उदाहरण के लिए संयंत्र दक्षता सुधारकर या ईंधन मिश्रण को अनुकूलित करके – जबकि एआई संचालित ऊर्जा मांग बढ़ती है।

पर्यावरण संरक्षण में एआई के अनुप्रयोग

ऊर्जा के बाहर, एआई पर्यावरण और जलवायु विज्ञान के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह बड़े डेटा सेट में पैटर्न और असामान्यताओं को खोजने में माहिर है, जिससे यह निगरानी, मॉडलिंग और प्रबंधन के लिए उपयोगी बनता है:

• जलवायु और मौसम मॉडलिंग: प्रमुख वैज्ञानिक एजेंसियां अब मौसम और जलवायु मॉडल को अधिक सटीक बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, NASA और IBM ने खुला स्रोत Prithvi मौसम-जलवायु एआई मॉडल जारी किया है, जिसे दशकों के ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है।
  यह मॉडल जलवायु सिमुलेशनों के स्थानिक संकल्प (क्षेत्रीय स्तर तक) को बढ़ा सकता है और अल्पकालिक पूर्वानुमानों में सुधार कर सकता है। ऐसे एआई मॉडल चरम मौसम और जलवायु प्रवृत्तियों की बेहतर भविष्यवाणी सक्षम करते हैं, जो सीधे अनुकूलन योजना को सूचित करते हैं।
• वन कटाई और भूमि निगरानी: सैटेलाइट पृथ्वी की छवियों के पेटाबाइट्स उत्पन्न करते हैं। एआई इन छवियों का विश्लेषण करके जंगलों और भूमि उपयोग की निगरानी करता है।
  उदाहरण के लिए, एआई संचालित प्लेटफॉर्म का उपयोग 30+ देशों में लाखों हेक्टेयर वन कटाई का मानचित्रण करने और जंगलों में संग्रहीत कार्बन का अनुमान लगाने के लिए किया गया है। छवि विश्लेषण को स्वचालित करके, एआई संरक्षणकर्ताओं को आवासीय हानि के लगभग वास्तविक समय के मानचित्र प्रदान करता है और पुनर्वनीकरण को लक्षित करने में मदद करता है।
  समान तकनीकें शहरी विस्तार, ग्लेशियर पिघलना, और अन्य भूमि-कवर परिवर्तनों को ट्रैक करती हैं जो कार्बन और जैव विविधता को प्रभावित करते हैं।
• महासागर और प्रदूषण सफाई: एआई प्रदूषण का मानचित्रण करने और सफाई का मार्गदर्शन करने में भी मदद करता है। The Ocean Cleanup जैसी संस्थाएं मशीन विज़न का उपयोग करके दूरस्थ महासागरीय क्षेत्रों में तैरते प्लास्टिक का पता लगाती और मानचित्र बनाती हैं।
  सैटेलाइट और ड्रोन छवियों पर एआई को प्रशिक्षित करके, वे विस्तृत प्रदूषण मानचित्र बनाते हैं ताकि सफाई जहाज उच्च घनत्व वाले क्षेत्रों को प्रभावी ढंग से लक्षित कर सकें। एआई का उपयोग लैंडफिल और रीसाइक्लिंग संयंत्रों में भी किया जाता है: एक स्टार्टअप के एआई सिस्टम ने अरबों कचरे की वस्तुओं को स्कैन किया और हजारों टन पुनर्चक्रण योग्य सामग्री की पहचान की जो फेंकी जा रही थी।
  दोनों मामलों में, एआई उन प्रक्रियाओं को तेजी से करता है जो पहले मैन्युअल या बिल्कुल नहीं होती थीं।
• जल और कृषि: जल प्रबंधन में, एआई मौसम, मिट्टी और उपयोग डेटा को एकीकृत करके सूखे और बाढ़ की भविष्यवाणी करता है। किसान "प्रिसिजन एग्रीकल्चर" उपकरणों (अक्सर एआई संचालित) का उपयोग सिंचाई और उर्वरक को अनुकूलित करने के लिए करते हैं, जिससे उपज बढ़ती है और अपवाह कम होता है।
  वैश्विक विशेषज्ञ बताते हैं कि एआई सतत खेती को तेजी से अपनाने में मदद कर सकता है, जिससे अपव्यय कम होता है और संसाधनों का संरक्षण होता है। (उदाहरण के लिए, एआई संचालित सिंचाई प्रणालियों ने जल और ऊर्जा उपयोग में 40% तक की बचत दिखाई है।)
• आपदा प्रतिक्रिया और जैव विविधता: आपातकालीन सेवाएं आग फैलने की भविष्यवाणी, निकासी मार्गों का अनुकूलन, और राहत लॉजिस्टिक्स का समन्वय करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं।
  एआई मॉडल सैटेलाइट छवियों को सूखे या कीट प्रकोप के संकेतों के लिए पढ़ने के लिए प्रशिक्षित किए जा रहे हैं (किसानों के लिए प्रारंभिक चेतावनी)। वन्यजीव संरक्षण में एआई का उपयोग गति-कैमरा फुटेज या ऑडियो रिकॉर्डिंग में जानवरों की पहचान के लिए किया जाता है, जिससे संकटग्रस्त प्रजातियों की सुरक्षा होती है।
  उदाहरण के लिए, अफ्रीका में एक एआई सिस्टम ने क्षेत्रीय मौसम पैटर्न की भविष्यवाणी करना सीखा ताकि बुरुंडी, चाड और सूडान के गांवों को आगामी बाढ़ या सूखे के बारे में चेतावनी दी जा सके।

ये अनुप्रयोग एआई के व्यापक मूल्य को दर्शाते हैं: जटिल पर्यावरणीय डेटा को वास्तविक समय में संसाधित करना, ऐसे अंतर्दृष्टि प्रदान करना (जैसे उत्सर्जन, संसाधन उपयोग, या पारिस्थितिकी तंत्र में बदलाव) जो केवल मानव नहीं संभाल सकते।
जैसा कि यूनेस्को की AI for the Planet पहल बताती है, एआई को वैश्विक डेटा के साथ मिलाकर बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सकता है – उदाहरण के लिए गंभीर मौसम और समुद्र स्तर वृद्धि के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली बनाकर तीन अरब से अधिक संवेदनशील लोगों की सुरक्षा करना।

चुनौतियाँ और नैतिक विचार

अपनी संभावनाओं के बावजूद, एआई ऊर्जा उपयोग और पर्यावरण के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियां भी प्रस्तुत करता है:

• ऊर्जा और कार्बन पदचिह्न: एआई मॉडल का प्रशिक्षण और संचालन – विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) – बहुत अधिक बिजली की खपत करता है। IEA चेतावनी देता है कि डेटा केंद्र सबसे तेजी से बढ़ने वाले बिजली उपभोक्ता हैं।
  जनरेटिव एआई पहले ही एक छोटे देश के बराबर बिजली खपत करता है। यूनेस्को के अनुसार, एक एआई प्रॉम्प्ट सेवा लगभग 0.34 Wh ऊर्जा उपयोग करती है (जिसका वैश्विक वार्षिक उपयोग 300 GWh से अधिक है, जो लगभग 3 मिलियन लोगों की वार्षिक खपत के बराबर है)।
  यदि अनियंत्रित रहा, तो एआई का वैश्विक उत्सर्जन हिस्सा आज के लगभग 0.5% से बढ़कर 2035 तक 1–1.5% तक पहुंच सकता है। (तुलना के लिए, अंत-उपयोग एआई अनुप्रयोग 2035 तक ऊर्जा क्षेत्र के CO₂ उत्सर्जन को 5% तक कम कर सकते हैं – जो एआई के पदचिह्न से कहीं अधिक लाभकारी है – लेकिन इसके लिए कई बाधाओं को पार करना होगा।)
• संसाधन खपत: डेटा केंद्रों का निर्माण और ठंडा करना कच्चे माल और पानी की मांग करता है। एआई के लिए एक कंप्यूटर बनाने में सैकड़ों किलोग्राम खनिज और धातुओं की आवश्यकता होती है, और विशेष चिप्स दुर्लभ तत्व जैसे गैलियम का उपयोग करते हैं (गैलियम का 99% से अधिक शोधन चीन में होता है)।
  ये इलेक्ट्रॉनिक कचरे और खनन के प्रभावों को बढ़ाते हैं। डेटा केंद्र ठंडा करने के लिए भारी मात्रा में पानी का उपयोग करते हैं – एक अनुमान के अनुसार, एआई से संबंधित ठंडा करने की मांग डेनमार्क के राष्ट्रीय जल उपयोग से छह गुना अधिक हो सकती है।
  ऐसे प्रभावों के कारण हमें एआई की वृद्धि को सावधानी से प्रबंधित करना होगा।
• पुनःप्रभाव और समानता के प्रभाव: एआई से दक्षता में सुधार तब कम हो सकता है जब उपयोगकर्ता खपत बढ़ा देते हैं (जैसे सस्ती यात्रा या ऊर्जा उपयोग)। IEA चेतावनी देता है कि बिना सावधानीपूर्वक नीति के, एआई का शुद्ध जलवायु लाभ पुनःप्रभावों से कमजोर हो सकता है।
  इसके अलावा, एआई अपनाना असमान है: केवल कुछ देश और कंपनियां ही पूरी तरह से एआई का लाभ उठा पाने के लिए आवश्यक अवसंरचना और डेटा रखती हैं। IEA बताता है कि ऊर्जा क्षेत्र में तकनीकी उद्योगों की तुलना में एआई विशेषज्ञता कम है, और कई क्षेत्रों (विशेषकर वैश्विक दक्षिण में) में डेटा केंद्र सीमित हैं।
  यदि इसे संबोधित नहीं किया गया, तो यह डिजिटल विभाजन को और बढ़ा सकता है।
• नैतिक और शासन संबंधी मुद्दे: कार्बन से परे, एआई सामाजिक जोखिम भी लेकर आता है। ऊर्जा और पर्यावरण में स्वचालित निर्णय लेना निष्पक्ष और पारदर्शी होना चाहिए।
  गोपनीयता (जैसे स्मार्ट मीटर में), एल्गोरिदम में पक्षपात, और महत्वपूर्ण अवसंरचना में साइबर सुरक्षा गंभीर चिंताएं हैं। विशेषज्ञ मानकों और नीतियों की आवश्यकता पर जोर देते हैं: यूनेस्को और संयुक्त राष्ट्र की पहलें देशों को एआई नैतिकता और स्थिरता दिशानिर्देश अपनाने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
  उदाहरण के लिए, यूनेस्को की एआई नैतिकता सिफारिश (2021) में पर्यावरणीय प्रभाव पर एक अध्याय शामिल है। सहयोगात्मक ढांचे और नियम आवश्यक होंगे ताकि एआई उपकरण वास्तव में स्थिरता लक्ष्यों की सेवा करें बिना अनपेक्षित नुकसान के।

वैश्विक पहलें और भविष्य की दृष्टि

सरकारें और अंतरराष्ट्रीय संस्थाएं एआई की भूमिका को पहचान रही हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिकी ऊर्जा विभाग ने एआई के साथ ग्रिड को आधुनिक बनाने के लिए कार्यक्रम शुरू किए हैं।

एक DOE रिपोर्ट (2024) ग्रिड योजना, अनुमति और लचीलापन में एआई को उजागर करती है, और यहां तक कि संघीय समीक्षाओं में LLMs की मदद की कल्पना करती है। इसी तरह, IEA ने नीति निर्माताओं के मार्गदर्शन के लिए अपनी वैश्विक विश्लेषण ("Energy and AI", 2025) प्रकाशित की है।

संयुक्त राष्ट्र की ओर से, यूनेस्को की AI for the Planet Alliance (UNDP, तकनीकी साझेदारों और NGOs के साथ) जलवायु परिवर्तन के लिए एआई समाधानों को प्राथमिकता देने और विस्तार करने का प्रयास करती है। इसके लक्ष्य प्रमुख एआई उपयोग मामलों की पहचान करना (जैसे उत्सर्जन ट्रैकिंग) और नवाचारों को वित्त पोषण और हितधारकों से जोड़ना शामिल हैं।

आगे देखते हुए, एआई का प्रभाव केवल बढ़ेगा। छोटे, अधिक कुशल मॉडल जैसे उन्नतियां एआई के पदचिह्न को नाटकीय रूप से कम कर सकती हैं। 

साथ ही, एआई संचालित ऊर्जा समाधान (जैसे स्मार्ट नवीकरणीय ग्रिड और अनुकूल जलवायु पूर्वानुमान) जलवायु संकट से निपटने के उपकरण प्रदान करते हैं। लाभ प्राप्त करने के लिए निरंतर अनुसंधान एवं विकास, खुला डेटा साझा करना, और जिम्मेदार नीतियां आवश्यक होंगी।

जैसा कि विश्व आर्थिक मंच बताता है, एआई कोई जादू की छड़ी नहीं है – लेकिन सहयोगात्मक प्रयास से यह स्थायी ऊर्जा और पर्यावरणीय संरक्षण के लिए एक शक्तिशाली उत्प्रेरक बन सकता है।

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एआई ऊर्जा प्रणालियों और पर्यावरण विज्ञान में क्रांति ला रहा है, बेहतर दक्षता और नई अंतर्दृष्टि प्रदान कर रहा है iea.org science.nasa.gov। हालांकि, इसकी तेज़ वृद्धि ऊर्जा और संसाधनों की खपत भी करती है, जिससे स्थिरता संबंधी चिंताएं उत्पन्न होती हैं unesco.org unep.org।

शुद्ध प्रभाव एआई की मांगों और इसकी संभावनाओं दोनों के प्रबंधन पर निर्भर करेगा: उत्सर्जन को कम करने और पारिस्थितिकी तंत्र की रक्षा के लिए एआई का उपयोग करते हुए, साथ ही एआई के अपने पर्यावरणीय पदचिह्न को न्यूनतम करना।

अंतरराष्ट्रीय पहलें (IEA, यूनेस्को, DOE आदि) इस बात पर जोर देती हैं कि नीति, नवाचार और वैश्विक सहयोग आवश्यक हैं ताकि एआई जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई और स्वच्छ ऊर्जा संक्रमण में एक सहयोगी बने – विरोधी नहीं iea.org unesco.org।