Pertumbuhan AI sedang membentuk ulang industri energi dan ilmu lingkungan. Di sektor energi, pembelajaran mesin digunakan untuk mengoptimalkan segala hal mulai dari perkiraan tenaga terbarukan hingga keandalan jaringan.
Pada saat yang sama, menjalankan AI itu sendiri membutuhkan listrik yang signifikan. Misalnya, pusat data (yang menjalankan layanan AI) sudah mengonsumsi sekitar 415 TWh pada tahun 2024 – sekitar 1,5 % dari listrik global – dan diperkirakan akan lebih dari dua kali lipat pada tahun 2030.
Memenuhi permintaan ini akan membutuhkan sumber yang beragam: IEA menemukan bahwa sekitar setengah dari listrik pusat data baru akan berasal dari energi terbarukan (dengan gas alam, nuklir, dan lainnya melengkapi sisanya). Sifat ganda ini – AI membutuhkan energi sekaligus membantu mengelola energi – berarti energi dan teknologi berjalan bersama.
Aplikasi AI di Sektor Energi
AI sudah mengubah cara kita memproduksi, mendistribusikan, dan mengonsumsi listrik. Aplikasi utama meliputi:
- Peramalan dan Integrasi Energi Terbarukan: Pembelajaran mesin dapat secara signifikan meningkatkan perkiraan jangka pendek dan menengah untuk output angin dan surya. Dengan menganalisis data meteorologi dan jaringan yang luas, AI memudahkan integrasi energi terbarukan yang variatif tanpa membuang energi berlebih.
Misalnya, laporan IRENA 2019 mencatat bahwa perkiraan cuaca dan produksi berbasis AI dapat mengurangi pembatasan energi surya dan angin. IEA juga menekankan bahwa peramalan berbasis AI membantu menyeimbangkan jaringan dengan lebih banyak pembangkit terdistribusi, “mengurangi pembatasan dan emisi” energi terbarukan.
Prediksi yang lebih akurat memungkinkan operator untuk menawar lebih baik di pasar energi dan mengatur pembangkitan dengan lebih efisien. - Optimasi dan Ketahanan Jaringan: Jaringan listrik modern kompleks dan sering terbebani oleh permintaan puncak. AI membantu dengan mendeteksi kerusakan secara otomatis dan mengelola aliran listrik.
Misalnya, sistem berbasis AI dapat mengidentifikasi kegagalan peralatan lebih cepat, memperpendek waktu pemadaman hingga 30–50 %. Sensor pintar dan algoritma kontrol juga dapat meningkatkan kapasitas efektif saluran transmisi.
IEA memproyeksikan bahwa alat AI dapat membuka hingga 175 GW kapasitas transmisi tambahan tanpa membangun saluran baru. Dalam jaringan “pintar” yang terdigitalisasi, AI terus mempelajari pola beban untuk mengurangi puncak dan menyeimbangkan pasokan. - Efisiensi Industri dan Bangunan: AI banyak digunakan untuk menyederhanakan penggunaan energi di pabrik, kilang, kantor, dan rumah. Di industri, AI mempercepat desain dan mengoptimalkan proses.
IEA melaporkan bahwa penerapan AI yang ada pada penggunaan energi industri dapat menghemat energi lebih banyak daripada seluruh konsumsi tahunan Meksiko. Di bangunan, AI mengelola pemanasan/pendinginan dan pencahayaan.
Sistem kontrol HVAC berbasis AI yang ada, jika diterapkan secara global, dapat mengurangi permintaan listrik sekitar 300 TWh per tahun (setara dengan gabungan produksi tahunan Australia dan Selandia Baru). Dalam transportasi dan mobilitas, AI mengoptimalkan aliran lalu lintas dan logistik: satu perkiraan menyebutkan perencanaan rute berbasis AI dapat menghemat energi sebanyak yang digunakan oleh 120 juta mobil dalam setahun, meskipun efek rebound (seperti peningkatan berkendara) harus dikelola. - Penyimpanan Energi dan Operasi Pasar: AI sangat penting untuk penyimpanan energi dan desain pasar listrik. Dalam sistem baterai, AI mempelajari pola harga dan permintaan untuk membeli/menyimpan listrik saat murah dan menjual saat bernilai.
Misalnya, proyek baterai Hornsdale Tesla di Australia menggunakan “autobidder” AI yang melipatgandakan pendapatan dibandingkan penawaran manusia. Di pasar waktu nyata, algoritma AI dapat memperdagangkan listrik dalam hitungan milidetik untuk menjaga keseimbangan jaringan.
IRENA mencatat bahwa model “AI canggih” seperti ini ideal untuk mengelola pasar intrahari dan permintaan fleksibel. - Perawatan dan Peramalan: Selain aliran energi, AI membantu perawatan prediktif. Sensor pada turbin, trafo, dan boiler memberi data pada model AI yang memprediksi kerusakan sebelum terjadi.
Ini mengurangi waktu henti dan memperpanjang umur peralatan. Di minyak dan gas, AI sudah mendeteksi kebocoran dan memprediksi kondisi pipa. Di energi terbarukan, AI dapat memperkirakan kapan turbin angin perlu servis, memastikan waktu operasi lebih lama dengan limbah energi lebih sedikit.
Bersama-sama, aplikasi ini membantu mengurangi biaya, meningkatkan keandalan, dan menurunkan emisi. IEA mencatat bahwa penggunaan AI di seluruh sistem tenaga dapat langsung mengurangi emisi operasional – misalnya dengan meningkatkan efisiensi pembangkit atau mengoptimalkan campuran bahan bakar – meskipun permintaan energi yang digerakkan AI meningkat.
Aplikasi AI dalam Konservasi Lingkungan
Di luar energi, AI adalah alat yang kuat untuk lingkungan dan ilmu iklim. AI unggul dalam menemukan pola dan anomali dalam dataset besar, sehingga berguna untuk pemantauan, pemodelan, dan pengelolaan:
- Pemodelan Iklim dan Cuaca: Badan ilmiah utama kini menggunakan AI untuk membuat model cuaca dan iklim lebih akurat. Misalnya, NASA dan IBM merilis model AI cuaca-iklim open-source Prithvi, yang dilatih dengan data historis selama puluhan tahun.
Model ini dapat meningkatkan resolusi spasial simulasi iklim (hingga skala regional) dan memperbaiki perkiraan jangka pendek. Model AI seperti ini memungkinkan prediksi cuaca ekstrem dan tren iklim yang lebih baik, langsung mendukung perencanaan adaptasi. - Pemantauan Deforestasi dan Lahan: Satelit menghasilkan petabyte citra Bumi. AI menganalisis gambar ini untuk memantau hutan dan penggunaan lahan.
Misalnya, platform berbasis AI telah digunakan di lebih dari 30 negara untuk memetakan jutaan hektar deforestasi dan memperkirakan karbon yang tersimpan di hutan. Dengan mengotomatisasi analisis gambar, AI memberikan peta kehilangan habitat hampir waktu nyata dan membantu menargetkan reboisasi.
Teknik serupa melacak ekspansi perkotaan, pencairan gletser, dan perubahan tutupan lahan lain yang memengaruhi karbon dan keanekaragaman hayati. - Oseanografi dan Pembersihan Polusi: AI juga membantu memetakan polusi dan mengarahkan pembersihan. Organisasi seperti The Ocean Cleanup menggunakan visi mesin untuk mendeteksi dan memetakan plastik terapung di wilayah laut terpencil.
Dengan melatih AI menggunakan gambar satelit dan drone, mereka membuat peta polusi rinci sehingga kapal pembersih dapat menargetkan area dengan kepadatan tinggi secara efisien. AI juga digunakan di tempat pembuangan sampah dan pabrik daur ulang: satu startup menggunakan sistem AI yang memindai miliaran barang limbah dan mengidentifikasi puluhan ribu ton material daur ulang yang sebelumnya dibuang.
Dalam kedua kasus, AI mempercepat proses yang sebelumnya dilakukan secara manual atau bahkan tidak dilakukan sama sekali. - Air dan Pertanian: Dalam pengelolaan air, AI memodelkan perkiraan kekeringan dan banjir dengan mengintegrasikan data cuaca, tanah, dan penggunaan. Petani menggunakan alat “pertanian presisi” (sering didukung AI) untuk mengoptimalkan irigasi dan pemupukan, meningkatkan hasil sambil mengurangi limpasan.
Para ahli global mencatat bahwa AI dapat mempercepat adopsi pertanian berkelanjutan, mengurangi limbah dan melestarikan sumber daya. (Misalnya, sistem irigasi berbasis AI telah menunjukkan penghematan hingga 40 % dalam penggunaan air dan energi.) - Respons Bencana dan Keanekaragaman Hayati: Layanan darurat menggunakan AI untuk memprediksi penyebaran kebakaran hutan, mengoptimalkan rute evakuasi, dan bahkan mengoordinasikan logistik bantuan.
Model AI dilatih untuk membaca citra satelit guna mendeteksi tanda-tanda kekeringan atau wabah hama (peringatan dini bagi petani). Konservasi satwa liar menggunakan AI untuk mengidentifikasi hewan dalam rekaman kamera gerak atau audio, membantu melindungi spesies yang terancam.
Sebuah sistem AI di Afrika, misalnya, belajar memprediksi pola cuaca regional untuk memperingatkan desa-desa di Burundi, Chad, dan Sudan tentang banjir atau kekeringan yang akan datang.
Aplikasi ini menunjukkan nilai luas AI: memproses data lingkungan yang kompleks secara real time, memberikan wawasan (misalnya tentang emisi, penggunaan sumber daya, atau perubahan ekosistem) yang tidak dapat ditangani manusia sendiri.
Seperti yang ditekankan inisiatif UNESCO AI for the Planet, menggabungkan AI dengan data global dapat memberdayakan pengambilan keputusan yang lebih baik – misalnya menciptakan sistem peringatan dini untuk cuaca ekstrem dan kenaikan permukaan laut guna melindungi lebih dari tiga miliar orang rentan.
Tantangan dan Pertimbangan Etis
Meski menjanjikan, AI juga menimbulkan tantangan penting bagi penggunaan energi dan lingkungan:
- Jejak Energi dan Karbon: Pelatihan dan pengoperasian model AI – terutama model bahasa besar (LLM) – mengonsumsi banyak listrik. IEA memperingatkan bahwa pusat data adalah salah satu konsumen listrik dengan pertumbuhan tercepat.
AI generatif sudah menggunakan beban listrik setara dengan negara kecil. Menurut UNESCO, menjalankan satu permintaan AI dapat menggunakan ~0,34 Wh (berarti lebih dari 300 GWh per tahun secara global, setara dengan konsumsi tahunan sekitar 3 juta orang).
Jika tidak dikendalikan, pangsa emisi global AI bisa naik dari ~0,5 % saat ini menjadi 1–1,5 % pada 2035. (Sebagai perbandingan, aplikasi AI di pengguna akhir dapat mengurangi CO₂ sektor energi hingga 5 % pada 2035 – manfaat yang jauh lebih besar daripada jejak AI – tetapi pencapaian ini memerlukan mengatasi banyak hambatan.) - Konsumsi Sumber Daya: Pembangunan dan pendinginan pusat data membutuhkan bahan mentah dan air. Memproduksi satu komputer untuk AI bisa memerlukan ratusan kilogram mineral dan logam, dan chip khusus menggunakan elemen langka seperti galium (lebih dari 99 % pemurnian galium berada di China).
Ini menambah limbah elektronik dan dampak penambangan. Pusat data juga mengonsumsi volume air yang sangat besar untuk pendinginan – satu perkiraan menyebutkan pendinginan terkait AI bisa menggunakan lebih dari enam kali penggunaan air nasional Denmark.
Dampak seperti ini berarti pertumbuhan AI harus dikelola dengan hati-hati. - Efek Rebound dan Keadilan: Peningkatan efisiensi dari AI bisa terbalik jika pengguna meningkatkan konsumsi (misalnya perjalanan atau penggunaan energi yang lebih murah). IEA memperingatkan bahwa tanpa kebijakan yang tepat, manfaat iklim bersih AI bisa terganggu oleh efek rebound.
Selain itu, adopsi AI tidak merata: hanya beberapa negara dan perusahaan yang memiliki infrastruktur dan data untuk memanfaatkan AI secara penuh. IEA mencatat sektor energi kekurangan keahlian AI dibandingkan industri teknologi, dan banyak wilayah (terutama di Global South) memiliki pusat data terbatas.
Hal ini bisa memperburuk kesenjangan digital jika tidak ditangani. - Isu Etika dan Tata Kelola: Selain karbon, AI membawa risiko sosial. Pengambilan keputusan otomatis di energi dan lingkungan harus adil dan transparan.
Privasi (misalnya pada meter pintar), bias algoritma, dan keamanan siber pada infrastruktur kritis adalah perhatian serius. Para ahli menekankan perlunya standar dan kebijakan: inisiatif UNESCO dan PBB mendorong negara-negara mengadopsi pedoman etika dan keberlanjutan AI.
Misalnya, rekomendasi etika AI UNESCO (2021) mencakup bab tentang dampak lingkungan. Kerangka kerja kolaboratif dan regulasi akan sangat penting untuk memastikan alat AI benar-benar mendukung tujuan keberlanjutan tanpa dampak negatif yang tidak diinginkan.
Inisiatif Global dan Prospek Masa Depan
Pemerintah dan badan internasional mulai mengakui peran AI. Departemen Energi AS, misalnya, telah meluncurkan program untuk memodernisasi jaringan dengan AI.
Laporan DOE (2024) menyoroti AI dalam perencanaan jaringan, perizinan, dan ketahanan, bahkan membayangkan LLM membantu tinjauan federal. Demikian pula, IEA telah menerbitkan analisis globalnya sendiri (“Energy and AI”, 2025) untuk membimbing pembuat kebijakan.
Di sisi PBB, aliansi UNESCO AI for the Planet Alliance (bersama UNDP, mitra teknologi, dan LSM) berupaya memprioritaskan dan memperluas solusi AI untuk perubahan iklim. Tujuannya termasuk mengidentifikasi kasus penggunaan AI utama (misalnya pelacakan emisi) dan menghubungkan inovasi dengan pendanaan serta pemangku kepentingan.
Ke depan, pengaruh AI akan terus tumbuh. Kemajuan seperti model yang lebih kecil dan efisien dapat secara dramatis mengurangi jejak AI.
Pada saat yang sama, solusi energi berbasis AI (seperti jaringan terbarukan pintar dan peramalan iklim adaptif) menawarkan alat untuk menghadapi krisis iklim. Memanfaatkan manfaat ini memerlukan riset dan pengembangan berkelanjutan, berbagi data terbuka, dan kebijakan yang bertanggung jawab.
Seperti yang dicatat Forum Ekonomi Dunia, AI bukanlah solusi ajaib – tetapi dengan upaya kolaboratif, AI dapat menjadi akselerator kuat untuk energi berkelanjutan dan pengelolaan lingkungan.
>>> Pelajari lebih lanjut:
AI dalam Dunia Kedokteran dan Kesehatan
AI merevolusi sistem energi dan ilmu lingkungan, menawarkan efisiensi yang lebih baik dan wawasan baru iea.org science.nasa.gov. Namun, pertumbuhan pesatnya juga mengonsumsi energi dan sumber daya, menimbulkan kekhawatiran keberlanjutan unesco.org unep.org.
Dampak bersihnya akan bergantung pada pengelolaan permintaan AI dan potensinya: menerapkan AI untuk mengurangi emisi dan melindungi ekosistem, sambil meminimalkan jejak lingkungan AI itu sendiri.
Inisiatif internasional (IEA, UNESCO, DOE, dll.) menegaskan bahwa kebijakan, inovasi, dan kerja sama global sangat penting untuk memastikan AI menjadi sekutu – bukan lawan – dalam perjuangan melawan perubahan iklim dan transisi ke energi bersih iea.org unesco.org.
