De groei van AI verandert zowel de energiesector als de milieuwetenschap ingrijpend. In de energiesector wordt machine learning gebruikt om alles te optimaliseren, van voorspellingen van hernieuwbare energie tot de betrouwbaarheid van het net.
Tegelijkertijd verbruikt het aandrijven van AI zelf aanzienlijke hoeveelheden elektriciteit. Zo verbruikten datacenters (die AI-diensten draaien) in 2024 al ongeveer 415 TWh – ongeveer 1,5 % van de wereldwijde elektriciteit – en dit wordt verwacht meer dan te verdubbelen tegen 2030.
Om aan deze vraag te voldoen, zijn diverse bronnen nodig: de IEA stelt vast dat ongeveer de helft van de elektriciteit voor nieuwe datacenters uit hernieuwbare bronnen zal komen (met aardgas, kernenergie en andere bronnen die de rest vormen). Deze dubbele aard – AI heeft energie nodig terwijl het helpt energie te beheren – betekent dat energie en technologie samen op reis zijn.
Toepassingen van AI in de Energiesector
AI transformeert al hoe we energie produceren, distribueren en verbruiken. Belangrijke toepassingen zijn onder andere:
- Voorspelling en Integratie van Hernieuwbare Energie: Machine learning kan kort- en middellangetermijnvoorspellingen van wind- en zonne-energie aanzienlijk verbeteren. Door enorme hoeveelheden meteorologische en netgegevens te analyseren, maakt AI het makkelijker om variabele hernieuwbare energie te integreren zonder overtollige energie te verspillen.
Zo merkt een rapport van IRENA uit 2019 op dat AI-gestuurde weers- en generatievoorspellingen de afschakeling van zonne- en windenergie kunnen verminderen. De IEA benadrukt eveneens dat AI-gebaseerde voorspellingen helpen bij het balanceren van netten met meer gedistribueerde opwekking, wat leidt tot “minder afschakeling en emissies” van hernieuwbare energie.
Meer nauwkeurige voorspellingen stellen operators in staat beter te bieden op energiemarkten en de opwekking efficiënter in te zetten. - Netoptimalisatie en Veerkracht: Moderne elektriciteitsnetten zijn complex en vaak onder druk door piekbelastingen. AI helpt door automatisch storingen te detecteren en het stroomverloop te beheren.
AI-gebaseerde systemen kunnen bijvoorbeeld storingen sneller opsporen, waardoor uitvaltijden met 30–50 % worden verkort. Slimme sensoren en besturingsalgoritmen kunnen ook de effectieve capaciteit van transmissielijnen verhogen.
De IEA verwacht dat AI-tools tot 175 GW extra transmissiecapaciteit kunnen vrijmaken zonder nieuwe lijnen aan te leggen. In een gedigitaliseerd “slim net” leert AI continu het verbruikspatroon om pieken af te vlakken en de balans te bewaren. - Efficiëntie in Industrie en Gebouwen: AI wordt veel gebruikt om het energieverbruik in fabrieken, raffinaderijen, kantoren en woningen te stroomlijnen. In de industrie versnelt AI het ontwerp en optimaliseert het processen.
De IEA meldt dat het toepassen van bestaande AI op industrieel energiegebruik meer energie kan besparen dan het totale jaarlijkse verbruik van Mexico. In gebouwen beheert AI verwarming, koeling en verlichting.
Bestaande AI-gestuurde HVAC-systemen kunnen, als ze wereldwijd worden opgeschaald, het elektriciteitsverbruik met ongeveer 300 TWh per jaar verminderen (vergelijkbaar met de gecombineerde jaarlijkse productie van Australië en Nieuw-Zeeland). In transport en mobiliteit optimaliseert AI het verkeers- en logistieke verloop: een schatting suggereert dat AI-gestuurde routeplanning evenveel energie kan besparen als 120 miljoen auto’s in een jaar verbruiken, hoewel rebound-effecten (zoals meer autorijden) beheerst moeten worden. - Energieopslag en Marktwerking: AI is cruciaal voor energieopslag en het ontwerp van elektriciteitsmarkten. In batterijsystemen leert AI prijs- en vraagpatronen om stroom goedkoop in te kopen/op te slaan en te verkopen wanneer het waardevol is.
Zo gebruikt Tesla’s Hornsdale-batterijproject in Australië een AI-“autobidder” die de opbrengst vijfvoudig verhoogt ten opzichte van menselijke biedingen. In realtime markten kunnen AI-algoritmen binnen milliseconden stroom verhandelen om netten in balans te houden.
IRENA merkt op dat dergelijke “geavanceerde AI”-modellen ideaal zijn voor het beheren van intraday-markten en flexibele vraag. - Onderhoud en Voorspelling: Naast energiestromen helpt AI bij voorspellend onderhoud. Sensoren op turbines, transformatoren en ketels voeden AI-modellen die storingen voorspellen voordat ze optreden.
Dit vermindert stilstand en verlengt de levensduur van apparatuur. In olie en gas detecteert AI al lekken en voorspelt het de staat van pijpleidingen. In hernieuwbare energie kan AI inschatten wanneer een windturbine onderhoud nodig heeft, wat zorgt voor hogere beschikbaarheid en minder energieverspilling.
Samen helpen deze toepassingen kosten te verlagen, betrouwbaarheid te verhogen en emissies te verminderen. De IEA stelt dat het gebruik van AI in het gehele energiesysteem operationele emissies direct kan verkleinen – bijvoorbeeld door het verbeteren van de efficiëntie van installaties of het optimaliseren van de brandstofmix – zelfs als de door AI veroorzaakte energievraag groeit.
Toepassingen van AI in Natuurbehoud
Buiten de energiesector is AI een krachtig hulpmiddel voor milieu- en klimaatwetenschap. Het blinkt uit in het vinden van patronen en afwijkingen in grote datasets, wat het nuttig maakt voor monitoring, modellering en beheer:
- Klimaat- en Weermodellering: Grote wetenschappelijke organisaties gebruiken AI om weer- en klimaatmodellen nauwkeuriger te maken. NASA en IBM brachten bijvoorbeeld het open-source Prithvi weer-klimaat AI-model uit, getraind op tientallen jaren historische data.
Dit model kan de ruimtelijke resolutie van klimaatsimulaties verbeteren (tot op regionaal niveau) en kortetermijnvoorspellingen verbeteren. Dergelijke AI-modellen maken betere voorspellingen van extreem weer en klimaattrends mogelijk, wat direct bijdraagt aan adaptatieplanning. - Ontbossing en Landmonitoring: Satellieten genereren petabytes aan aardobservatiebeelden. AI analyseert deze beelden om bossen en landgebruik te monitoren.
AI-gestuurde platforms zijn in meer dan 30 landen gebruikt om miljoenen hectares ontbossing in kaart te brengen en de koolstofopslag in bossen te schatten. Door beeldanalyse te automatiseren, biedt AI natuurbeschermers bijna realtime kaarten van habitatverlies en helpt het bij het richten van herbebossing.
Vergelijkbare technieken volgen stedelijke uitbreiding, gletsjersmelt en andere veranderingen in landbedekking die invloed hebben op koolstof en biodiversiteit. - Oceanen en Vuilnisopruiming: AI helpt ook bij het in kaart brengen van vervuiling en het begeleiden van opruimacties. Organisaties zoals The Ocean Cleanup gebruiken machine vision om drijvend plastic in afgelegen oceaangebieden te detecteren en in kaart te brengen.
Door AI te trainen op satelliet- en dronebeelden maken ze gedetailleerde vervuilingskaarten zodat opruimvaartuigen efficiënt gebieden met hoge concentraties kunnen aanpakken. AI wordt ook ingezet bij stortplaatsen en recyclingbedrijven: het AI-systeem van een startup scande miljarden afvalitems en identificeerde tienduizenden tonnen recyclebaar materiaal dat anders werd weggegooid.
In beide gevallen versnelt AI processen die voorheen handmatig of helemaal niet werden uitgevoerd aanzienlijk. - Water en Landbouw: In waterbeheer voorspelt AI droogte en overstromingen door weers-, bodem- en gebruiksgegevens te integreren. Boeren gebruiken “precisielandbouw”-tools (vaak aangedreven door AI) om irrigatie en bemesting te optimaliseren, waardoor opbrengsten stijgen en uitspoeling afneemt.
Wereldwijde experts merken op dat AI de adoptie van duurzame landbouw kan versnellen, wat verspilling vermindert en hulpbronnen spaart. (AI-gestuurde irrigatiesystemen hebben bijvoorbeeld besparingen tot 40 % in water- en energieverbruik aangetoond.) - Ramprespons en Biodiversiteit: Hulpdiensten gebruiken AI om de verspreiding van bosbranden te voorspellen, evacuatie routes te optimaliseren en zelfs logistiek voor hulpverlening te coördineren.
AI-modellen worden getraind om satellietbeelden te lezen voor tekenen van droogte of plaaguitbraken (vroegtijdige waarschuwing voor boeren). Natuurbescherming gebruikt AI om dieren te identificeren in bewegingscamera’s of geluidsopnames, wat helpt bedreigde diersoorten te beschermen.
Een AI-systeem in Afrika leerde bijvoorbeeld regionale weerspatronen te voorspellen om dorpen in Burundi, Tsjaad en Soedan te waarschuwen voor komende overstromingen of droogte.
Deze toepassingen tonen de brede waarde van AI: het realtime verwerken van complexe milieugegevens, het bieden van inzichten (bijvoorbeeld over emissies, hulpbronnengebruik of ecosysteemveranderingen) die mensen alleen niet kunnen verwerken.
Zoals UNESCO’s AI for the Planet initiatief benadrukt, kan het combineren van AI met wereldwijde data betere beslissingen mogelijk maken – bijvoorbeeld het creëren van waarschuwingssystemen voor extreem weer en zeespiegelstijging om meer dan drie miljard kwetsbare mensen te beschermen.
Uitdagingen en Ethische Overwegingen
Ondanks de belofte brengt AI ook belangrijke uitdagingen met zich mee voor energiegebruik en milieu:
- Energie- en Koolstofvoetafdruk: Het trainen en draaien van AI-modellen – vooral grote taalmodellen (LLM’s) – verbruikt veel elektriciteit. De IEA waarschuwt dat datacenters tot de snelst groeiende elektriciteitsverbruikers behoren.
Generatieve AI verbruikt al een stroombelasting vergelijkbaar met die van een klein land. Volgens UNESCO kan één AI-prompt ongeveer 0,34 Wh verbruiken (wat wereldwijd neerkomt op meer dan 300 GWh per jaar, vergelijkbaar met het jaarlijkse verbruik van 3 miljoen mensen).
Als hier geen rem op komt, kan het aandeel van AI in de wereldwijde emissies stijgen van ongeveer 0,5 % nu naar 1–1,5 % in 2035. (Ter vergelijking: AI-toepassingen aan de eindgebruiker kunnen de CO₂-uitstoot van de energiesector met tot wel 5 % verminderen tegen 2035 – een voordeel dat veel groter is dan de AI-voetafdruk – maar daarvoor moeten veel barrières worden overwonnen.) - Hulpbronnenverbruik: Het bouwen en koelen van datacenters vereist grondstoffen en water. Voor de productie van één computer voor AI zijn honderden kilo’s mineralen en metalen nodig, en de gespecialiseerde chips bevatten zeldzame elementen zoals gallium (meer dan 99 % van de galliumraffinage vindt plaats in China).
Dit draagt bij aan elektronisch afval en de impact van mijnbouw. Datacenters verbruiken ook enorme hoeveelheden water voor koeling – een schatting suggereert dat AI-gerelateerde koeling meer dan zes keer het nationale waterverbruik van Denemarken kan gebruiken.
Dergelijke effecten maken het noodzakelijk om de groei van AI zorgvuldig te beheren. - Rebound- en Gelijkheidseffecten: Efficiëntiewinsten door AI kunnen teniet worden gedaan als gebruikers hun verbruik verhogen (bijvoorbeeld door goedkoper reizen of energiegebruik). De IEA waarschuwt dat zonder zorgvuldig beleid het netto klimaatvoordeel van AI kan worden ondermijnd door rebound-effecten.
Bovendien is de adoptie van AI ongelijk verdeeld: slechts enkele landen en bedrijven beschikken momenteel over de infrastructuur en data om AI volledig te benutten. De IEA merkt op dat de energiesector minder AI-expertise heeft dan de technologiesector, en veel regio’s (vooral in het Globale Zuiden) hebben beperkte datacenters.
Dit kan digitale kloven vergroten tenzij hier aandacht aan wordt besteed. - Ethische en Bestuurlijke Vraagstukken: Naast de koolstofuitstoot brengt AI ook sociale risico’s met zich mee. Geautomatiseerde besluitvorming in energie en milieu moet eerlijk en transparant zijn.
Privacy (bijvoorbeeld bij slimme meters), vooringenomenheid in algoritmen en cyberveiligheid in kritieke infrastructuur zijn serieuze aandachtspunten. Experts benadrukken de noodzaak van standaarden en beleid: UNESCO en VN-initiatieven moedigen landen aan AI-ethiek en duurzaamheidsrichtlijnen te adopteren.
Zo bevat UNESCO’s AI-ethiek aanbeveling (2021) een hoofdstuk over milieueffecten. Samenwerkingskaders en regelgeving zijn essentieel om te waarborgen dat AI-tools echt bijdragen aan duurzaamheidsdoelen zonder onbedoelde schade.
Wereldwijde Initiatieven en Toekomstperspectief
Overheden en internationale organisaties erkennen de rol van AI. Het Amerikaanse Ministerie van Energie heeft bijvoorbeeld programma’s gestart om het net te moderniseren met AI.
Een DOE-rapport (2024) benadrukt AI in netplanning, vergunningverlening en veerkracht, en voorziet zelfs dat LLM’s kunnen helpen bij federale beoordelingen. Evenzo heeft de IEA haar eigen wereldwijde analyse gepubliceerd (“Energy and AI”, 2025) om beleidsmakers te ondersteunen.
Aan de VN-kant streeft UNESCO’s AI for the Planet Alliance (samen met UNDP, technologiepartners en NGO’s) ernaar AI-oplossingen te prioriteren en op te schalen voor klimaatverandering. Doelen zijn onder meer het identificeren van de belangrijkste AI-toepassingen (zoals emissietracering) en het verbinden van innovaties met financiering en belanghebbenden.
Vooruitkijkend zal de invloed van AI alleen maar toenemen. Vooruitgang zoals kleinere, efficiëntere modellen kan de voetafdruk van AI drastisch verkleinen.
Tegelijkertijd bieden AI-gedreven energietoepassingen (zoals slimme netten voor hernieuwbare energie en adaptieve klimaatvoorspellingen) instrumenten om de klimaatcrisis aan te pakken. Het realiseren van de voordelen vereist voortdurende R&D, open datadeling en verantwoord beleid.
Zoals het World Economic Forum opmerkt, is AI geen wondermiddel – maar met gezamenlijke inspanning kan het een krachtige versneller zijn voor duurzame energie en milieubeheer.
>>> Lees meer:
AI in Geneeskunde en Gezondheidszorg
AI revolutioneert energiesystemen en milieuwetenschap, en biedt verbeterde efficiëntie en nieuwe inzichten iea.org science.nasa.gov. De snelle groei verbruikt echter ook energie en hulpbronnen, wat zorgen over duurzaamheid oproept unesco.org unep.org.
De netto impact hangt af van het beheer van zowel de vraag naar AI als het potentieel ervan: AI inzetten om emissies te verminderen en ecosystemen te beschermen, terwijl de eigen milieu-impact van AI wordt geminimaliseerd.
Internationale initiatieven (IEA, UNESCO, DOE, enz.) benadrukken dat beleid, innovatie en wereldwijde samenwerking essentieel zijn om te zorgen dat AI een bondgenoot wordt – en geen tegenstander – in de strijd tegen klimaatverandering en de overgang naar schone energie iea.org unesco.org.
