Rozwój sztucznej inteligencji przekształca zarówno sektor energetyczny, jak i nauki o środowisku. W branży energetycznej uczenie maszynowe jest wykorzystywane do optymalizacji wszystkiego, od prognozowania produkcji energii odnawialnej po niezawodność sieci.

Jednocześnie zasilanie samej SI wymaga znacznego zużycia energii elektrycznej. Na przykład centra danych (obsługujące usługi SI) zużyły już około 415 TWh w 2024 roku – co stanowi około 1,5% światowego zużycia energii – a prognozy wskazują, że do 2030 roku zużycie to może się ponad dwukrotnie zwiększyć.

Zaspokojenie tego zapotrzebowania będzie wymagało różnorodnych źródeł energii: Międzynarodowa Agencja Energetyczna (IEA) szacuje, że około połowa energii elektrycznej dla nowych centrów danych pochodzić będzie z odnawialnych źródeł (pozostałą część stanowić będą gaz ziemny, energia jądrowa i inne). Ta podwójna natura – SI potrzebująca energii, jednocześnie pomagająca w jej zarządzaniu – oznacza, że energia i technologia podążają wspólną ścieżką.

Zastosowania SI w sektorze energetycznym

Sztuczna inteligencja już teraz zmienia sposób produkcji, dystrybucji i konsumpcji energii. Kluczowe zastosowania obejmują:

• Prognozowanie i integracja odnawialnych źródeł energii: Uczenie maszynowe znacząco poprawia krótkoterminowe i średnioterminowe prognozy produkcji energii wiatrowej i słonecznej. Analizując ogromne zbiory danych meteorologicznych i sieciowych, SI ułatwia integrację zmiennych źródeł odnawialnych bez marnowania nadmiaru energii.
  Na przykład raport IRENA z 2019 roku wskazuje, że prognozy oparte na SI mogą ograniczyć ograniczenia produkcji energii słonecznej i wiatrowej. Podobnie IEA podkreśla, że prognozowanie oparte na SI pomaga w bilansowaniu sieci z większą ilością rozproszonej generacji, „redukując ograniczenia i emisje” odnawialnych źródeł.
  Dokładniejsze prognozy pozwalają operatorom lepiej licytować na rynkach energii i efektywniej zarządzać produkcją.
• Optymalizacja i odporność sieci: Nowoczesne sieci energetyczne są skomplikowane i często przeciążone w szczytowych momentach. SI pomaga automatycznie wykrywać awarie i zarządzać przepływem energii.
  Na przykład systemy oparte na SI mogą szybciej lokalizować uszkodzenia sprzętu, skracając czas przerw w dostawie o 30–50%. Inteligentne czujniki i algorytmy sterujące mogą również zwiększyć efektywną przepustowość linii przesyłowych.
  IEA prognozuje, że narzędzia SI mogą udostępnić do 175 GW dodatkowej przepustowości przesyłowej bez konieczności budowy nowych linii. W zdigitalizowanej „inteligentnej sieci” SI nieustannie uczy się wzorców obciążenia, aby wygładzać szczyty i równoważyć podaż.
• Efektywność przemysłowa i budynkowa: SI jest szeroko stosowana do optymalizacji zużycia energii w fabrykach, rafineriach, biurach i domach. W przemyśle SI przyspiesza projektowanie i optymalizuje procesy.
  IEA wskazuje, że zastosowanie istniejących rozwiązań SI w przemyśle mogłoby zaoszczędzić więcej energii niż całoroczne zużycie Meksyku. W budynkach SI zarządza ogrzewaniem, chłodzeniem i oświetleniem.
  Obecne systemy sterowania HVAC oparte na SI, gdyby zostały wdrożone globalnie, mogłyby zmniejszyć zapotrzebowanie na energię elektryczną o około 300 TWh rocznie (co odpowiada łącznej rocznej produkcji energii Australii i Nowej Zelandii). W transporcie i mobilności SI optymalizuje przepływ ruchu i logistykę: szacuje się, że planowanie tras oparte na SI mogłoby zaoszczędzić tyle energii, ile zużywa rocznie 120 milionów samochodów, choć należy uwzględnić efekty odbicia (np. większą liczbę przejazdów).
• Magazynowanie energii i operacje rynkowe: SI odgrywa kluczową rolę w magazynowaniu energii i projektowaniu rynków energii elektrycznej. W systemach bateryjnych SI uczy się wzorców cen i popytu, aby kupować i magazynować energię, gdy jest tania, a sprzedawać, gdy jest wartościowa.
  Na przykład projekt baterii Hornsdale firmy Tesla w Australii wykorzystuje AI „autobidder”, który pięciokrotnie zwiększa przychody w porównaniu z licytacją prowadzoną przez ludzi. Na rynkach czasu rzeczywistego algorytmy SI mogą handlować energią w milisekundach, utrzymując równowagę sieci.
  IRENA zauważa, że takie „zaawansowane modele SI” są idealne do zarządzania rynkami wewnątrzdniowymi i elastycznym popytem.
• Konserwacja i prognozowanie: Poza przepływami energii SI wspiera także predykcyjną konserwację. Czujniki na turbinach, transformatorach i kotłach dostarczają dane do modeli SI, które przewidują awarie zanim się pojawią.
  To zmniejsza czas przestojów i wydłuża żywotność urządzeń. W sektorze naftowym i gazowym SI już wykrywa wycieki i przewiduje stan rurociągów. W odnawialnych źródłach energii SI potrafi oszacować, kiedy turbina wiatrowa wymaga serwisu, zapewniając wyższą dostępność i mniejsze straty energii.

Te zastosowania razem pomagają obniżyć koszty, zwiększyć niezawodność i ograniczyć emisje. IEA podkreśla, że wykorzystanie SI w całym systemie energetycznym może bezpośrednio zmniejszyć emisje operacyjne – na przykład poprzez poprawę efektywności zakładów lub optymalizację miksu paliwowego – nawet jeśli rosnące zapotrzebowanie na energię napędzane przez SI będzie się zwiększać.

Zastosowania SI w ochronie środowiska

Poza sektorem energetycznym, SI jest potężnym narzędziem dla nauk o środowisku i klimacie. Doskonale radzi sobie z wykrywaniem wzorców i anomalii w dużych zbiorach danych, co czyni ją użyteczną w monitoringu, modelowaniu i zarządzaniu:

• Modelowanie klimatu i pogody: Główne agencje naukowe wykorzystują SI do zwiększenia dokładności modeli pogodowych i klimatycznych. Na przykład NASA i IBM udostępniły otwartoźródłowy model SI Prithvi, wytrenowany na dziesięcioleciach danych historycznych.
  Model ten może poprawić rozdzielczość przestrzenną symulacji klimatycznych (aż do poziomu regionalnego) oraz ulepszyć prognozy krótkoterminowe. Takie modele SI umożliwiają lepsze przewidywanie ekstremalnych zjawisk pogodowych i trendów klimatycznych, co bezpośrednio wspiera planowanie adaptacyjne.
• Monitorowanie wylesiania i użytkowania ziemi: Satelity generują petabajty obrazów Ziemi. SI analizuje te obrazy, aby monitorować lasy i użytkowanie terenu.
  Na przykład platformy oparte na SI były wykorzystywane w ponad 30 krajach do mapowania milionów hektarów wylesiania oraz szacowania ilości węgla zgromadzonego w lasach. Automatyzując analizę obrazów, SI dostarcza ekologom niemal w czasie rzeczywistym mapy utraty siedlisk i pomaga ukierunkować działania zalesieniowe.
  Podobne techniki śledzą ekspansję miejską, topnienie lodowców i inne zmiany pokrycia terenu wpływające na węgiel i bioróżnorodność.
• Oceany i oczyszczanie zanieczyszczeń: SI pomaga również mapować zanieczyszczenia i kierować akcjami oczyszczania. Organizacje takie jak The Ocean Cleanup używają widzenia maszynowego do wykrywania i mapowania unoszących się plastików w odległych rejonach oceanów.
  Trenując SI na obrazach satelitarnych i z dronów, tworzą szczegółowe mapy zanieczyszczeń, dzięki czemu statki sprzątające mogą efektywnie celować w obszary o wysokim zagęszczeniu. SI jest także wykorzystywana na wysypiskach i w zakładach recyklingu: system SI jednej ze startupów przeskanował miliardy odpadów i zidentyfikował dziesiątki tysięcy ton surowców nadających się do recyklingu, które były wyrzucane.
  W obu przypadkach SI znacznie przyspiesza procesy, które wcześniej były wykonywane ręcznie lub wcale.
• Woda i rolnictwo: W zarządzaniu zasobami wodnymi SI modeluje prognozy susz i powodzi, integrując dane pogodowe, glebowe i dotyczące zużycia. Rolnicy korzystają z narzędzi „rolnictwa precyzyjnego” (często opartych na SI), aby optymalizować nawadnianie i nawożenie, zwiększając plony przy jednoczesnym ograniczeniu spływu.
  Eksperci globalni zauważają, że SI może przyspieszyć wdrażanie zrównoważonych praktyk rolniczych, zmniejszając straty i chroniąc zasoby. (Na przykład systemy nawadniania oparte na SI wykazały oszczędności do 40% w zużyciu wody i energii.)
• Reakcja na katastrofy i bioróżnorodność: Służby ratunkowe wykorzystują SI do przewidywania rozprzestrzeniania się pożarów, optymalizacji tras ewakuacji, a nawet koordynacji logistyki pomocy.
  Modele SI są trenowane do analizy obrazów satelitarnych pod kątem oznak suszy lub wybuchów szkodników (wczesne ostrzeganie dla rolników). Ochrona dzikiej przyrody korzysta z SI do identyfikacji zwierząt na nagraniach z kamer ruchu lub nagraniach dźwiękowych, pomagając chronić gatunki zagrożone.
  Na przykład system SI w Afryce nauczył się przewidywać regionalne wzorce pogodowe, aby ostrzegać wsie w Burundi, Czadu i Sudanie przed nadchodzącymi powodziami lub suszami.

Te zastosowania pokazują szeroką wartość SI: przetwarzanie złożonych danych środowiskowych w czasie rzeczywistym, dostarczanie wglądów (np. w emisje, zużycie zasobów czy zmiany ekosystemów), których sam człowiek nie jest w stanie efektywnie przetworzyć.
Jak podkreśla inicjatywa UNESCO AI for the Planet, łączenie SI z globalnymi danymi może umożliwić lepsze decyzje – na przykład tworząc systemy wczesnego ostrzegania przed ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi i podnoszeniem się poziomu mórz, chroniące ponad trzy miliardy osób najbardziej narażonych.

Wyzwania i kwestie etyczne

Pomimo obiecujących możliwości, SI stawia także istotne wyzwania w zakresie zużycia energii i ochrony środowiska:

• Ślad energetyczny i węglowy: Trenowanie i uruchamianie modeli SI – zwłaszcza dużych modeli językowych (LLM) – wymaga dużych ilości energii elektrycznej. IEA ostrzega, że centra danych należą do najszybciej rosnących konsumentów energii.
  Generatywna SI już teraz zużywa moc porównywalną z małym krajem. Według UNESCO pojedyncze zapytanie do SI może zużyć około 0,34 Wh (co przekłada się na ponad 300 GWh rocznie na świecie, czyli tyle, ile zużywa około 3 miliony osób).
  Jeśli nie zostaną podjęte działania, udział SI w globalnych emisjach może wzrosnąć z około 0,5% obecnie do 1–1,5% do 2035 roku. (Dla porównania, zastosowania SI w sektorze końcowego użytkowania mogłyby obniżyć emisje CO₂ w sektorze energetycznym nawet o 5% do 2035 roku – korzyść znacznie przewyższająca ślad SI – ale wymaga to pokonania wielu barier.)
• Zużycie zasobów: Budowa i chłodzenie centrów danych wymaga surowców i wody. Produkcja pojedynczego komputera do SI może wymagać setek kilogramów minerałów i metali, a specjalistyczne układy scalone wykorzystują rzadkie pierwiastki, takie jak gal (ponad 99% rafinacji galu odbywa się w Chinach).
  To zwiększa ilość elektrośmieci i wpływ wydobycia. Centra danych zużywają też ogromne ilości wody do chłodzenia – jedna z szacunkowych wartości wskazuje, że chłodzenie związane z SI może zużywać ponad sześciokrotnie więcej wody niż całe Dania.
  Takie skutki wymagają ostrożnego zarządzania rozwojem SI.
• Efekty odbicia i sprawiedliwość: Zyski efektywności wynikające z SI mogą zostać zniwelowane, jeśli użytkownicy zwiększą konsumpcję (np. tańsze podróże lub zużycie energii). IEA ostrzega, że bez odpowiedniej polityki netto korzyści klimatyczne SI mogą zostać osłabione przez efekty odbicia.
  Dodatkowo, adopcja SI jest nierównomierna: tylko kilka krajów i firm dysponuje infrastrukturą i danymi pozwalającymi w pełni wykorzystać SI. IEA zauważa, że sektor energetyczny ma mniejsze kompetencje w zakresie SI w porównaniu z branżą technologiczną, a wiele regionów (zwłaszcza na Globalnym Południu) ma ograniczony dostęp do centrów danych.
  Może to pogłębiać cyfrowe nierówności, jeśli nie zostanie to rozwiązane.
• Kwestie etyczne i zarządzanie: Poza emisjami, SI niesie ze sobą ryzyka społeczne. Automatyczne podejmowanie decyzji w energetyce i ochronie środowiska musi być sprawiedliwe i przejrzyste.
  Prywatność (np. w inteligentnych licznikach), uprzedzenia w algorytmach oraz cyberbezpieczeństwo infrastruktury krytycznej to poważne wyzwania. Eksperci podkreślają potrzebę standardów i polityk: inicjatywy UNESCO i ONZ zachęcają kraje do przyjęcia wytycznych etycznych i zrównoważonych dla SI.
  Na przykład rekomendacja UNESCO dotycząca etyki SI (2021) zawiera rozdział poświęcony wpływowi na środowisko. Ramy współpracy i regulacje będą niezbędne, aby narzędzia SI rzeczywiście służyły celom zrównoważonego rozwoju bez niezamierzonych szkód.

Inicjatywy globalne i perspektywy na przyszłość

Rządy i organizacje międzynarodowe dostrzegają rolę SI. Na przykład Departament Energii USA uruchomił programy modernizacji sieci energetycznej z wykorzystaniem SI.

Raport DOE (2024) podkreśla zastosowania SI w planowaniu sieci, uzyskiwaniu pozwoleń i zwiększaniu odporności, a także przewiduje wykorzystanie dużych modeli językowych do wsparcia przeglądów federalnych. Podobnie IEA opublikowała własną globalną analizę („Energy and AI”, 2025) mającą na celu wsparcie decydentów.

Po stronie ONZ, inicjatywa UNESCO AI for the Planet Alliance (we współpracy z UNDP, partnerami technologicznymi i organizacjami pozarządowymi) dąży do priorytetyzacji i skalowania rozwiązań SI w walce ze zmianami klimatu. Jej cele obejmują identyfikację najważniejszych zastosowań SI (np. monitorowanie emisji) oraz łączenie innowacji z finansowaniem i interesariuszami.

Patrząc w przyszłość, wpływ SI będzie się tylko zwiększał. Postępy, takie jak mniejsze i bardziej efektywne modele, mogą znacznie zmniejszyć ślad SI. 

Jednocześnie rozwiązania energetyczne oparte na SI (np. inteligentne sieci odnawialne i adaptacyjne prognozy klimatyczne) oferują narzędzia do walki z kryzysem klimatycznym. Realizacja tych korzyści wymaga dalszych badań i rozwoju, otwartego udostępniania danych oraz odpowiedzialnych polityk.

Jak zauważa Światowe Forum Ekonomiczne, SI nie jest magicznym rozwiązaniem – ale przy współpracy może stać się potężnym przyspieszaczem zrównoważonej energii i ochrony środowiska.

>>> Dowiedz się więcej:

Sztuczna inteligencja w medycynie i opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja w inteligentnym rolnictwie

SI rewolucjonizuje systemy energetyczne i nauki o środowisku, oferując poprawę efektywności i nowe wglądy iea.org science.nasa.gov. Jednak jej szybki rozwój wiąże się także ze wzrostem zużycia energii i zasobów, co rodzi obawy o zrównoważony rozwój unesco.org unep.org.

Ostateczny wpływ będzie zależał od zarządzania zarówno zapotrzebowaniem SI, jak i jej potencjałem: wdrażania SI do redukcji emisji i ochrony ekosystemów, przy jednoczesnym minimalizowaniu własnego śladu środowiskowego SI.

Inicjatywy międzynarodowe (IEA, UNESCO, DOE itp.) podkreślają, że polityka, innowacje i globalna współpraca są kluczowe, aby SI stała się sprzymierzeńcem – a nie przeciwnikiem – w walce ze zmianami klimatu i transformacji ku czystej energii iea.org unesco.org.