Creșterea Inteligenței Artificiale remodelază atât industria energetică, cât și știința mediului. În sectorul energetic, învățarea automată este utilizată pentru a optimiza totul, de la prognozele energiei regenerabile până la fiabilitatea rețelelor.

În același timp, alimentarea IA în sine necesită o cantitate semnificativă de electricitate. De exemplu, centrele de date (care rulează servicii IA) au consumat deja aproximativ 415 TWh în 2024 – aproximativ 1,5 % din electricitatea globală – iar această valoare este estimată să se dubleze până în 2030.

Satisfacerea acestei cereri va necesita surse diverse: AIE constată că aproximativ jumătate din electricitatea noilor centre de date va proveni din surse regenerabile (iar restul va fi asigurat de gaz natural, nuclear și altele). Această dualitate – IA având nevoie de energie chiar în timp ce ajută la gestionarea energiei – înseamnă că energia și tehnologia parcurg un drum comun.

Aplicații ale IA în Sectorul Energetic

IA transformă deja modul în care producem, distribuim și consumăm energie. Aplicațiile cheie includ:

• Prognoza și Integrarea Surselelor Regenerabile: Învățarea automată poate îmbunătăți semnificativ prognozele pe termen scurt și mediu ale producției eoliene și solare. Prin analizarea unor volume mari de date meteorologice și de rețea, IA facilitează integrarea surselor variabile fără a risipi energie.
  De exemplu, un raport IRENA din 2019 menționează că prognozele meteorologice și de generare bazate pe IA pot reduce limitările producției solare și eoliene. AIE subliniază, de asemenea, că prognoza bazată pe IA ajută la echilibrarea rețelelor cu o generare distribuită mai mare, „reducând limitările și emisiile” surselor regenerabile.
  Previziunile mai precise permit operatorilor să liciteze mai bine pe piețele de energie și să gestioneze generarea mai eficient.
• Optimizarea și Reziliența Rețelelor: Rețelele electrice moderne sunt complexe și adesea supuse unor cereri maxime intense. IA ajută prin detectarea automată a defecțiunilor și gestionarea fluxului.
  De exemplu, sistemele bazate pe IA pot identifica mai rapid defecțiunile echipamentelor, reducând întreruperile cu 30–50 %. Senzorii inteligenți și algoritmii de control pot crește, de asemenea, capacitatea efectivă a liniilor de transmisie.
  AIE estimează că instrumentele IA ar putea debloca până la 175 GW de capacitate suplimentară de transmisie fără a construi linii noi. Într-o „rețea inteligentă” digitalizată, IA învață continuu modelele de consum pentru a reduce vârfurile și a echilibra oferta.
• Eficiența Industrială și a Clădirilor: IA este utilizată pe scară largă pentru a eficientiza consumul de energie în fabrici, rafinării, birouri și locuințe. În industrie, IA accelerează proiectarea și optimizează procesele.
  Raportul AIE arată că aplicarea IA existente în consumul industrial de energie ar putea economisi mai multă energie decât consumul anual total al Mexicului. În clădiri, IA gestionează încălzirea/răcirea și iluminatul.
  Sistemele actuale de control HVAC bazate pe IA, dacă ar fi extinse la nivel global, ar putea reduce cererea de electricitate cu aproximativ 300 TWh pe an (echivalent cu producția anuală combinată a Australiei și Noii Zeelande). În transport și mobilitate, IA optimizează fluxul de trafic și logistica: o estimare sugerează că planificarea rutelor bazată pe IA ar putea economisi atâta energie cât consumă 120 de milioane de mașini într-un an, deși efectele de rebound (cum ar fi creșterea traficului) trebuie gestionate.
• Stocarea Energiei și Operațiunile pe Piață: IA este esențială pentru stocarea energiei și proiectarea piețelor de electricitate. În sistemele cu baterii, IA învață modelele de preț și cerere pentru a cumpăra/stoca energie când este ieftină și a vinde când este valoroasă.
  De exemplu, proiectul bateriei Hornsdale al Tesla din Australia folosește un „autobidder” IA care crește de cinci ori veniturile comparativ cu licitarea umană. Pe piețele în timp real, algoritmii IA pot tranzacționa energie în milisecunde pentru a menține echilibrul rețelelor.
  IRENA notează că astfel de modele „avansate de IA” sunt ideale pentru gestionarea piețelor intrazilnice și a cererii flexibile.
• Întreținere și Prognoză: Dincolo de fluxurile de energie, IA sprijină întreținerea predictivă. Senzorii de pe turbine, transformatoare și cazane alimentează modele IA care prevăd defecțiunile înainte să apară.
  Acest lucru reduce timpii de nefuncționare și prelungește durata de viață a echipamentelor. În petrol și gaze, IA detectează deja scurgeri și prezice starea conductelor. În regenerabile, IA poate estima când o turbină eoliană necesită service, asigurând o funcționare mai lungă cu mai puține pierderi de energie.

Împreună, aceste aplicații ajută la reducerea costurilor, creșterea fiabilității și diminuarea emisiilor. AIE subliniază că utilizarea IA în întregul sistem energetic poate reduce direct emisiile operaționale – de exemplu prin îmbunătățirea eficienței centralelor sau optimizarea mixului de combustibili – chiar dacă cererea de energie generată de IA crește.

Aplicații ale IA în Conservarea Mediului

În afara sectorului energetic, IA este un instrument puternic pentru mediu și știința climei. Excelează în identificarea tiparelor și anomaliilor în seturi mari de date, fiind utilă pentru monitorizare, modelare și gestionare:

• Modelarea Climei și a Vremii: Principalele agenții științifice folosesc acum IA pentru a face modelele meteorologice și climatice mai precise. De exemplu, NASA și IBM au lansat modelul open-source Prithvi de IA pentru vreme și climă, antrenat pe decenii de date istorice.
  Acest model poate îmbunătăți rezoluția spațială a simulărilor climatice (până la nivel regional) și prognozele pe termen scurt. Astfel de modele IA permit previziuni mai bune ale fenomenelor meteorologice extreme și tendințelor climatice, informând direct planificarea adaptării.
• Defrișări și Monitorizarea Teritoriului: Sateliții generează petabytes de imagini ale Pământului. IA analizează aceste imagini pentru a monitoriza pădurile și utilizarea terenurilor.
  De exemplu, platforme bazate pe IA au fost folosite în peste 30 de țări pentru a cartografia milioane de hectare de defrișări și a estima carbonul stocat în păduri. Automatizând analiza imaginilor, IA oferă conservatorilor hărți aproape în timp real ale pierderii habitatului și ajută la direcționarea reîmpăduririlor.
  Tehnici similare urmăresc extinderea urbană, topirea ghețarilor și alte schimbări ale acoperirii terenului care afectează carbonul și biodiversitatea.
• Curățarea Oceanelor și a Poluării: IA ajută, de asemenea, la cartografierea poluării și la ghidarea operațiunilor de curățare. Organizații precum The Ocean Cleanup utilizează viziunea computerizată pentru a detecta și cartografia plasticul plutitor în zone oceanice îndepărtate.
  Prin antrenarea IA pe imagini din satelit și drone, creează hărți detaliate ale poluării, astfel încât vasele de curățare să poată ținti eficient zonele cu densitate mare. IA este folosită și în depozitele de deșeuri și fabricile de reciclare: un sistem IA al unei startup-uri a scanat miliarde de obiecte deșeu și a identificat zeci de mii de tone de materiale reciclabile care erau aruncate.
  În ambele cazuri, IA accelerează dramatic procese care anterior erau manuale sau inexistente.
• Apă și Agricultură: În gestionarea apei, IA modelează prognoze de secetă și inundații prin integrarea datelor meteo, solului și consumului. Fermierii folosesc instrumente de „agricultură de precizie” (adesea alimentate de IA) pentru a optimiza irigarea și fertilizarea, crescând producția și reducând scurgerile.
  Experții globali notează că IA poate accelera adoptarea agriculturii durabile, reducând risipa și conservând resursele. (De exemplu, sistemele de irigare bazate pe IA au demonstrat economii de până la 40 % în consumul de apă și energie.)
• Răspuns la Dezastre și Biodiversitate: Serviciile de urgență folosesc IA pentru a prezice extinderea incendiilor, a optimiza rutele de evacuare și chiar a coordona logistica ajutoarelor.
  Modelele IA sunt antrenate să interpreteze imagini satelitare pentru semne de secetă sau atacuri de dăunători (avertizare timpurie pentru fermieri). Conservarea faunei sălbatice utilizează IA pentru a identifica animalele în înregistrările video sau audio, ajutând la protejarea speciilor pe cale de dispariție.
  Un sistem IA din Africa, de exemplu, a învățat să prezică modelele meteorologice regionale pentru a avertiza satele din Burundi, Ciad și Sudan despre viitoare inundații sau secete.

Aceste aplicații evidențiază valoarea largă a IA: procesarea în timp real a datelor complexe de mediu, oferind perspective (de exemplu despre emisii, utilizarea resurselor sau schimbările ecosistemice) pe care oamenii singuri nu le pot gestiona.
Inițiativa UNESCO AI for the Planet subliniază că combinarea IA cu date globale poate sprijini decizii mai bune – de exemplu, creând sisteme de avertizare timpurie pentru fenomene meteorologice severe și creșterea nivelului mării pentru a proteja peste trei miliarde de persoane vulnerabile.

Provocări și Considerații Etice

În ciuda potențialului său, IA ridică și provocări importante pentru consumul de energie și mediu:

• Amprenta Energetică și de Carbon: Antrenarea și rularea modelelor IA – în special a modelelor mari de limbaj (LLM) – consumă multă electricitate. AIE avertizează că centrele de date sunt printre cei mai rapizi consumatori de electricitate.
  IA generativă consumă deja o putere comparabilă cu cea a unei țări mici. Potrivit UNESCO, un singur prompt IA poate consuma ~0,34 Wh (adică peste 300 GWh anual la nivel global, echivalent cu consumul anual a 3 milioane de persoane).
  Dacă nu este controlată, cota IA din emisiile globale ar putea crește de la ~0,5 % în prezent la 1–1,5 % până în 2035. (În comparație, aplicațiile IA din sectorul energetic ar putea reduce emisiile de CO₂ cu până la 5 % până în 2035 – un beneficiu mult mai mare decât amprenta IA – dar pentru aceasta trebuie depășite multe bariere.)
• Consum de Resurse: Construirea și răcirea centrelor de date necesită materii prime și apă. Producerea unui singur calculator pentru IA poate necesita sute de kilograme de minerale și metale, iar cipurile specializate folosesc elemente rare precum galiu (peste 99 % din rafinarea galiului este în China).
  Acestea contribuie la deșeurile electronice și impactul mineritului. Centrele de date consumă, de asemenea, volume enorme de apă pentru răcire – o estimare sugerează că răcirea legată de IA ar putea folosi de peste șase ori consumul național de apă al Danemarcei.
  Astfel de impacturi impun o gestionare atentă a creșterii IA.
• Efecte de Rebound și Echitate: Câștigurile de eficiență generate de IA pot fi anulate dacă utilizatorii cresc consumul (de exemplu, călătorii mai ieftine sau consum energetic mai mare). AIE avertizează că, fără politici adecvate, beneficiul climatic net al IA poate fi diminuat de efectele de rebound.
  Mai mult, adoptarea IA este inegală: doar câteva țări și companii dispun în prezent de infrastructura și datele necesare pentru a valorifica pe deplin IA. AIE notează că sectorul energetic are mai puțină expertiză în IA comparativ cu industriile tehnologice, iar multe regiuni (în special din Sudul Global) au centre de date limitate.
  Aceasta ar putea accentua decalajele digitale dacă nu este abordată.
• Aspecte Etice și de Guvernanță: Dincolo de carbon, IA implică riscuri sociale. Deciziile automate în energie și mediu trebuie să fie corecte și transparente.
  Confidențialitatea (de exemplu, în contoarele inteligente), părtinirea algoritmilor și securitatea cibernetică în infrastructurile critice sunt preocupări serioase. Experții subliniază necesitatea unor standarde și politici: inițiativele UNESCO și ONU încurajează țările să adopte ghiduri etice și de sustenabilitate pentru IA.
  De exemplu, recomandarea UNESCO privind etica IA (2021) include un capitol dedicat impactului asupra mediului. Cadrele colaborative și reglementările vor fi esențiale pentru a asigura că instrumentele IA servesc cu adevărat obiectivele de sustenabilitate fără efecte nedorite.

Inițiative Globale și Perspective Viitoare

Guvernele și organismele internaționale recunosc rolul IA. De exemplu, Departamentul de Energie al SUA a lansat programe pentru modernizarea rețelei cu IA.

Un raport DOE (2024) evidențiază utilizarea IA în planificarea, autorizarea și reziliența rețelelor, anticipând chiar că LLM-urile vor sprijini revizuirile federale. Similar, AIE a publicat propria analiză globală („Energy and AI”, 2025) pentru a ghida factorii de decizie.

La nivelul ONU, alianța UNESCO AI for the Planet Alliance (împreună cu PNUD, parteneri tehnologici și ONG-uri) urmărește prioritizarea și extinderea soluțiilor IA pentru schimbările climatice. Obiectivele includ identificarea celor mai importante cazuri de utilizare IA (de exemplu, monitorizarea emisiilor) și conectarea inovațiilor cu finanțarea și părțile interesate.

Privind spre viitor, influența IA va crește continuu. Progrese precum modele mai mici și mai eficiente pot reduce dramatic amprenta IA. 

În același timp, soluțiile energetice bazate pe IA (precum rețele inteligente de regenerabile și prognoze climatice adaptive) oferă instrumente pentru a aborda criza climatică. Valorificarea beneficiilor va necesita continuarea cercetării și dezvoltării, partajarea deschisă a datelor și politici responsabile.

După cum subliniază Forumul Economic Mondial, IA nu este o soluție miraculoasă – dar, prin efort colaborativ, poate fi un accelerator puternic pentru energia durabilă și protecția mediului.

>>> Aflați mai multe:

Inteligența Artificială în Medicină și Îngrijirea Sănătății

Inteligența Artificială în Agricultura Inteligentă

IA revoluționează sistemele energetice și știința mediului, oferind eficiență sporită și perspective noi iea.org science.nasa.gov. Totuși, creșterea sa rapidă consumă energie și resurse, ridicând probleme de sustenabilitate unesco.org unep.org.

Impactul net va depinde de gestionarea atât a cererii IA, cât și a potențialului său: implementarea IA pentru a reduce emisiile și a proteja ecosistemele, minimizând în același timp amprenta sa asupra mediului.

Inițiativele internaționale (AIE, UNESCO, DOE etc.) subliniază că politica, inovația și cooperarea globală sunt esențiale pentru a asigura că IA devine un aliat – nu un adversar – în lupta împotriva schimbărilor climatice și în tranziția către energia curată iea.org unesco.org.