Рост ИИ меняет как энергетическую отрасль, так и экологическую науку. В энергетике машинное обучение применяется для оптимизации всего — от прогнозов возобновляемой энергии до надежности сетей.
В то же время работа самих ИИ-систем требует значительных затрат электроэнергии. Например, дата-центры (обеспечивающие работу ИИ-сервисов) уже потребляли около 415 ТВт·ч в 2024 году — примерно 1,5 % от мирового потребления электроэнергии — и ожидается, что к 2030 году этот показатель более чем удвоится.
Для удовлетворения этого спроса потребуются разнообразные источники энергии: по данным МЭА, около половины электроэнергии для новых дата-центров будет поступать из возобновляемых источников (остальное — природный газ, атомная энергия и другие). Такая двойственная природа — ИИ нуждается в энергии, одновременно помогая управлять ею — означает, что энергетика и технологии идут рука об руку.
Применение ИИ в энергетическом секторе
ИИ уже меняет способы производства, распределения и потребления электроэнергии. Ключевые направления применения включают:
- Прогнозирование и интеграция возобновляемых источников: Машинное обучение значительно улучшает краткосрочные и среднесрочные прогнозы выработки ветровой и солнечной энергии. Анализируя огромные объемы метеорологических и сетевых данных, ИИ облегчает интеграцию переменных возобновляемых источников без излишних потерь энергии.
Например, в отчёте IRENA 2019 года отмечается, что прогнозы на основе ИИ могут сократить ограничения на производство солнечной и ветровой энергии. МЭА также подчеркивает, что прогнозирование с помощью ИИ помогает балансировать сети с большим количеством распределенной генерации, «снижая ограничения и выбросы» возобновляемых источников.
Более точные прогнозы позволяют операторам лучше участвовать в энергетических рынках и эффективнее распределять генерацию. - Оптимизация и устойчивость сетей: Современные электросети сложны и часто испытывают нагрузку в периоды пикового потребления. ИИ помогает автоматически обнаруживать неисправности и управлять потоками энергии.
Например, системы на базе ИИ могут быстрее выявлять поломки оборудования, сокращая время простоев на 30–50 %. Умные датчики и алгоритмы управления также увеличивают эффективную пропускную способность линий передачи.
МЭА прогнозирует, что инструменты ИИ могут открыть до 175 ГВт дополнительной пропускной способности без строительства новых линий. В цифровой «умной сети» ИИ постоянно изучает нагрузки, сглаживая пики и балансируя предложение. - Энергоэффективность в промышленности и зданиях: ИИ широко применяется для оптимизации энергопотребления на заводах, НПЗ, в офисах и жилых домах. В промышленности ИИ ускоряет проектирование и оптимизирует процессы.
По данным МЭА, применение существующих ИИ-технологий в промышленном энергопотреблении может сэкономить больше энергии, чем ежегодное потребление всей Мексики. В зданиях ИИ управляет отоплением, охлаждением и освещением.
Существующие системы управления HVAC на базе ИИ, при масштабировании по всему миру, могут сократить потребление электроэнергии примерно на 300 ТВт·ч в год (что сопоставимо с суммарной годовой генерацией Австралии и Новой Зеландии). В транспорте и мобильности ИИ оптимизирует движение и логистику: по одной оценке, планирование маршрутов с помощью ИИ может сэкономить столько энергии, сколько потребляют 120 миллионов автомобилей в год, хотя необходимо учитывать и обратные эффекты (например, увеличение пробега). - Хранение энергии и операции на рынке: ИИ играет ключевую роль в системах хранения энергии и дизайне электроэнергетических рынков. В аккумуляторных системах ИИ изучает ценовые и спросовые паттерны, чтобы покупать и хранить энергию при низкой цене и продавать при высокой.
Например, проект аккумулятора Hornsdale в Австралии от Tesla использует ИИ «автобиддер», который увеличивает доходы в пять раз по сравнению с ручным управлением. На рынках с реальным временем ИИ-алгоритмы могут торговать энергией за миллисекунды, поддерживая баланс сетей.
IRENA отмечает, что такие «продвинутые ИИ» модели идеально подходят для управления внутрисуточными рынками и гибким спросом. - Обслуживание и прогнозирование: Помимо управления потоками энергии, ИИ помогает в предиктивном обслуживании. Датчики на турбинах, трансформаторах и котлах передают данные в ИИ-модели, которые прогнозируют поломки до их возникновения.
Это сокращает время простоя и продлевает срок службы оборудования. В нефтегазовой отрасли ИИ уже выявляет утечки и прогнозирует состояние трубопроводов. В возобновляемой энергетике ИИ может определить, когда требуется обслуживание ветровой турбины, обеспечивая более высокий уровень доступности и снижая потери энергии.
В совокупности эти применения помогают снизить затраты, повысить надежность и уменьшить выбросы. МЭА отмечает, что использование ИИ во всей энергетической системе может напрямую сократить операционные выбросы — например, за счёт повышения эффективности электростанций или оптимизации топливного баланса — даже несмотря на рост энергопотребления, связанного с ИИ.
Применение ИИ в охране окружающей среды
За пределами энергетики ИИ является мощным инструментом для охраны окружающей среды и климатической науки. Он отлично выявляет закономерности и аномалии в больших данных, что полезно для мониторинга, моделирования и управления:
- Климатическое и погодное моделирование: Крупные научные организации используют ИИ для повышения точности моделей погоды и климата. Например, NASA и IBM выпустили открытый ИИ-модель погоды и климата Prithvi, обученную на десятилетиях исторических данных.
Эта модель улучшает пространственное разрешение климатических симуляций (до регионального уровня) и повышает точность краткосрочных прогнозов. Такие ИИ-модели позволяют лучше предсказывать экстремальные погодные явления и климатические тренды, что напрямую помогает в планировании адаптации. - Мониторинг вырубки лесов и земель: Спутники генерируют петабайты изображений Земли. ИИ анализирует эти изображения для мониторинга лесов и землепользования.
Например, платформы на базе ИИ используются более чем в 30 странах для картирования миллионов гектаров вырубленных лесов и оценки углерода, запасённого в лесах. Автоматизация анализа изображений позволяет экологам получать почти в реальном времени карты потерь среды обитания и целенаправленно проводить восстановление лесов.
Похожие технологии отслеживают расширение городов, таяние ледников и другие изменения земной поверхности, влияющие на углеродный баланс и биоразнообразие. - Океаны и очистка загрязнений: ИИ также помогает картировать загрязнения и направлять очистительные работы. Организации, такие как The Ocean Cleanup, используют машинное зрение для обнаружения и картирования плавающего пластика в отдалённых районах океана.
Обучая ИИ на спутниковых и дроновых снимках, они создают детальные карты загрязнений, чтобы суда могли эффективно работать в зонах с высокой концентрацией отходов. ИИ также применяется на свалках и перерабатывающих предприятиях: одна стартап-компания использовала ИИ для сканирования миллиардов отходов и выявления десятков тысяч тонн перерабатываемых материалов, которые ранее выбрасывались.
В обоих случаях ИИ значительно ускоряет процессы, которые раньше выполнялись вручную или не выполнялись вовсе. - Вода и сельское хозяйство: В управлении водными ресурсами ИИ моделирует прогнозы засух и наводнений, интегрируя данные о погоде, почве и использовании воды. Фермеры применяют инструменты «точного земледелия» (часто на базе ИИ) для оптимизации орошения и удобрений, повышая урожайность и снижая сток.
Мировые эксперты отмечают, что ИИ может ускорить внедрение устойчивых методов сельского хозяйства, сокращая потери и сохраняя ресурсы. (Например, системы орошения с ИИ демонстрируют экономию до 40 % воды и энергии.) - Реагирование на чрезвычайные ситуации и биоразнообразие: Службы экстренного реагирования используют ИИ для прогнозирования распространения лесных пожаров, оптимизации маршрутов эвакуации и координации логистики помощи.
ИИ обучают распознавать на спутниковых снимках признаки засухи или вспышек вредителей (раннее предупреждение для фермеров). Охрана дикой природы применяет ИИ для идентификации животных на видео с камуфляжных камер или аудиозаписях, помогая защищать исчезающие виды.
Например, в Африке ИИ-система научилась прогнозировать региональные погодные условия, предупреждая деревни в Бурунди, Чаде и Судане о предстоящих наводнениях или засухах.
Эти применения демонстрируют широкую ценность ИИ: обработка сложных экологических данных в реальном времени, предоставление инсайтов (например, по выбросам, использованию ресурсов или изменениям экосистем), которые человеку самостоятельно не под силу.
Как подчеркивает инициатива ЮНЕСКО ИИ для планеты, сочетание ИИ с глобальными данными может способствовать принятию лучших решений — например, созданию систем раннего предупреждения о сильных погодных явлениях и повышении уровня моря для защиты более трёх миллиардов уязвимых людей.
Проблемы и этические аспекты
Несмотря на перспективы, ИИ вызывает важные вопросы в области энергопотребления и экологии:
- Энергопотребление и углеродный след: Обучение и эксплуатация ИИ-моделей — особенно больших языковых моделей (LLM) — требуют много электроэнергии. МЭА предупреждает, что дата-центры входят в число самых быстрорастущих потребителей электроэнергии.
Генеративный ИИ уже потребляет энергию, сопоставимую с небольшой страной. По данным ЮНЕСКО, выполнение одного запроса к ИИ использует около 0,34 Вт·ч (что в сумме превышает 300 ГВт·ч в год по всему миру — столько же, сколько потребляют около 3 миллионов человек в год).
Если не контролировать, доля ИИ в мировых выбросах может вырасти с нынешних ~0,5 % до 1–1,5 % к 2035 году. (Для сравнения, конечные приложения ИИ могут сократить выбросы CO₂ в энергетике до 5 % к 2035 году — эффект, значительно превышающий углеродный след ИИ — но для этого нужно преодолеть множество барьеров.) - Потребление ресурсов: Строительство и охлаждение дата-центров требует сырья и воды. Производство одного компьютера для ИИ может потребовать сотни килограммов минералов и металлов, а специализированные чипы используют редкие элементы, такие как галлий (более 99 % его переработки сосредоточено в Китае).
Это увеличивает количество электронных отходов и воздействие добычи. Дата-центры также потребляют огромные объемы воды для охлаждения — по одной оценке, охлаждение, связанное с ИИ, может превысить в шесть раз национальное потребление воды Данией.
Такие последствия требуют внимательного управления ростом ИИ. - Обратные и социальные эффекты: Повышение эффективности с помощью ИИ может быть нивелировано, если пользователи увеличивают потребление (например, из-за удешевления поездок или энергии). МЭА предупреждает, что без продуманной политики чистая климатическая польза ИИ может быть подорвана обратными эффектами.
Кроме того, внедрение ИИ происходит неравномерно: лишь немногие страны и компании обладают инфраструктурой и данными для полного использования ИИ. МЭА отмечает, что в энергетическом секторе меньше экспертов по ИИ по сравнению с технологической отраслью, а во многих регионах (особенно в странах Глобального Юга) ограничено количество дата-центров.
Это может усугубить цифровое неравенство, если не принять меры. - Этические и управленческие вопросы: Помимо углеродного следа, ИИ несет социальные риски. Автоматизированные решения в энергетике и экологии должны быть справедливыми и прозрачными.
Конфиденциальность (например, в умных счетчиках), предвзятость алгоритмов и кибербезопасность критической инфраструктуры — серьёзные проблемы. Эксперты подчеркивают необходимость стандартов и политик: инициативы ЮНЕСКО и ООН призывают страны принимать этические и устойчивые руководства по ИИ.
Например, рекомендация ЮНЕСКО по этике ИИ (2021) включает главу об экологическом воздействии. Совместные рамки и регулирование будут необходимы, чтобы ИИ действительно служил целям устойчивого развития без непредвиденного вреда.
Глобальные инициативы и перспективы
Правительства и международные организации признают роль ИИ. Например, Министерство энергетики США запустило программы по модернизации сетей с помощью ИИ.
Отчёт DOE (2024) выделяет ИИ в планировании, лицензировании и повышении устойчивости сетей, а также предполагает использование LLM для помощи в федеральных проверках. Аналогично, МЭА опубликовало глобальный анализ («Энергетика и ИИ», 2025) для поддержки политиков.
Со стороны ООН инициатива ЮНЕСКО AI for the Planet Alliance (в сотрудничестве с ПРООН, технологическими партнёрами и НПО) стремится приоритизировать и масштабировать решения ИИ для борьбы с изменением климата. Цели включают выявление ключевых сценариев использования ИИ (например, мониторинг выбросов) и связывание инноваций с финансированием и заинтересованными сторонами.
В будущем влияние ИИ будет только расти. Развитие более компактных и эффективных моделей может значительно сократить углеродный след ИИ.
Одновременно решения на базе ИИ (например, умные сети с возобновляемыми источниками и адаптивное климатическое прогнозирование) предоставляют инструменты для борьбы с климатическим кризисом. Для реализации этих преимуществ необходимы дальнейшие исследования и разработки, открытый обмен данными и ответственная политика.
Как отмечает Всемирный экономический форум, ИИ не является волшебной палочкой — но при совместных усилиях он может стать мощным ускорителем устойчивой энергетики и охраны окружающей среды.
>>> Узнайте больше:
ИИ в медицине и здравоохранении
ИИ революционизирует энергетические системы и экологическую науку, обеспечивая повышение эффективности и новые знания iea.org science.nasa.gov. Однако его быстрый рост также требует энергии и ресурсов, вызывая вопросы устойчивости unesco.org unep.org.
Итоговый эффект будет зависеть от управления как потребностями ИИ, так и его потенциалом: использование ИИ для сокращения выбросов и защиты экосистем при минимизации собственного экологического следа.
Международные инициативы (МЭА, ЮНЕСКО, DOE и др.) подчеркивают, что политика, инновации и глобальное сотрудничество необходимы, чтобы ИИ стал союзником — а не противником — в борьбе с изменением климата и переходе к чистой энергии iea.org unesco.org.
