ஆற்றல் மற்றும் சுற்றுச்சூழலில் செயற்கை நுண்ணறிவு
ஆற்றல் மற்றும் சுற்றுச்சூழலில் செயற்கை நுண்ணறிவு, ஆற்றல் திறனை மேம்படுத்தி, உமிழ்வுகளை குறைத்து, புதுப்பிக்கக்கூடிய ஒருங்கிணைப்பை ஆதரித்து, நிலைத்தன்மையை முன்னெடுக்கிறது. ஸ்மார்ட் கிரிட்கள் முதல் காலநிலை மாதிரிகள் வரை, செயற்கை நுண்ணறிவு வளங்களை நிர்வகித்து, பூமியை பாதுகாக்கும் முறையை மாற்றி வருகிறது.
செயற்கை நுண்ணறிவின் வளர்ச்சி ஆற்றல் துறை மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அறிவியலை மாற்றி அமைக்கிறது. ஆற்றல் துறையில், இயந்திரக் கற்றல் புதுப்பிக்கக்கூடிய சக்தி முன்னறிவிப்புகள் முதல் கிரிட் நம்பகத்தன்மை வரை அனைத்தையும் மேம்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது.
அதே நேரத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவை இயக்குவதற்கு அதிக மின்சாரம் தேவைப்படுகிறது. உதாரணமாக, தரவு மையங்கள் (செயற்கை நுண்ணறிவு சேவைகளை இயக்கும்) 2024-ல் சுமார் 415 TWh மின்சாரம் பயன்படுத்தியுள்ளன – உலக மின்சாரத்தின் சுமார் 1.5% – இது 2030-க்குள் இரட்டிப்பாக அதிகரிக்கும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
ஆற்றலில் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்
செயற்கை நுண்ணறிவு ஏற்கனவே சக்தியை உற்பத்தி, விநியோகம் மற்றும் பயன்பாட்டை மாற்றி வருகிறது. புதுப்பிக்கக்கூடிய சக்தி முன்னறிவிப்புகள் முதல் கிரிட் மேம்படுத்தல் வரை, இயந்திரக் கற்றல் உலகளாவிய அளவில் புத்திசாலி மற்றும் திறமையான ஆற்றல் அமைப்புகளை உருவாக்குகிறது.
புதுப்பிக்கக்கூடிய சக்தி முன்னறிவிப்பு
காற்று மற்றும் சூரிய சக்தி வெளியீட்டின் குறுகிய மற்றும் நடுத்தர கால முன்னறிவிப்புகளை இயந்திரக் கற்றல் மிகுந்த முறையில் மேம்படுத்துகிறது. பரபரப்பான காலநிலை மற்றும் கிரிட் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, செயற்கை நுண்ணறிவு மாறும் புதுப்பிக்கக்கூடிய சக்திகளை வீணாக்காமல் ஒருங்கிணைக்க உதவுகிறது.
- சூரிய மற்றும் காற்று சக்தி குறைப்புகளை குறைக்கிறது
- சிறந்த ஆற்றல் சந்தை பந்தயம்
- மேம்பட்ட உற்பத்தி ஒதுக்கீடு
கிரிட் மேம்படுத்தல்
நவீன மின்கிரிட்கள் சிக்கலானவை மற்றும் அதிகபட்ச தேவைகளால் பெரும்பாலும் அழுத்தப்படுகின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு தானாக பிழைகளை கண்டறிந்து ஓட்டத்தை நிர்வகிக்க உதவுகிறது.
- 30–50% வேகமான பிழை கண்டறிதல்
- 175 GW வரை கூடுதல் பரிமாற்ற திறன்
- ஸ்மார்ட் அதிகபட்ச குறைப்பு மற்றும் சுமை சமநிலை
தொழிற்சாலை திறன்
செயற்கை நுண்ணறிவு தொழிற்சாலைகள், சுத்திகரிப்பு நிலையங்கள், அலுவலகங்கள் மற்றும் வீடுகளில் ஆற்றல் பயன்பாட்டை எளிதாக்குகிறது. தொழிற்சாலையில், செயற்கை நுண்ணறிவு வடிவமைப்பை விரைவுபடுத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துகிறது.
- மேக்சிகோ வருடாந்திர பயன்பாட்டுக்கு சமமான சேமிப்புகள்
- கட்டிட மின்சாரத்தில் வருடத்திற்கு 300 TWh குறைப்பு
- மேம்பட்ட HVAC மற்றும் விளக்கு கட்டுப்பாடு
ஆற்றல் சேமிப்பு மற்றும் சந்தைகள்
செயற்கை நுண்ணறிவு விலை மற்றும் தேவைக் கோட்பாடுகளை கற்றுக்கொண்டு, குறைந்த விலையில் மின்சாரத்தை வாங்கி/சேமித்து, மதிப்புள்ள நேரத்தில் விற்பனை செய்து, பேட்டரி அமைப்புகள் மற்றும் சந்தை செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துகிறது.
- 5 மடங்கு வருமானம் (டெஸ்லா ஹார்ன்ஸ்டேல் திட்டம்)
- நேரடி சந்தைகளில் மில்லிசெகண்ட் வர்த்தகம்
- மேம்பட்ட உள்ளாட்கால சந்தை நிர்வாகம்
முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு
ஆற்றல் ஓட்டங்களைத் தாண்டி, செயற்கை நுண்ணறிவு முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பில் உதவுகிறது. டர்பைன்கள், டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் மற்றும் பொயிலர்களில் உள்ள சென்சார்கள் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளுக்கு தகவல் வழங்கி, தோல்விகளை நிகழ்வுக்கு முன் கணிக்க உதவுகின்றன.
- இயந்திர நிறுத்த நேரத்தை குறைத்து உபகரண ஆயுளை நீட்டிக்கிறது
- எரிபொருள் மற்றும் வாயு குழாய்களில் கசிவு கண்டறிதல் மற்றும் ஆரோக்கியத்தை கணிக்கிறது
- காற்று டர்பைன் சேவை தேவைகளை மதிப்பிடுகிறது, அதிக செயல்பாட்டு நேரம் பெற
- முன்னெச்சரிக்கை பராமரிப்பின் மூலம் ஆற்றல் வீணை குறைக்கிறது

சுற்றுச்சூழல் பாதுகாப்பில் செயற்கை நுண்ணறிவு
ஆற்றலைத் தவிர, செயற்கை நுண்ணறிவு சுற்றுச்சூழல் மற்றும் காலநிலை அறிவியலுக்கு சக்திவாய்ந்த கருவியாக உள்ளது. பெரிய தரவுத்தொகுதிகளில் மாதிரிகள் மற்றும் வித்தியாசங்களை கண்டறிவதில் சிறந்தது, இது கண்காணிப்பு, மாதிரிப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்திற்கு பயனுள்ளதாக உள்ளது.
காலநிலை மாதிரிப்படுத்தல்
காடுகள் கண்காணிப்பு
கடல் சுத்திகரிப்பு
துல்லிய வேளாண்மை
விபத்து பதிலடி
பல்வேறு உயிரின பாதுகாப்பு
செயற்கை நுண்ணறிவையும் உலகளாவிய தரவுகளையும் இணைத்தால் சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும் – உதாரணமாக கடுமையான வானிலை மற்றும் கடல் மட்ட உயர்வுக்கான முன்னெச்சரிக்கை அமைப்புகளை உருவாக்கி மூன்று பில்லியனுக்கும் மேற்பட்ட ஆபத்துக்குள்ள மக்களை பாதுகாக்க முடியும்.
— யுனெஸ்கோ AI பிளானட் முன்முயற்சி

சவால்கள் மற்றும் நெறிமுறை பரிசீலனைகள்
வாய்ப்புகள் இருந்தாலும், செயற்கை நுண்ணறிவு ஆற்றல் பயன்பாடு மற்றும் சுற்றுச்சூழல் தொடர்பான முக்கிய சவால்களை எழுப்புகிறது. இந்த கவலைகளை புரிந்து, தீர்வுகளை உருவாக்குவது நிலைத்தன்மைக்கு செயற்கை நுண்ணறிவு நேர்மறை சக்தியாக மாறுவதற்கு அவசியம்.
ஆற்றல் மற்றும் கார்பன் பாதிப்பு
செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளை பயிற்சி மற்றும் இயக்குவது – குறிப்பாக பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) – அதிக மின்சாரம் பயன்படுத்துகிறது. IEA எச்சரிக்கிறது, தரவு மையங்கள் மிக வேகமாக வளர்ந்து வரும் மின்சாரம் பயன்பாட்டாளர்களில் ஒன்றாக உள்ளன.
- உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு சிறிய நாட்டின் மின்சாரத்தைப் போன்ற சக்தியை பயன்படுத்துகிறது
- ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு கேள்விக்கு ~0.34 வாட் மணி பயன்படுத்தப்படுகிறது
- உலகளாவிய அளவில் வருடத்திற்கு 300 GWh க்கும் மேல் (மூன்று மில்லியன் மக்களின் பயன்பாட்டுக்கு சமம்)
- தடைபாடுகளை கடந்து சென்றால் செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மை அதன் பாதிப்பை விட அதிகமாக இருக்கும்
வள பயன்பாடு
தரவு மையங்களை கட்டவும் குளிர்ச்சியளிக்கவும் மூலப்பொருட்கள் மற்றும் நீர் தேவை. செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு ஆதரவான உடல் கட்டமைப்புக்கு மின்சாரம் பயன்பாட்டைத் தாண்டிய சுற்றுச்சூழல் விளைவுகள் உள்ளன.
ஹார்ட்வேர் உற்பத்தி
- ஒரு கணினிக்கான நூற்றுக்கணக்கான கிலோகிராம் கனிமங்கள்
- கேலியம் போன்ற அரிய கூறுகள் (99% சீனாவில் சுத்திகரிக்கப்பட்டவை)
- மின்சார கழிவுகள் அதிகரிப்பு கவலை
- மணல் சுரங்க சுற்றுச்சூழல் விளைவுகள்
குளிர்ச்சி அமைப்புகள்
- தரவு மைய குளிர்ச்சிக்கான மிகப்பெரிய நீர் அளவுகள்
- செயற்கை நுண்ணறிவு தொடர்பான குளிர்ச்சி டென்மார்க் நாட்டின் தேசிய நீர் பயன்பாட்டை 6 மடங்கு பயன்படுத்தலாம்
- உள்ளூர் நீர் வளங்களுக்கு அழுத்தம்
- நிலைத்த குளிர்ச்சி மாற்று தேவை
நீதிமுறை மற்றும் ஆட்சி பிரச்சினைகள்
கார்பனைத் தாண்டி, செயற்கை நுண்ணறிவு சமூக அபாயங்களையும் கொண்டுள்ளது. ஆற்றல் மற்றும் சுற்றுச்சூழலில் தானாக முடிவெடுப்பது நியாயமானதும் வெளிப்படையானதும் இருக்க வேண்டும்.
டிஜிட்டல் வேறுபாடு
நெறிமுறை கவலைகள்
கூட்டு முயற்சிகள் மற்றும் விதிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் உண்மையில் நிலைத்தன்மை இலக்குகளை சேவை செய்யும் வகையில், எதிர்பாராத தீமைகள் இல்லாமல் செயல்பட அவசியம்.
— யுனெஸ்கோ AI நெறிமுறை பரிந்துரை, 2021

உலகளாவிய முயற்சிகள் மற்றும் எதிர்கால பார்வை
அரசுகள் மற்றும் சர்வதேச அமைப்புகள் ஆற்றல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் சவால்களை சமாளிப்பதில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பங்கைக் கவனித்து வருகின்றன. அதிகபட்ச நன்மைகளை பெற ஒருங்கிணைந்த முயற்சிகள் உருவாகி வருகின்றன.
அமெரிக்கா ஆற்றல் துறை
கிரிட் திட்டமிடல், அனுமதி மற்றும் தாங்குதலில் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளை முன்னெடுத்து கிரிட் நவீனப்படுத்தும் திட்டங்களை தொடங்கியுள்ளது. கூடுதலாக, LLMகள் கூட்டாட்சி மதிப்பாய்வுகளில் உதவுவதாக எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
சர்வதேச ஆற்றல் முகமை
செயற்கை நுண்ணறிவை ஆற்றல் அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்கும் போது சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பை நிர்வகிக்க அரசியல் அமைப்புகளுக்கு வழிகாட்டும் உலகளாவிய பகுப்பாய்வை ("ஆற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு", 2025) வெளியிட்டுள்ளது.
யுனெஸ்கோ AI பிளானட்
UNDP, தொழில்நுட்ப கூட்டாளிகள் மற்றும் NGOகளுடன் கூட்டணி அமைத்து, காலநிலை மாற்றத்திற்கான செயற்கை நுண்ணறிவு தீர்வுகளை முன்னுரிமை அளித்து விரிவாக்க முயற்சிகளை நிதியுதவி மற்றும் பங்குதாரர்களுடன் இணைக்கிறது.
எதிர்கால பாதை
எதிர்காலத்தில், செயற்கை நுண்ணறிவின் தாக்கம் மேலும் வளரும். சிறிய மற்றும் திறமையான மாதிரிகள் செயற்கை நுண்ணறிவின் பாதிப்பை குறைக்க உதவும். அதே சமயம், செயற்கை நுண்ணறிவு சார்ந்த ஆற்றல் தீர்வுகள் (ஸ்மார்ட் புதுப்பிக்கக்கூடிய கிரிட்கள் மற்றும் தழுவல் காலநிலை முன்னறிவிப்பு போன்றவை) காலநிலை நெருக்கடியை சமாளிக்க கருவிகளை வழங்குகின்றன.
ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு முதலீடு
திறமையான செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் மற்றும் நிலைத்த கணினி ஆராய்ச்சியை தொடர்ந்தும் முன்னெடுக்க
தரவு பகிர்வு
சர்வதேச எல்லைகளிலும் துறைகளிலும் திறந்த தரவு ஒத்துழைப்பு
கொள்கை கட்டமைப்பு
புதுமை மற்றும் நிலைத்தன்மையை சமநிலைப்படுத்தும் பொறுப்பான கொள்கைகள்

முடிவு
செயற்கை நுண்ணறிவு ஆற்றல் அமைப்புகளையும் சுற்றுச்சூழல் அறிவியலையும் புரட்சி செய்கிறது, திறனை மேம்படுத்தி புதிய அறிவுகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், அதின் வேகமான வளர்ச்சி ஆற்றல் மற்றும் வளங்களை அதிகமாக பயன்படுத்தி, நிலைத்தன்மை தொடர்பான கவலைகளை எழுப்புகிறது.
செயற்கை நுண்ணறிவின் சுற்றுச்சூழல் செலவு
- மின்சாரம் பயன்பாடு அதிகரிப்பு
- முக்கிய வள தேவைகள்
- குளிர்ச்சிக்கான நீர் பயன்பாடு
- மீண்டும் தாக்கங்கள்
செயற்கை நுண்ணறிவின் நிலைத்தன்மை திறன்
- 5% சாத்தியமான CO₂ குறைப்பு
- புதுப்பிக்கக்கூடிய ஒருங்கிணைப்பின் மேம்பாடு
- மேம்பட்ட காலநிலை மாதிரிப்படுத்தல்
- வள நிர்வாக மேம்பாடு
மொத்த தாக்கம் செயற்கை நுண்ணறிவின் தேவைகளையும் அதன் திறனையும் சமநிலைப்படுத்துவதில் இருக்கும்: உமிழ்வுகளை குறைத்து சூழலியல் அமைப்புகளை பாதுகாக்க செயற்கை நுண்ணறிவை பயன்படுத்தி, அதே சமயம் அதன் சொந்த சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பை குறைக்க வேண்டும்.