Зростання ШІ змінює як енергетичну галузь, так і екологічні науки. У секторі енергетики машинне навчання використовується для оптимізації всього — від прогнозів відновлюваної енергії до надійності мережі.

Водночас, живлення самого ШІ потребує значної кількості електроенергії. Наприклад, дата-центри (які обслуговують сервіси ШІ) вже спожили близько 415 ТВт·год у 2024 році — приблизно 1,5 % світового споживання електроенергії — і очікується, що ця цифра більш ніж подвоїться до 2030 року.

Задоволення цього попиту вимагатиме різноманітних джерел: Міжнародне енергетичне агентство (IEA) прогнозує, що близько половини електроенергії для нових дата-центрів надходитиме з відновлюваних джерел (решту забезпечать природний газ, ядерна енергетика та інші). Ця подвійна природа — потреба ШІ в енергії, одночасно допомагаючи керувати нею — означає, що енергетика та технології йдуть спільним шляхом.

Застосування ШІ в енергетичному секторі

ШІ вже змінює способи виробництва, розподілу та споживання електроенергії. Основні напрямки застосування включають:

• Прогнозування та інтеграція відновлюваних джерел: Машинне навчання значно покращує коротко- та середньострокові прогнози виробництва вітрової та сонячної енергії. Аналізуючи величезні обсяги метеорологічних та мережевих даних, ШІ полегшує інтеграцію змінних відновлюваних джерел без втрат енергії.
  Наприклад, у звіті IRENA 2019 року зазначається, що прогнози погоди та генерації на основі ШІ можуть зменшити обмеження виробництва сонячної та вітрової енергії. IEA також підкреслює, що прогнозування на основі ШІ допомагає балансувати мережі з більш розподіленою генерацією, «зменшуючи обмеження та викиди» від відновлюваних джерел.
  Точніші прогнози дозволяють операторам краще конкурувати на енергетичних ринках і ефективніше розподіляти генерацію.
• Оптимізація та стійкість мережі: Сучасні електромережі складні та часто перевантажені у пікові періоди. ШІ допомагає автоматично виявляти несправності та керувати потоками.
  Наприклад, системи на основі ШІ можуть швидше виявляти відмови обладнання, скорочуючи час простою на 30–50 %. Розумні датчики та алгоритми керування також можуть збільшувати ефективну пропускну здатність ліній передачі.
  IEA прогнозує, що інструменти ШІ можуть розблокувати до 175 ГВт додаткової пропускної здатності без будівництва нових ліній. У цифровій «розумній мережі» ШІ постійно вивчає навантаження, щоб згладжувати піки та балансувати постачання.
• Промислова та будівельна ефективність: ШІ широко застосовується для оптимізації енергоспоживання на заводах, у нафтопереробних підприємствах, офісах і житлових будинках. У промисловості ШІ прискорює проєктування та оптимізує процеси.
  IEA повідомляє, що застосування існуючих рішень ШІ в промисловому енергоспоживанні може заощадити більше енергії, ніж щорічне споживання всієї Мексики. У будівлях ШІ керує опаленням, охолодженням і освітленням.
  Існуючі системи керування HVAC на основі ШІ, якщо їх масштабувати глобально, можуть скоротити попит на електроенергію приблизно на 300 ТВт·год на рік (порівнянно з сумарним річним виробництвом Австралії та Нової Зеландії). У транспорті та мобільності ШІ оптимізує рух і логістику: за оцінками, планування маршрутів на основі ШІ може заощадити стільки енергії, скільки споживають 120 мільйонів автомобілів на рік, хоча ефекти віддачі (наприклад, збільшення поїздок) потребують контролю.
• Зберігання енергії та операції на ринку: ШІ є ключовим для систем зберігання енергії та дизайну електроенергетичних ринків. У батарейних системах ШІ вивчає цінові та попитні патерни, щоб купувати та зберігати електроенергію, коли вона дешева, і продавати, коли вона цінна.
  Наприклад, проект батареї Hornsdale компанії Tesla в Австралії використовує ШІ «автобіддер», який п’ятикратно збільшує доходи порівняно з торгівлею людьми. На ринках у реальному часі алгоритми ШІ можуть торгувати електроенергією за мілісекунди, підтримуючи баланс мережі.
  IRENA зазначає, що такі «просунуті моделі ШІ» ідеально підходять для управління внутрішньоденними ринками та гнучким попитом.
• Обслуговування та прогнозування: Окрім енергопотоків, ШІ допомагає у прогнозному обслуговуванні. Датчики на турбінах, трансформаторах і котлах передають дані моделям ШІ, які прогнозують відмови до їх виникнення.
  Це зменшує час простою та продовжує термін служби обладнання. У нафтовій і газовій галузі ШІ вже виявляє витоки та прогнозує стан трубопроводів. У відновлюваній енергетиці ШІ може оцінити, коли вітрова турбіна потребує обслуговування, забезпечуючи більший час роботи з меншими втратами енергії.

Разом ці застосування допомагають знизити витрати, підвищити надійність і скоротити викиди. IEA зазначає, що використання ШІ в усій енергосистемі може безпосередньо зменшити операційні викиди — наприклад, покращуючи ефективність електростанцій або оптимізуючи паливний баланс — навіть при зростанні енергоспоживання, пов’язаного з ШІ.

Застосування ШІ в охороні навколишнього середовища

Поза межами енергетики ШІ є потужним інструментом для екології та кліматичних наук. Він відмінно знаходить закономірності та аномалії у великих масивах даних, що робить його корисним для моніторингу, моделювання та управління:

• Кліматичне та погодне моделювання: Великі наукові агентства зараз використовують ШІ для підвищення точності моделей погоди та клімату. Наприклад, NASA та IBM випустили відкриту модель ШІ для погоди та клімату Prithvi, навчану на десятиліттях історичних даних.
  Ця модель може покращувати просторову роздільну здатність кліматичних симуляцій (до регіонального рівня) і підвищувати точність короткострокових прогнозів. Такі моделі ШІ дозволяють краще передбачати екстремальні погодні явища та кліматичні тенденції, безпосередньо підтримуючи планування адаптації.
• Моніторинг вирубки лісів та земель: Супутники генерують петабайти зображень Землі. ШІ аналізує ці зображення для моніторингу лісів і землекористування.
  Наприклад, платформи на основі ШІ використовувалися у понад 30 країнах для картографування мільйонів гектарів вирубки лісів і оцінки вуглецю, що зберігається в лісах. Автоматизуючи аналіз зображень, ШІ надає природоохоронцям майже в режимі реального часу карти втрат середовищ існування та допомагає цілеспрямовано проводити відновлення лісів.
  Подібні методи відстежують розширення міст, танення льодовиків та інші зміни земної поверхні, що впливають на вуглець і біорізноманіття.
• Океани та очищення забруднень: ШІ також допомагає картографувати забруднення та керувати очищенням. Організації, як-от The Ocean Cleanup, використовують машинний зір для виявлення та картографування плаваючого пластику у віддалених океанічних регіонах.
  Навчаючи ШІ на супутникових та дронових знімках, вони створюють детальні карти забруднень, щоб судна для очищення могли ефективно працювати у зонах з високою концентрацією сміття. ШІ також застосовується на сміттєзвалищах і переробних підприємствах: одна стартап-система ШІ просканувала мільярди відходів і виявила десятки тисяч тонн переробних матеріалів, які раніше викидалися.
  У обох випадках ШІ значно прискорює процеси, які раніше виконували вручну або не виконувалися взагалі.
• Вода та сільське господарство: У водному господарстві ШІ моделює прогнози посух і повеней, інтегруючи дані про погоду, ґрунт і споживання. Фермери використовують інструменти «точного землеробства» (часто на базі ШІ) для оптимізації зрошення та внесення добрив, підвищуючи врожайність і зменшуючи стік.
  Світові експерти відзначають, що ШІ може прискорити впровадження сталого землеробства, зменшуючи втрати і зберігаючи ресурси. (Наприклад, системи зрошення на основі ШІ демонструють економію до 40 % води та енергії.)
• Реагування на стихійні лиха та біорізноманіття: Служби екстреного реагування використовують ШІ для прогнозування поширення лісових пожеж, оптимізації маршрутів евакуації та координації логістики допомоги.
  Моделі ШІ навчаються розпізнавати на супутникових знімках ознаки посухи або спалахів шкідників (раннє попередження для фермерів). Охорона дикої природи застосовує ШІ для ідентифікації тварин на відео з рухомих камер або аудіозаписах, допомагаючи захищати зникаючі види.
  Наприклад, система ШІ в Африці навчилася прогнозувати регіональні погодні умови, щоб попереджати села в Бурунді, Чаді та Судані про наближення повеней або посух.

Ці застосування демонструють широку цінність ШІ: обробку складних екологічних даних у реальному часі, надання інсайтів (наприклад, щодо викидів, використання ресурсів або змін екосистем), які людина самотужки не може опрацювати.
Як підкреслює ініціатива ЮНЕСКО AI for the Planet, поєднання ШІ з глобальними даними може сприяти кращим рішенням — наприклад, створенню систем раннього попередження про сильні погодні явища та підйом рівня моря для захисту понад трьох мільярдів уразливих людей.

Виклики та етичні аспекти

Незважаючи на перспективи, ШІ також породжує важливі виклики для енергоспоживання та навколишнього середовища:

• Енергоспоживання та вуглецевий слід: Навчання та запуск моделей ШІ — особливо великих мовних моделей (LLM) — споживають багато електроенергії. IEA попереджає, що дата-центри є одними з найшвидше зростаючих споживачів електроенергії.
  Генеративний ШІ вже споживає потужність, порівнянну з невеликою країною. За даними ЮНЕСКО, обробка одного запиту до ШІ може використовувати близько 0,34 Вт·год (що становить понад 300 ГВт·год на рік у світі, еквівалент споживанню близько 3 мільйонів людей).
  Якщо не контролювати, частка ШІ у світових викидах може зрости з приблизно 0,5 % сьогодні до 1–1,5 % до 2035 року. (Для порівняння, кінцеві застосування ШІ можуть скоротити викиди CO₂ в енергетиці до 5 % до 2035 року — користь значно більша за вуглецевий слід ШІ — але для цього потрібно подолати багато бар’єрів.)
• Використання ресурсів: Будівництво та охолодження дата-центрів потребує сировини та води. Виробництво одного комп’ютера для ШІ може вимагати сотень кілограмів мінералів і металів, а спеціалізовані чіпи використовують рідкісні елементи, як-от галій (понад 99 % його переробки зосереджено в Китаї).
  Це додає проблем з електронними відходами та впливом видобутку. Дата-центри також споживають величезні обсяги води для охолодження — одна оцінка свідчить, що охолодження, пов’язане з ШІ, може використовувати понад шість разів більше води, ніж загальне споживання Данії.
  Такі наслідки вимагають ретельного управління зростанням ШІ.
• Ефекти віддачі та справедливість: Покращення ефективності завдяки ШІ можуть бути нівельовані, якщо користувачі збільшують споживання (наприклад, дешевші подорожі чи енергоспоживання). IEA застерігає, що без продуманих політик чиста кліматична користь ШІ може бути підірвана ефектами віддачі.
  Крім того, впровадження ШІ нерівномірне: лише кілька країн і компаній мають інфраструктуру та дані для повного використання ШІ. IEA відзначає, що енергетичний сектор має менше експертизи в ШІ порівняно з технологічними галузями, а багато регіонів (особливо в країнах Глобального Півдня) мають обмежену кількість дата-центрів.
  Це може поглибити цифрову нерівність, якщо не вжити заходів.
• Етичні та управлінські питання: Окрім вуглецевого сліду, ШІ несе соціальні ризики. Автоматизоване прийняття рішень у сфері енергетики та екології має бути справедливим і прозорим.
  Питання конфіденційності (наприклад, у розумних лічильниках), упередженість алгоритмів і кібербезпека критичної інфраструктури — серйозні виклики. Експерти наголошують на необхідності стандартів і політик: ініціативи ЮНЕСКО та ООН заохочують країни впроваджувати етичні та сталий керівні принципи для ШІ.
  Наприклад, рекомендації ЮНЕСКО з етики ШІ (2021) містять розділ про вплив на довкілля. Спільні рамки та регулювання будуть необхідні, щоб інструменти ШІ справді служили цілям сталого розвитку без небажаних наслідків.

Глобальні ініціативи та перспективи

Уряди та міжнародні організації визнають роль ШІ. Наприклад, Міністерство енергетики США запустило програми модернізації мережі з використанням ШІ.

Звіт DOE (2024) висвітлює застосування ШІ у плануванні мережі, видачі дозволів та підвищенні стійкості, а також передбачає, що великі мовні моделі допомагатимуть у федеральних перевірках. Аналогічно, IEA опублікувало власний глобальний аналіз («Енергетика та ШІ», 2025) для підтримки політиків.

З боку ООН ініціатива ЮНЕСКО AI for the Planet Alliance (спільно з ПРООН, технологічними партнерами та НУО) прагне пріоритезувати та масштабувати рішення ШІ для боротьби зі зміною клімату. Її цілі включають визначення найважливіших кейсів застосування ШІ (наприклад, моніторинг викидів) та поєднання інновацій із фінансуванням і зацікавленими сторонами.

У майбутньому вплив ШІ лише зростатиме. Розробки, як-от менші та ефективніші моделі, можуть суттєво зменшити вуглецевий слід ШІ. 

Водночас енергетичні рішення на основі ШІ (наприклад, розумні мережі відновлюваної енергії та адаптивне кліматичне прогнозування) пропонують інструменти для подолання кліматичної кризи. Для реалізації цих переваг потрібні подальші дослідження, відкритий обмін даними та відповідальна політика.

Як зазначає Світовий економічний форум, ШІ не є чарівною пігулкою — але за умови спільних зусиль він може стати потужним прискорювачем сталого розвитку енергетики та охорони довкілля.

>>> Дізнайтеся більше:

Штучний інтелект у медицині та охороні здоров’я

Штучний інтелект у розумному сільському господарстві

ШІ революціонізує енергетичні системи та екологічні науки, пропонуючи підвищену ефективність і нові інсайти iea.org science.nasa.gov. Однак його стрімке зростання також споживає енергію та ресурси, викликаючи занепокоєння щодо сталості unesco.org unep.org.

Чистий вплив залежатиме від управління як попитом ШІ, так і його потенціалом: впровадження ШІ для скорочення викидів і захисту екосистем при мінімізації власного екологічного сліду ШІ.

Міжнародні ініціативи (IEA, ЮНЕСКО, DOE тощо) підкреслюють, що політика, інновації та глобальна співпраця є ключовими для того, щоб ШІ став союзником — а не ворогом — у боротьбі зі зміною клімату та переході до чистої енергетики iea.org unesco.org.