Штучний інтелект у енергетиці та навколишньому середовищі

Штучний інтелект у енергетиці та навколишньому середовищі сприяє сталому розвитку, оптимізуючи енергоефективність, зменшуючи викиди та підтримуючи інтеграцію відновлюваних джерел. Від розумних мереж до моделювання клімату, ШІ змінює спосіб управління ресурсами та захисту планети.

Зростання штучного інтелекту змінює як енергетичну галузь, так і екологічні науки. В енергетиці машинне навчання використовується для оптимізації всього — від прогнозів відновлюваної енергії до надійності мережі.

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

Ключове розуміння: Для задоволення цього попиту потрібні різноманітні джерела: МЕА вважає, що близько половини електроенергії для нових дата-центрів буде надходити з відновлюваних джерел (решту забезпечать природний газ, ядерна енергетика та інші). Ця подвійна природа — ШІ потребує енергії, одночасно допомагаючи керувати нею — означає, що енергетика та технології йдуть спільним шляхом.

Зміст

1. Застосування ШІ в енергетиці
2. ШІ у збереженні навколишнього середовища
3. Виклики та етичні аспекти
4. Глобальні ініціативи та перспективи
5. Висновок
- 5.1. Екологічна вартість ШІ
- 5.2. Потенціал сталості ШІ

Застосування ШІ в енергетиці

ШІ вже трансформує способи виробництва, розподілу та споживання електроенергії. Від прогнозування відновлюваної енергії до оптимізації мереж, машинне навчання забезпечує розумніші та ефективніші енергетичні системи по всьому світу.

Прогнозування відновлюваної енергії

Машинне навчання значно покращує короткострокові та середньострокові прогнози виробництва вітрової та сонячної енергії. Аналізуючи величезні обсяги метеорологічних та мережевих даних, ШІ полегшує інтеграцію змінних відновлюваних джерел без марнування надлишкової енергії.

Зменшує обмеження сонячної та вітрової енергії
Покращує торги на енергетичних ринках
Більш ефективне розподілення генерації

Оптимізація мережі

Сучасні електромережі складні та часто перевантажені піковими навантаженнями. ШІ допомагає автоматично виявляти несправності та керувати потоками енергії.

Виявлення несправностей на 30–50% швидше
До 175 ГВт додаткової пропускної здатності
Розумне згладжування піків та балансування навантаження

Промислова ефективність

ШІ оптимізує використання енергії на заводах, нафтопереробних підприємствах, в офісах і будинках. В промисловості ШІ прискорює проєктування та оптимізує процеси.

Потенційна економія, що дорівнює річному споживанню Мексики
Зменшення споживання електроенергії будівлями на 300 ТВт·год на рік
Оптимізоване керування ОВК та освітленням

Зберігання енергії та ринки

ШІ вивчає цінові та попитні патерни, щоб купувати та зберігати електроенергію, коли вона дешева, і продавати, коли вона цінна, оптимізуючи батарейні системи та ринкові операції.

П’ятикратне збільшення доходів (проект Tesla Hornsdale)
Торгівля в реальному часі з мілісекундною затримкою
Розвинене управління внутрішньоденними ринками

Підсумок впливу: МЕА зазначає, що використання ШІ в енергосистемі може безпосередньо зменшити експлуатаційні викиди — наприклад, покращуючи ефективність станцій або оптимізуючи паливний баланс — навіть при зростанні енергоспоживання, пов’язаного з ШІ.

Прогнозне обслуговування

Окрім енергетичних потоків, ШІ допомагає у прогнозному обслуговуванні. Датчики на турбінах, трансформаторах і котлах передають дані моделям ШІ, які прогнозують відмови до їх виникнення.

Зменшує час простою та продовжує термін служби обладнання
Виявляє витоки та прогнозує стан трубопроводів у нафтовій і газовій галузях
Оцінює потреби в обслуговуванні вітрових турбін для підвищення часу роботи
Мінімізує енергетичні втрати через проактивне обслуговування

Застосування ШІ, що трансформують енергетичний сектор

ШІ у збереженні навколишнього середовища

Поза енергетикою, ШІ є потужним інструментом для охорони довкілля та кліматичних наук. Він відмінно знаходить закономірності та аномалії у великих наборах даних, що робить його корисним для моніторингу, моделювання та управління.

Моделювання клімату

Великі наукові агентства використовують ШІ для підвищення точності моделей погоди та клімату. Модель Prithvi NASA та IBM покращує просторову роздільну здатність і короткострокові прогнози для кращого планування адаптації.

Моніторинг лісів

ШІ аналізує супутникові знімки для моніторингу лісів та землекористування. Платформи в понад 30 країнах картографують мільйони гектарів вирубки та оцінюють вуглець, що зберігається в лісах, з майже реальним часом.

Очищення океану

Організації використовують машинне зір для виявлення та картографування плаваючого пластику в віддалених океанічних регіонах, створюючи детальні карти забруднення, щоб судна для очищення могли ефективно цілитися в зони з високою концентрацією.

Точне землеробство

Оптимізація зрошення та добрив за допомогою ШІ підвищує врожайність і зменшує стік. Системи продемонстрували економію до 40% води та енергії, одночасно прискорюючи впровадження сталого сільського господарства.

Реагування на стихійні лиха

Служби надзвичайних ситуацій використовують ШІ для прогнозування поширення лісових пожеж, оптимізації маршрутів евакуації та координації логістики допомоги. Системи раннього попередження захищають вразливі групи населення від повеней і посух.

Захист біорізноманіття

Охорона дикої природи використовує ШІ для ідентифікації тварин на відео з рухомих камер або аудіозаписах, допомагаючи захищати зникаючі види та моніторити стан екосистем у реальному часі.

Поєднання ШІ з глобальними даними може сприяти кращим рішенням — наприклад, створюючи системи раннього попередження про сильні погодні явища та підйом рівня моря для захисту понад трьох мільярдів вразливих людей.
— Ініціатива UNESCO AI for the Planet

Застосування ШІ в охороні навколишнього середовища

Застосування ШІ в охороні та моніторингу навколишнього середовища

Виклики та етичні аспекти

Незважаючи на перспективи, ШІ також породжує важливі виклики для енергоспоживання та довкілля. Розуміння та вирішення цих питань є критично важливими для того, щоб ШІ став позитивною силою для сталого розвитку.

Енергетичний та вуглецевий слід

Навчання та запуск моделей ШІ — особливо великих мовних моделей (LLM) — споживають багато електроенергії. МЕА попереджає, що дата-центри є одними з найшвидше зростаючих споживачів електроенергії.

Прогнозована частка глобальних викидів ШІ до 2035 року 1,5%

Потенційне зниження CO₂ завдяки застосуванню ШІ 5%

Генеративний ШІ споживає енергію, порівнянну з маленькою країною
Обслуговування одного запиту ШІ використовує близько 0,34 Вт·год
Понад 300 ГВт·год на рік у світі (еквівалент споживання 3 мільйонів людей)
Користь ШІ може значно перевищувати його слід, якщо подолати бар’єри

Споживання ресурсів

Будівництво та охолодження дата-центрів вимагає сировини та води. Фізична інфраструктура, що підтримує ШІ, має значні екологічні наслідки, окрім споживання електроенергії.

Вимоги до матеріалів

Виробництво апаратного забезпечення

Сотні кілограмів мінералів на один комп’ютер
Рідкісні елементи, як-от галій (99% очищується в Китаї)
Зростаючі проблеми з електронними відходами
Екологічний вплив видобутку

Використання води

Системи охолодження

Величезні обсяги води для охолодження дата-центрів
Охолодження, пов’язане з ШІ, може споживати в 6 разів більше води, ніж уся Данія
Навантаження на місцеві водні ресурси
Потреба в сталих альтернативах охолодження

Питання справедливості та управління

Окрім вуглецевого сліду, ШІ несе соціальні ризики. Автоматизоване прийняття рішень в енергетиці та екології має бути справедливим і прозорим.

Ефекти віддачі: Зростання ефективності завдяки ШІ може бути компенсоване збільшенням споживання користувачами (наприклад, дешевші подорожі чи енергія). Без ретельної політики чистий кліматичний ефект ШІ може бути підірваний ефектами віддачі.

Цифровий розрив

Лише кілька країн і компаній мають інфраструктуру та дані для повного використання ШІ. Енергетичний сектор має дефіцит експертів із ШІ, а в багатьох регіонах (особливо в країнах Глобального Півдня) обмежена кількість дата-центрів.

Етичні питання

Конфіденційність у розумних лічильниках, упередженість алгоритмів та кібербезпека критичної інфраструктури — серйозні проблеми, що потребують стандартів і політик для відповідального впровадження ШІ.

Спільні рамки та регулювання будуть необхідні, щоб інструменти ШІ справді служили цілям сталого розвитку без непередбачених негативних наслідків.
— Рекомендації UNESCO з етики ШІ, 2021

Ключові виклики та етичні аспекти ШІ в енергетиці та навколишньому середовищі

Глобальні ініціативи та перспективи

Уряди та міжнародні організації визнають роль ШІ у вирішенні енергетичних та екологічних проблем. З’являються скоординовані зусилля для максимізації переваг і мінімізації ризиків.

Міністерство енергетики США

Запустило програми модернізації мережі за допомогою ШІ, підкреслюючи застосування у плануванні, дозволах та підвищенні стійкості мережі. Навіть передбачає використання LLM для допомоги у федеральних перевірках.

Міжнародне енергетичне агентство

Опублікувало глобальний аналіз («Енергетика та ШІ», 2025) для керівництва політиками щодо інтеграції ШІ в енергетичні системи з урахуванням екологічного сліду.

UNESCO AI for the Planet

Альянс з ПРООН, технологічними партнерами та НУО, що прагне пріоритетизувати та масштабувати рішення ШІ для боротьби зі зміною клімату, поєднуючи інновації з фінансуванням та зацікавленими сторонами.

Шлях уперед

Дивлячись у майбутнє, вплив ШІ лише зростатиме. Досягнення, як-от менші та ефективніші моделі, можуть суттєво зменшити слід ШІ. Водночас енергетичні рішення на основі ШІ (наприклад, розумні мережі відновлюваної енергії та адаптивне кліматичне прогнозування) пропонують інструменти для боротьби з кліматичною кризою.

Інвестиції в НДДКР

Продовження досліджень ефективних моделей ШІ та сталих обчислень

Обмін даними

Відкрита співпраця з даними між країнами та секторами

Політична рамка

Відповідальна політика, що балансує інновації та сталий розвиток

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

Глобальні ініціативи та перспективи ШІ в енергетиці та навколишньому середовищі

Глобальні ініціативи, що формують роль ШІ в енергетиці та навколишньому середовищі

Висновок

ШІ революціонізує енергетичні системи та екологічні науки, пропонуючи підвищену ефективність і нові інсайти. Однак його швидке зростання також споживає енергію та ресурси, викликаючи занепокоєння щодо сталості.

Виклик

Екологічна вартість ШІ

Зростаюче споживання електроенергії
Значні потреби в ресурсах
Використання води для охолодження
Потенційні ефекти віддачі

Можливість

Потенціал сталості ШІ

Потенційне зниження CO₂ на 5%
Оптимізована інтеграція відновлюваних джерел
Покращене моделювання клімату
Підвищене управління ресурсами

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.

Підсумок: Міжнародні ініціативи (МЕА, UNESCO, DOE тощо) підкреслюють, що політика, інновації та глобальна співпраця є необхідними для того, щоб ШІ став союзником — а не ворогом — у боротьбі зі зміною клімату та переході до чистої енергетики.

Дізнайтеся більше про застосування ШІ в критичних секторах

Зовнішні джерела

Цю статтю було складено з урахуванням таких зовнішніх джерел:

iea.org AI in Energy

Наука та дослідження , Щоденне життя

28/08/2025

Rosie Ha

96 статті

Розі Ха — авторка на Inviai, яка спеціалізується на поширенні знань та рішень у сфері штучного інтелекту. Завдяки досвіду досліджень та впровадження ШІ у різні галузі, такі як бізнес, створення контенту та автоматизація, Розі Ха пропонує зрозумілі, практичні та надихаючі матеріали. Її місія — допомогти кожному ефективно використовувати ШІ для підвищення продуктивності та розширення творчих можливостей.

Переглянути профіль Профіль Всі публікації (96) Статті (96)