Khi các nhà lãnh đạo thế giới nỗ lực hơn trong việc đáp ứng các mục tiêu khí hậu, ngành năng lượng đang phải đối mặt với nhiệm vụ chuyển đổi hoàn toàn cách thức hoạt động ở quy mô chưa từng có, đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, phức tạp hơn và nhiều sắc thái.

AI đã đóng một vai trò quan trọng trong dự báo năng lượng tái tạo, điều hành lưới điện thông minh, điều phối nhu cầu và phân phối năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sản xuất điện cũng như nghiên cứu và phát triển vật liệu mới.

Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)

Một diễn giả tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2021 đã đưa ra ba yếu tố thúc đẩy chính là “những thách thức lớn về chiến lược và vận hành đối với hệ thống năng lượng và các ngành sử dụng nhiều năng lượng”, do đó biến AI trở thành một thành phần thiết yếu của quá trình chuyển đổi năng lượng:

1. Quy mô. Quy mô to lớn gần như không thể đo đếm được của quá trình chuyển đổi năng lượng cần thiết cho quá trình khử cacbon nhanh chóng: chỉ riêng trong lĩnh vực năng lượng, việc đạt được mức phát thải khí nhà kính bằng không sẽ yêu cầu các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng trị giá từ 92 nghìn tỷ USD đến 173 nghìn tỷ USD vào năm 2050, theo ước tính của BloombergNEF.

Trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò to lớn ở đây, vì “ngay cả những lợi ích nhỏ về tính linh hoạt, hiệu quả hoặc năng lực trong năng lượng sạch và ngành công nghiệp ít carbon cũng có thể dẫn đến hàng nghìn tỷ đô la giá trị và tiết kiệm.”

2. Ngành điện đang chuyển mình. Điện đang vượt xa năng lượng chạy bằng nhiên liệu hóa thạch, tạo ra nhu cầu mới về các phép tính phức tạp cao để “dự báo, điều phối và tiêu thụ linh hoạt”, vượt xa khả năng của lưới điện truyền thống. Điều này càng trở nên phức tạp hơn bởi sự thay đổi của các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời, cũng như mối quan hệ giữa nhà sản xuất và người tiêu dùng đang thay đổi, được tạo ra bởi quá trình sản xuất điện phi tập trung thông qua các tấm pin mặt trời.

3. Phân phối và phân quyền. Các yêu cầu mới đối với lưới điện ngày càng trở nên phức tạp hơn do sự thay đổi của các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời, cũng như mối quan hệ giữa nhà sản xuất và người tiêu dùng đang thay đổi. Quá trình khử cacbon đang ngày càng thúc đẩy “sự tăng trưởng nhanh chóng của quá trình sản xuất điện phân tán, lưu trữ phân tán và khả năng đáp ứng nhu cầu nâng cao, cần được điều phối và tích hợp thông qua các lưới điện giao dịch được nối mạng nhiều hơn”.

Do vậy, AI rất cần thiết cho các nhu cầu khử cacbon lớn chưa từng có. Yêu cầu này sẽ phụ thuộc vào một hệ thống máy tính thông minh, nhạy bén và linh hoạt có thể nhận biết và dự đoán các mô hình sản xuất và tiêu dùng phức tạp.

Tuy nhiên, trong khi AI là cần thiết trong quá trình chuyển đổi năng lượng, hạn chế khí thải, bản thân AI cũng cần một lượng năng lượng khổng lồ để cung cấp nhiên liệu cho quá trình đào tạo và học hỏi giúp mô hình trở nên hữu ích. Một số mô hình đào tạo AI đơn lẻ đã được chứng minh là sử dụng năng lượng tương đương với 125 chuyến bay khứ hồi New York-Bắc Kinh hoặc lượng khí thải carbon trong vòng đời của 5 chiếc ô tô.

Do vậy, AI là một yếu tố tích cực đối với hiệu quả năng lượng và phát thải khí nhà kính nếu sử dụng AI một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Việc này đòi hỏi một số cân nhắc và tính toán. Mặc dù không thể phủ nhận trí tuệ nhân tạo có nhiều thế mạnh để cung cấp cho ngành năng lượng, nhưng AI cũng có thể bị lôi cuốn, sử dụng quá mức cần thiết trong một số bối cảnh nhất định. Theo cách nói của Semiconductor Engineering, “chúng ta không còn có thể hoang phí tài nguyên của mình nữa; chúng ta cần đảm bảo rằng lợi ích lớn hơn chi phí.”

Nếu AI được tối ưu hóa để đạt hiệu quả năng lượng tối đa và được đào tạo để sử dụng các nguồn năng lượng sạch, thì việc chuyển đổi năng lượng là điều dễ hiểu.

Tuy nhiên, để AI có trách nhiệm, hiệu quả và có ý thức về khí hậu, có khả năng xúc tác cho cuộc cách mạng năng lượng sạch, sẽ cần phải có “các chính sách khuyến khích rõ ràng”. Hiện nay những yêu cầu này chưa được triển khai vì AI chưa được hiểu rõ và phần nào vẫn chưa được tin tưởng trong các lĩnh vực dịch vụ công. Việc sử dụng AI với tiềm năng tối đa của nó sẽ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn về những lợi ích tiềm năng vô cùng tích cực mà nó mang lại, bên cạnh những cạm bẫy tiềm ẩn của nó.

Nguồn:Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tiết kiệm năng lượng, giảm khí thải carbon