AI ngốn điện khủng khiếp nhưng cũng giúp tiết kiệm năng lượng, giảm khí thải

Khi được đào tạo hay hoạt động, AI (trí tuệ nhân tạo) tiêu thụ lượng điện khổng lồ và thải ra lượng lớn khí nhà kính trong quá trình đó. Thế nhưng, điều gì sẽ xảy ra nếu việc sử dụng AI cũng có thể giúp chúng ta tiết kiệm năng lượng?

Ít người biết AI có tiềm năng cắt giảm đáng kể nhu cầu năng lượng trên nhiều ngành công nghiệp và giảm lượng khí thải carbon. Không những thế, AI có thể hiệu quả đến mức dễ dàng cân bằng lại chính nhu cầu điện và lượng khí thải carbon của mình, thậm chí còn nhiều hơn thế.

Trong nghiên cứu của mình, bà Amy Myers Jaffe (chuyên gia hàng đầu về chính sách năng lượng toàn cầu, biến đổi khí hậu và phát triển bền vững) chỉ ra nhiều cách sử dụng AI để tinh giản các ngành công nghiệp và khiến chúng trở nên xanh hơn.

AI có thể giúp khám phá và phát triển các vật liệu thân thiện hơn với môi trường để sản xuất. AI sẽ giúp quản lý hệ thống trong các tòa nhà lớn, từ HVAC (hệ thống sưởi ấm, thông gió và điều hòa không khí) cho đến thang máy, để chúng sử dụng ít điện hơn. Công nghệ này đã và đang tái định hình giao thông vận tải, lập kế hoạch tuyến đường, lịch trình để cắt giảm quãng đường di chuyển và nhiên liệu tiêu thụ, dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Dưới đây là cái nhìn cụ thể hơn về một số cách AI có thể tạo ra khác biệt lớn trong việc giảm tiêu thụ năng lượng và khí thải nhà kính.

Giao thông vận tải trở nên thông minh hơn

AI đã tạo ra những tác động đáng kể với ngành vận tải. Lập kế hoạch tuyến đường dựa trên AI giúp một số công ty vận tải hàng hóa lớn ở Mỹ giảm tiêu thụ nhiên liệu trong phương tiện mặt đất, tới 5% đến 10% trong một số trường hợp, chỉ đơn giản bằng cách giảm quãng đường phải di chuyển.

Các nghiên cứu gần đây cho thấy toàn ngành vận tải hàng hóa đường bộ có thể giảm khí thải từ 10% đến 15% bằng cách áp dụng tối ưu hóa tuyến đường động dựa trên AI cho tất cả phương tiện.

AI có thể phân tích giao thông theo thời gian thực và đang ngày càng tốt hơn trong việc hướng dẫn phương tiện tránh xa các khu vực đông đúc, từ đó giảm nhiên liệu lãng phí do tình trạng dừng xe rồi chạy tiếp.

Việc kẹt xe tạo ra rất nhiều khí thải vô nghĩa. Người Mỹ đã lãng phí 12,49 tỉ lít xăng và dầu diesel vào năm 2022 chỉ vì ngồi chờ giao thông, theo Đại học Texas A&M. Hiện chưa có dữ liệu mới hơn về chuyện này.

Một số khía cạnh của việc lập kế hoạch tuyến đường ít được chú ý hơn nhưng lại tạo ra sự khác biệt lớn về lượng khí thải carbon. Chúng ta đều biết các nhà bán lẻ trực tuyến gom đơn hàng để tiết kiệm quãng đường đi giao. Song ngay cả trước khi xe tải được chất hàng, một hình thức định tuyến quan trọng đã diễn ra phía sau hậu trường. Hệ thống logistics dựa trên AI dự đoán những mặt hàng mà người tiêu dùng sẽ đặt, ở đâu và khi nào. Bằng cách đó, các nhà bán lẻ trực tuyến sẽ tích trữ hàng hóa tại các trung tâm phân phối của họ theo nhu cầu có khả năng xảy ra tại địa phương, đồng nghĩa quãng đường giao hàng ít hơn và lượng khí thải ít hơn vì sản xuất thừa các mặt hàng không thể bán được.

Tiềm năng tiết kiệm không chỉ dừng lại trên mặt đất. Các hãng hàng không đang sử dụng AI để hỗ trợ lập kế hoạch tuyến bay động. Ví dụ, họ dùng AI để phân tích điều kiện gió theo thời gian thực nhằm tìm ra cách tiêu tốn ít nhiên liệu nhất, lập kế hoạch tuyến bay tối ưu để giảm lực cản gió, cũng như xác định tốc độ bay và độ cao tốt nhất, thậm chí cả loại máy bay tối ưu cho điều kiện thời tiết. Tương tự như vậy, AI có thể chọn các tuyến bay và độ cao tận dụng tối đa gió xuôi, giảm nhiễu động không khí.

Các hãng hàng không cho biết những cách làm này và biện pháp khác giúp giảm lượng khí thải từ 3% đến 10% mỗi năm.

Vận tải hàng hải cũng đang nhận được sự hỗ trợ về logistics tương tự. AI có thể tính toán thời điểm tốt nhất để tàu di chuyển chậm, giảm tốc độ, giúp tăng đáng kể hiệu quả: Giảm tốc độ 10% sẽ giúp giảm 20% mức nhiên liệu tiêu thụ.

Cải thiện luồng giao thông tại các cảng cũng có thể giảm nhiên liệu lãng phí. Các tàu có thể đốt từ 7 đến 10 tấn nhiên liệu mỗi ngày trong khi neo đậu gần cảng, chờ ùn tắc được giải quyết. Các chương trình tích hợp AI giúp công ty vận tải giảm thời gian chờ bằng cách tính toán thời điểm đến cảng hợp lý. Bản thân các cảng cũng dùng AI để sắp xếp lịch tàu thuyền tốt hơn, cùng các biện pháp khác, nhằm giải tỏa tắc nghẽn.

Trong kịch bản "Áp dụng AI rộng rãi" của mình, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) gợi ý rằng việc phổ biến AI chỉ riêng ở lĩnh vực giao thông vận tải có thể cắt giảm 900 triệu tấn khí thải carbon vào năm 2035. Một số nghiên cứu khác cho thấy mức tiết kiệm có thể còn cao hơn. Để so sánh, IEA dự kiến lượng khí thải từ việc sử dụng điện của các trung tâm dữ liệu sẽ tăng lên 300 đến 500 triệu tấn vào năm 2035, so với 180 triệu tấn hiện nay.

Vận hành các tòa nhà bằng thuật toán

Các tòa nhà lớn thải ra rất nhiều carbon. Xét toàn bộ vòng đời của các tòa nhà, từ xây dựng cho đến vận hành hàng ngày, lĩnh vực này gây ra gần 40% tổng lượng khí thải nhà kính toàn cầu.

Ở đây, AI cũng có tiềm năng lớn để giảm lượng khí thải nhà kính. Một nghiên cứu cho thấy việc sử dụng AI để vận hành hệ thống trong tòa nhà có thể giảm khí thải carbon của ngành này từ 8% đến 19% vào năm 2050, tùy thuộc tốc độ ứng dụng.

Nhiều tòa nhà thương mại và khu dân cư lớn đang nâng cấp hệ thống quản lý năng lượng, sử dụng AI để giảm tiêu thụ điện và hạ chi phí vận hành. Ví dụ, cảm biến có thể theo dõi tình trạng sử dụng theo thời gian thực và tắt bớt thang máy hoặc đèn không cần thiết khi ít người ở đó, tiết kiệm năng lượng và giảm khí thải.

Hệ thống HVAC tích hợp AI có thể làm mát tòa nhà vào các đợt nắng nóng để giảm tiêu thụ điện. Hệ thống che nắng thông minh có thể điều chỉnh theo góc Mặt trời để tránh chói và giảm hiệu ứng nóng vào mùa hè.

Một giải pháp khác đã được áp dụng trong cả các tòa nhà lớn lẫn nhỏ, là tự sản xuất điện tại chỗ. AI có thể sạc pin và sử dụng lưới điện vào lúc giá rẻ. Chẳng hạn, AI có thể dùng điện từ pin vào cuối buổi chiều và buổi tối, khi năng lượng Mặt trời giảm và nhu cầu trên lưới điện tăng cao. Điều này không chỉ giúp chủ tòa nhà tiết kiệm chi phí mà còn giảm nhu cầu năng lượng không tái tạo từ lưới điện.

Các công ty điện lực cũng đang lập lịch trình bằng AI để tìm thời điểm tốt nhất gửi thêm những nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện. AI thậm chí có thể dự đoán bức xạ Mặt trời và tốc độ gió, để tính toán khi nào các nguồn tái tạo sẽ sản xuất nhiều và ít điện nhất.

Nguyên liệu thô trở nên xanh hơn

Nguyên liệu thô cần cho sản xuất cũng là nguồn lớn phát thải carbon, bắt đầu từ giai đoạn khai thác và kéo dài đến khi biến thành sản phẩm hữu ích như xi măng, thép và nhựa…

AI có thể làm cho quá trình dài đó trở nên sạch hơn nhiều, trước hết là bằng cách tăng tốc đổi mới trong khoa học vật liệu. Tương tự cách AI đang đẩy nhanh nghiên cứu dược phẩm, các kỹ sư hiện có thể dùng AI để tính toán đặc tính của vật liệu mới dựa trên thành phần hóa học và cấu trúc. Điều đó giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu & phát triển và phát hiện nhanh các vật liệu xanh thay thế vật liệu truyền thống trong các lĩnh vực như xây dựng, sản xuất, hóa dầu.

Ngoài ra, AI cũng đang giảm lượng khí thải carbon bằng cách đưa ra các giải pháp tái chế thay thế việc sản xuất sản phẩm mới có lượng khí thải cao. Chẳng hạn, AI có thể tìm cách tận dụng phế liệu kim loại để giảm lãng phí và xác định các vật liệu có khả năng phân hủy sinh học để thay thế nhựa vốn đang tràn ngập bãi rác.

Tận dụng thiên nhiên tốt hơn

Một trong những “vũ khí” tốt nhất chống lại khí thải nhà kính chính là thiên nhiên, dưới dạng bể chứa carbon, chẳng hạn rừng - nơi hấp thụ nhiều carbon hơn mức thải ra. AI có thể giúp củng cố hàng phòng thủ tự nhiên này bằng cách tìm ra cách tốt nhất để bảo tồn các bể chứa carbon hiện có và khôi phục những gì đã mất.

Để hình dung về quy mô liên quan, theo một cơ sở dữ liệu về tín chỉ carbon đã được cấp, "các dự án bù đắp carbon cho rừng ở Mỹ đã cấp gần 204 triệu tín chỉ cho việc bổ sung đất rừng trong suốt lịch sử của họ", tương đương với gần 204 triệu tấn CO₂. AI mang đến rất nhiều tiềm năng để cải thiện.

Hệ thống AI cho phép chúng ta phân tích hình ảnh từ vệ tinh, drone (máy bay không người lái) và hình ảnh từ mặt đất để giám sát điều kiện đất đai, từ đó tập trung vào nỗ lực tái trồng rừng và cô lập carbon ở những nơi tiềm năng nhất. AI cũng có thể nghiên cứu chất lượng đất để khắc phục xói mòn và thoái hóa đất, nhằm nâng cao khả năng hấp thụ carbon tự nhiên của đất.

Hệ thống viễn thám có thể phát hiện sớm dịch bệnh và sâu hại, giúp giảm thiểu thiệt hại cho cây trồng và đất rừng. Đây là hệ thống thu thập thông tin về bề mặt Trái đất hoặc một khu vực nào đó từ xa, mà không cần tiếp xúc trực tiếp.

Tất nhiên, tương lai AI phát thải thấp còn xa mới được đạt được. Trong số nhiều vấn đề tiềm ẩn khác, có một điều chúng ta đang phải đối mặt ngay lúc này là quyền riêng tư. Liệu hầu hết mọi người có thực sự muốn các hãng công nghệ biết khi nào chúng ta ở nhà hay không?

Câu hỏi đó cùng với nhiều mối lo ngại khác cần được giải quyết. Tuy nhiên, AI cũng có tiềm năng rất lớn để giải quyết chính những vấn đề mà nó gây ra và chúng ta nên tận dụng điều đó.

Sơn Vân