國際能源署數據顯示，去年全球運行人工智能（AI）的數據中心，電力消耗約占全球總用電量的1.5％，預計到2030年將增長一倍以上。能源需求的上升，可能意味著更多煤炭、天然氣等化石燃料的燃燒，進而加劇溫室氣體排放，推高全球氣溫，導致海平面上升與極端天氣頻發。
然而，AI不僅是能源消耗者，也可成為節能增效的推動者。科學家正積極探索利用AI更高效地使用能源、降低污染，為全球節能減排注入智慧動能。
提升建筑能效
AI能依據天氣數據、用電量等多種因素，對照明、通風、供暖與制冷系統進行自動調節，從而顯著提升建筑的能源效率。
譬如，AI能在員工上下班時自動安排空調與供暖運行，比人工調節更為高效。員工往往會因急于調整溫度而過度使用空調。自動溫控系統在小型建筑中尤為適用，因為整體改造供暖與制冷系統往往成本過高。
在通風方面，自動化系統能巧妙平衡室外新風引入與室內溫度維持之間的關系，避免因通風而過度消耗能源。
此外，AI還能實時監測暖通空調等設備的運行狀態，預測并診斷潛在故障，從而在問題惡化前及時維修，節省高昂的修復成本。
專家表示，綜合運用上述自動化手段，可使建筑能耗降低10％—30％。
優化能源分配
據電子與無線電工程師學會網站報道，由AI驅動的智能電網可優化能源分配，減少浪費并提高效率。機器學習還可用于改進可再生能源技術——如太陽能電池板和風力渦輪機的設計和性能。
此外，AI可為電動汽車、智能手機等設備自動規劃最高效的充電方案。例如夜間電力需求較低、費率更優，且電網依賴化石燃料發電的比例也相對下降。
AI也能幫助裝有太陽能電池板的家庭更高效地將多余電能儲存至蓄電池中，實現綠色能源的智能管理與利用。
降低甲烷排放
甲烷作為一種強效溫室氣體，約占當前導致全球變暖溫室氣體總量的30％。聯合國環境規劃署指出，降低甲烷排放是避免氣候變化最嚴峻影響的快捷途徑之一。
位于美國波士頓的Geminus AI公司運用深度學習與高級推理技術，幫助石油和天然氣企業減少甲烷燃燒與排放，并降低油氣開采和精煉過程中的能耗。公司首席執行官格里戈·法倫介紹，他們可對井口和管道網絡進行監測，并借助AI驅動的模擬系統，提出對壓縮機與泵的設置調整建議，從而避免甲烷氣體排放與燃燒。這一過程僅需數秒即可完成。而傳統上，工程師運行模擬并提出類似建議，通常需要約36小時。
法倫強調，隨著該技術在整個行業推廣，減少溫室氣體排放的潛力將十分可觀。
探尋地熱資源
地熱發電是一種清潔能源技術，它通過汲取地球自然熱量產生蒸汽，驅動渦輪機旋轉來發電。如今，這種可再生能源正受到越來越多的關注。
美國地熱能源初創公司Zanskar構建了能解析地下結構的AI模型，并借此探尋那些曾被忽視的地熱熱點與鉆井目標。去年，Zanskar公司收購了新墨西哥州一座運行不佳的地熱發電廠，通過AI建模分析，他們成功識別出一個尚未開發的地熱儲層，有望為電廠設施恢復供電。盡管行業專家認為內華達州的一處地點溫度過低，難以支撐規模化發電，但他們仍于去年9月在此成功鉆探，并宣布發現了地熱資源。
減少交通污染
谷歌公司正運用AI及谷歌地圖數據，通過優化交通信號燈配時方案，改善車輛行駛與停靠節奏，從而有效減少交通污染。
2023年啟動的“綠光計劃”已在全球四大洲的20座城市落地。包括波士頓等在內的參與城市將獲得由AI生成的信號燈優化建議，具體實施方案則由當地市政工程師決策。據谷歌介紹，該計劃可有效減少30％的頻繁啟停交通流，相應降低10％的污染物排放，助力改善城市空氣質量。
原標題：AI為全球節能減排注入智慧動能
記者：劉霞
責任編輯：王婉瑩
網頁編輯：蘇偉