Штучний інтелект здатний допомагати розвитку відновлюваної енергетики, однак його використання у видобутку нафти, газу та вугілля може мати значно більший вплив на клімат. За однакових темпів упровадження технології в різних секторах світові викиди вуглекислого газу можуть зрости на 0,47-1,8 млрд тонн на рік. Про це свідчать результати нового дослідження, опублікованого в науковому журналі npj Climate Action.
Автори проаналізували не лише енергоспоживання дата-центрів, а й те, як ШІ змінює продуктивність усієї енергетичної галузі. Що показало дослідженняДослідники використали глобальну економічну модель, яка враховує взаємодію різних секторів, зміну виробничих витрат, цін, попиту та перерозподіл інвестицій. Загалом вони розглянули 64 сценарії застосування штучного інтелекту у викопній та відновлюваній енергетиці.
За сценаріями, в яких ШІ впроваджується приблизно однаковими темпами в обох секторах, щорічні викиди CO збільшувалися на 0,47-1,8 гігатонни. Це відповідає приблизно 1,2-4,8% від усіх пов'язаних з енергетикою викидів, зафіксованих у світі у 2024 році. Окреме моделювання показало, що підвищення продуктивності підприємств викопної енергетики може спричинити додаткові викиди на рівні 0,6-2,4 гігатонни CO на рік.
Оптимізація відновлюваної енергетики компенсує лише частину цього обсягу. За підрахунками авторів, кожне підвищення продуктивності видобутку викопного палива на 1% має супроводжуватися зростанням продуктивності відновлюваної енергетики на 4-5%, щоб загальний баланс викидів залишався нейтральним. Як ШІ допомагає видобувати більше нафти й газуНафтогазові компанії використовують штучний інтелект для аналізу сейсмічних даних, пошуку нових родовищ, планування свердловин і прогнозування технічних несправностей.
Технологія також допомагає оптимізувати роботу обладнання, скорочувати простої та знижувати виробничі витрати. У результаті компанії можуть видобувати більше палива з наявних родовищ і розпочинати розроблення запасів, які раніше вважалися економічно невигідними. Здешевлення виробництва також може знижувати ціни та стимулювати додатковий попит на нафту, газ і вугілля.
Міжнародне енергетичне агентство раніше оцінювало, що застосування ШІ може збільшити обсяг технічно доступних запасів нафти й газу приблизно на 5%, а вартість реалізації глибоководних проєктів – скоротити на 10%. Технологія вже активно застосовується великими учасниками ринку. Saudi Aramco використовує ШІ в різних виробничих процесах, а норвезька Equinor пов'язувала низку нових відкриттів на континентальному шельфі з автоматизованим аналізом сейсмічних даних і плануванням свердловин.
Яку користь ШІ приносить відновлюваній енергетиціУ секторі чистої енергетики алгоритми можуть прогнозувати виробництво електроенергії залежно від швидкості вітру та інтенсивності сонячного світла. Це допомагає операторам балансувати енергосистему та ефективніше використовувати акумуляторні сховища. ШІ також застосовують для прогнозного обслуговування сонячних і вітрових електростанцій.
Завчасне виявлення несправностей скорочує простої обладнання, продовжує строк його експлуатації та збільшує обсяг електроенергії, виробленої вже встановленими потужностями. Однак автори дослідження вказують на структурну нерівність між двома напрямами. Відновлювана енергетика залежить від будівництва нових генерувальних об'єктів, мереж і систем зберігання, тоді як нафтогазові компанії можуть швидше застосувати ШІ на чинних родовищах та одразу наростити видобуток.
Чи допоможе плата за викидиДослідники окремо перевірили сценарії із запровадженням високої ціни на викиди вуглецю. За вартості $80 за тонну CO штучний інтелект усе одно збільшував чисті викиди приблизно на 0,7 гігатонни на рік. Навіть за ціни $308 за тонну модель показала зростання приблизно на 0,1 гігатонни.
Таким чином, плата за викиди зменшувала негативний ефект, але не усувала його повністю, якщо продуктивність викопної енергетики продовжувала зростати. Поліпшення роботи електромереж і підвищення енергоефективності промисловості також не змогли повністю компенсувати наслідки розширення пропозиції викопного палива. Що не враховувала модельАвтори наголошують, що отримані показники не є точним прогнозом на конкретний рік.
Модель демонструє ймовірний напрям і приблизний масштаб впливу ШІ за нинішньої структури світової економіки, в якій понад 80% первинної енергії все ще припадає на викопне паливо. Розрахунки не включають прямі викиди від роботи дата-центрів, навчання моделей і виробництва обчислювального обладнання. Не враховані також метан та інші парникові гази, тому дослідження стосується передусім викидів CO.
Водночас автори вважають, що оцінювання кліматичного впливу штучного інтелекту не повинно обмежуватися споживанням електроенергії дата-центрами. Необхідно також враховувати викиди, які технологія опосередковано створює, здешевлюючи та збільшуючи виробництво викопного палива. За матеріалами: npj Climate Action, The Guardian