AI có thể gây ra sự sụp đổ thảm khốc của lưới điện chưa được chuẩn bị kỹ càng và cản trở những tiến bộ trong quá trình khử cacbon của ngành công nghệ - hoặc, đó có thể là ân huệ cứu rỗi của ngành.
Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kinh ngạc để đào tạo và cung cấp năng lượng cho các tính toán phức tạp của nó. Khi lĩnh vực này bùng nổ, sức mạnh tính toán cần thiết để duy trì sự tăng trưởng của nó sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 100 ngày. Các chuyên gia dự đoán rằng ở cấp độ toàn cầu, chỉ riêng lĩnh vực AI sẽ chiếm 3,5% tổng lượng tiêu thụ năng lượng vào năm 2030. Tại Hoa Kỳ, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu vào năm 2030 sẽ vào khoảng 9%, gấp đôi tỷ lệ hiện tại, phần lớn được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng AI trong nước. Tốc độ tăng trưởng chóng mặt này sẽ có tác động lớn đến an ninh năng lượng quốc gia và quốc tế, phát thải khí nhà kính và nền kinh tế.
Jason Shaw, Chủ tịch Ủy ban Dịch vụ Công Georgia, cơ quan quản lý điện, nói với tờ Washington Post vào đầu năm nay: “Khi bạn nhìn vào những con số, thật đáng kinh ngạc. Nó khiến bạn gãi đầu và tự hỏi tại sao chúng ta lại rơi vào tình huống này. Làm thế nào mà những dự đoán lại xa đến thế? Điều này đã tạo ra một thách thức mà chúng ta chưa từng thấy trước đây.”
Bất chấp những thách thức lớn và chưa từng có mà AI đặt ra cho lưới điện, nó cũng có thể là công cụ quan trọng để cải thiện và tăng tốc lưới điện cho kỷ nguyên điện khí hóa. Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DoE) đã lưu ý rằng AI có thể có giá trị trong việc quản lý lưới điện thông minh có khả năng xử lý dòng năng lượng biến đổi vào và ra lớn như gió và mặt trời, nhưng sẽ gây ra những rủi ro đáng kể nếu được triển khai 'một cách ngây thơ'. Hơn nữa, báo cáo của Bộ Năng lượng đưa ra giả thuyết rằng " học máy có thể giúp các công ty điện cải thiện việc cấp phép và xác định vị trí, độ tin cậy, khả năng phục hồi và quy hoạch lưới điện".
Và giờ đây, AI đang được sử dụng để xác định một cách hiệu quả các giải pháp cho một trong những vấn đề khó khăn nhất của quá trình chuyển đổi năng lượng sạch – lưu trữ năng lượng dài hạn đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí. Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) và Phòng thí nghiệm quốc gia Argonne đã sử dụng AI để giúp thu hẹp sự kết hợp dung môi tiềm năng cho các mô hình pin dòng hiệu quả hơn ba lần so với các mô hình hiện tại. Thay vì sử dụng AI để giúp họ tiến hành nhiều thí nghiệm nhanh hơn, nhóm đã sử dụng công nghệ AI để loại bỏ nhanh chóng hàng nghìn kết hợp tiềm năng và thu hẹp những kết hợp đáng thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.
Karl Mueller, đồng tác giả của nghiên cứu và Giám đốc Văn phòng Phát triển Chương trình của Ban Khoa học Vật lý và Tính toán, cho biết: “Tôi rất vui mừng khi thấy tương lai của sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu AI và các nhà khoa học vật liệu. Tăng tốc phát hiện vật liệu là rất quan trọng để giải quyết các vấn đề về lưu trữ năng lượng.”
Trong các ứng dụng khác, AI đang được sử dụng để làm cho hệ thống lưu trữ pin thông minh hơn thông qua việc sử dụng nó trong quản lý nhu cầu năng lượng, chênh lệch giá (hay còn gọi là dịch chuyển thời gian để cung cấp năng lượng tái tạo phù hợp với nhu cầu), dự báo thời tiết và bảo trì dự đoán. Một số công ty khởi nghiệp đã xuất hiện trong những năm gần đây để thí điểm các phương pháp này và thị trường lưu trữ năng lượng AI đang phát triển nhanh chóng đang trên đà đạt 11 tỷ USD vào năm 2026.
Những phương pháp tiếp cận này cũng đang được giới thiệu ở quy mô nhỏ hơn, trong các hệ thống xe điện, để cải thiện khả năng lưu trữ năng lượng EV. Một bài báo khoa học được công bố vào tháng 5 ở ngành Điện tử cho biết: “Việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Hệ thống lưu trữ năng lượng (ESS) cho Xe điện (EV) đã nổi lên như một giải pháp then chốt để giải quyết các thách thức về hiệu quả sử dụng năng lượng, suy giảm pin và quản lý năng lượng tối ưu”.
Tất cả những tiến bộ này cực kỳ hứa hẹn cho việc ổn định lưới điện trong thời đại căng thẳng chưa từng có và sự phát triển nhanh chóng của điện khí hóa cùng với sự gia tăng các nguồn năng lượng thay đổi. Tuy nhiên, rủi ro của việc tăng cường sử dụng AI vẫn rất nghiêm trọng, không chỉ về mức tiêu thụ năng lượng vượt mức và phát thải khí nhà kính liên quan, mà còn cho an ninh mạng và sử dụng trong các tình huống thực tế mà có thể khác biệt rõ rệt với mô hình thống kê, chẳng hạn như các sự kiện thời tiết khắc nghiệt.
Nguồn tin: xangdau.net
