AI đang tạo ra rất nhiều khí thải carbon

Bản chất khát năng lượng của trí tuệ nhân tạo đã khiến nó trở thành kẻ bị ruồng bỏ do ảnh hưởng đến khí hậu. Việc đào tạo một mô hình duy nhất có thể sử dụng nhiều điện hơn 100 ngôi nhà ở Hoa Kỳ trong cả một năm.

Khi nhu cầu về AI của thế giới tăng lên, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu cũng tăng theo, dự kiến ​​sẽ tăng gấp đôi vào năm 2030, theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế. Điều đó sẽ có tác động đáng kể đến quá trình chuyển đổi năng lượng: Một báo cáo mới từ BloombergNEF ước tính rằng trong thập kỷ tới, 2/3 lượng điện bổ sung cần thiết cho các trung tâm dữ liệu sẽ đến từ nhiên liệu hóa thạch.

Mặc dù những lo ngại về AI là có cơ sở, nhưng công nghệ này cũng có vai trò trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Việc tìm ra cách cắt giảm lượng khí thải carbon thường đòi hỏi phải phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và xác định những mô hình mới - một việc mà máy tính làm tốt và nhanh hơn con người. Các thuật toán cũng có thể giúp cộng đồng chuẩn bị tốt hơn cho những rủi ro do khí hậu gây ra, ví dụ, bằng cách sàng lọc qua các kho hình ảnh được camera chụp ở những khu vực dễ xảy ra hỏa hoạn để phát hiện các vụ cháy rừng trước khi chúng trở nên rõ ràng đối với mắt người.

Theo ước tính của IEA, việc mở rộng các giải pháp AI hiện có có thể cắt giảm lượng khí thải nhiều hơn lượng khí thải mà tất cả mọi trung tâm dữ liệu tạo ra. Tuy nhiên, nhóm này cho biết AI "không phải là giải pháp thần kỳ" cho cuộc khủng hoảng khí hậu toàn cầu.

Những người khác chỉ ra rằng thật khó để đánh giá liệu những thiệt hại về môi trường mà AI giúp tránh có lớn hơn những thiệt hại mà nó gây ra hay không. Priya Donti, giáo sư tại Viện Công nghệ Massachusetts và là chủ tịch của Climate Change AI phi lợi nhuận, cho biết các nhà phát triển hiếm khi theo dõi lượng khí thải carbon của họ, vì vậy trong hầu hết các trường hợp, không thể so sánh lượng khí thải do những mô hình máy tính tạo ra với lượng khí thải mà chúng xóa bỏ. Và phương trình đó thường phức tạp hơn so với phép so sánh ngang bằng, bà nói thêm. Ví dụ, lợi ích của một công cụ AI có khả năng phát hiện ra các loại cây trồng có khả năng chống chịu với khí hậu không thể đo lường được bằng lượng khí thải được tiết kiệm.

Tin tốt là: Không phải mọi mô hình đều đòi hỏi lượng năng lượng lớn và các cơ quan quản lý đang tăng cường giám sát những đánh đổi về môi trường của các ứng dụng AI. Donti cho biết "Những lợi ích ở đó có thể lớn hơn chi phí ở cấp độ vĩ mô, xã hội".

Sau đây là 4 cách mà các công ty đang triển khai AI như một giải pháp khí hậu.

Di chuyển người và hàng hóa với ít nhiên liệu hơn

Xe tự hành không chỉ là một điều mới lạ: Chúng có thể cắt giảm lượng khí thải thực sự. Xe tự lái của Waymo LLC hiện chỉ giới hạn ở một vài thành phố. Nhưng một phân tích của G2 Venture Partners, một nhà đầu tư của công ty startup này, cho thấy nếu họ thu được 10% số dặm hành khách di chuyển ở Hoa Kỳ và Châu Âu, họ sẽ cắt giảm được 104 triệu tấn khí thải.

Tất cả các xe đều chạy bằng điện và con số này chiếm một nửa lượng khí thải được cắt giảm. Nhưng việc lái xe hiệu quả hơn nhờ AI của Waymo sẽ thay thế được 23 triệu tấn, một lượng lớn hơn lượng khí thải mà tất cả các xe Tesla trên đường thải ra vào năm 2023.

Neel Mehta, một đối tác tại G2 cho biết: "Họ triển khai ở càng nhiều thành phố, họ thu thập càng nhiều dữ liệu, thì AI của họ càng trở nên tốt hơn và có thể khái quát hóa hơn".

AI cũng đang giúp cắt giảm lượng khí thải carbon từ tàu thủy và tàu hỏa. Vận hành những phương tiện lớn bằng điện về mặt kỹ thuật là một việc khó khăn và tốn kém, và các phiên bản sạch hơn của nhiên liệu hóa thạch mà chúng sử dụng vẫn còn rất xa vời. Trong khi các công ty vận tải đường sắt và vận chuyển cuối cùng sẽ phải chuyển đổi, thì mỗi giọt dầu diesel tiết kiệm được hiện nay sẽ dẫn đến việc giảm phát thải ngay lập tức.

Nhưng việc biến các mục tiêu tiết kiệm năng lượng thành hành động hàng ngày không phải là vấn đề dễ dàng. Hãy tưởng tượng việc lái một chuyến tàu qua địa hình đồi núi. Bạn sẽ làm gì khi một số toa tàu đang leo lên dốc trong khi những toa còn lại vẫn đang xuống dốc: Chạy theo đà để tiết kiệm nhiên liệu hay tăng ga để có thêm mã lực? Trong khi con người phải đoán, AI có thể tính toán các kiểu lái xe tiết kiệm nhiên liệu nhất.

Railvision Analytics có trụ sở tại Montreal, Canada đã tạo ra một ứng dụng để giúp các kỹ sư đầu máy xe lửa thực hiện những điều chỉnh nhỏ có thể giúp tiết kiệm đáng kể nhiên liệu diesel. Theo công ty, khi họ làm theo lời khuyên của ứng dụng, các kỹ sư thường sử dụng ít hơn khoảng 15% dầu diesel so với khi họ lái xe mà không có nó.

AI cũng có thể giúp các tàu chở hàng đi cùng một quãng đường với ít nhiên liệu hơn. Các robot dưới nước do Neptune Robotics có trụ sở tại Hồng Kông chế tạo sẽ loại bỏ tảo, rong biển và những loài hà khỏi thân tàu, giúp giảm lực cản. Không giống như công nhân, họ có thể hoạt động trong vùng nước đục ngầu với sự trợ giúp của thuật toán xử lý hình ảnh.

Thăm dò hành tinh để tìm mối đe dọa

Đường dây điện trải dài trên những vùng đất rộng lớn và sự gián đoạn ở một phần nhỏ có thể dẫn đến tình trạng mất điện rộng hơn nhiều. Khi thảm họa thiên nhiên trở nên phổ biến hơn do biến đổi khí hậu, áp lực ngày càng tăng đối với các nhà điều hành lưới điện trong việc giám sát cơ sở hạ tầng của họ.

Pano AI có trụ sở tại San Francisco đã lắp đặt hàng trăm tháp canh lửa công nghệ cao tại các khu vực dễ xảy ra hỏa hoạn trên khắp Hoa Kỳ, Canada và Úc. Các camera toàn cảnh của công ty chụp ảnh nhanh từng phút về môi trường xung quanh, sau đó được phân tích bằng một thuật toán có thể phát hiện ra những dấu hiệu cháy. Với sự trợ giúp của những người canh lửa kỹ thuật số này, Portland General Electric - công ty tiện ích lớn nhất của Oregon - cho biết nhân viên của công ty không còn phải túc trực 24 giờ một ngày để theo dõi các đám cháy trong một khu vực dịch vụ có quy mô bằng khoảng 3.000 Công viên Trung tâm nữa. Theo công ty tiện ích, AI cũng xác định được khói mà mắt người không nhìn thấy.

Cháy rừng không phải là mối đe dọa duy nhất đối với các đơn vị vận hành lưới điện; bão có thể làm đổ cây cối rậm rạp và những thảm thực vật khác vào đường dây điện. Trước đây, nguyên tắc chung của ngành là cắt tỉa cây sau mỗi vài năm. Nhưng biến đổi khí hậu đang làm tăng tần suất và cường độ của các cơn bão, cũng như thay đổi tốc độ phát triển của thảm thực vật, vì vậy những công ty tiện ích hiện phải lập kế hoạch bảo trì chính xác hơn.

Một số công ty đang triển khai AI để hỗ trợ. Mô hình máy tính của AiDash có trụ sở tại Palo Alto, California xử lý hình ảnh vệ tinh và dự đoán sự phát triển của thảm thực vật trong tương lai để xác định các khu vực cần cắt tỉa. Công ty cho biết phân tích hỗ trợ AI của họ đã giúp hơn 100 tiện ích bảo vệ lưới điện hiệu quả hơn.

Bảo vệ thực phẩm của chúng ta trước biến đổi khí hậu

Nhiều loại cây trồng truyền thống đang gặp khó khăn trong việc chống chọi với sự gián đoạn thời tiết do biến đổi khí hậu. Nhưng việc đưa ra các phiên bản có khả năng phục hồi tốt hơn bằng cách lai ngẫu nhiên những giống khác nhau rất tốn thời gian. Vì AI có thể phân loại qua các tập dữ liệu khổng lồ và tạo ra hàng triệu tổ hợp gen thực vật, nên nó có thể đẩy nhanh quá trình lai tạo và dự đoán tổ hợp nào sẽ hoạt động tốt trong điều kiện hạn hán - và cũng mang lại một vụ thu hoạch tốt.

Đó là cách tiếp cận của Avalo có trụ sở tại Durham, Bắc Carolina. Sau đó, những người lai tạo làm theo hướng dẫn do AI tạo ra - chẳng hạn như lai cây A với cây B - để lai tạo cây trồng theo cách truyền thống và lặp lại quy trình đó cho đến khi họ tìm thấy sự kết hợp phù hợp.

Collins cho biết, trong khi các nhà lai tạo thường mất 15 năm để phát triển một loại cây trồng mới, thì phương pháp lai tạo có sự hỗ trợ của AI có thể hoàn thành nhiệm vụ tương tự trong vòng 3 năm với chi phí thấp hơn 80%. Công ty startup này hy vọng sản phẩm đầu tiên của mình - một loại bông cải xanh phát triển nhanh hơn - sẽ được bán tại các siêu thị ở Hoa Kỳ trong năm nay. Các loại cây trồng khác trong quá trình sản xuất bao gồm bông và mía, cả hai đều được thiết kế để sử dụng ít nước hơn.

Beewise có trụ sở tại San Ramon, California đang giải quyết một vấn đề khác trong nông nghiệp: Quần thể ong đang suy giảm. Theo một cuộc khảo sát trong ngành, trong 12 tháng kết thúc vào tháng 4 năm 2024, những người nuôi ong ở Hoa Kỳ đã mất hơn một nửa đàn ong của mình do biến đổi khí hậu và các mối nguy hiểm khác.

Beewise theo dõi sức khỏe của đàn ong bằng công nghệ thị giác máy tínhh. Khi phần mềm xác định được vấn đề, nó sẽ điều động một cánh tay robot được lắp gần tổ ong để cho ong ăn hoặc điều trị bệnh. Bằng cách cung cấp dịch vụ chăm sóc khi cần thiết, công ty startup cho biết sản phẩm của họ đã cứu được hơn 200 triệu con ong mật kể từ năm 2022.

Siêu tăng cường đổi mới xanh

Nhiều sản phẩm xanh phải đối mặt với việc áp dụng chậm vì chúng có giá cao hơn so với các sản phẩm phát thải cao tương tự. Theo Cơ quan An toàn Hàng không Liên minh Châu Âu, nhiên liệu hàng không bền vững có thể đắt gấp 10 lần so với nhiên liệu máy bay thông thường. Một công ty startup có tên Kaio Labs đang sử dụng Machine Learning và tự động hóa để tìm ra công thức rẻ hơn.

Nhiên liệu bền vững sử dụng carbon dioxide thu được làm nguyên liệu đầu vào được sản xuất thông qua một loạt phản ứng hóa học có sự hỗ trợ của chất xúc tác. William Purvis, đồng sáng lập của công ty startup có trụ sở tại New Jersey, cho biết các phản ứng càng hiệu quả thì nhiên liệu càng rẻ. Ông ví các nhà khoa học như những nhà thám hiểm, những người theo truyền thống phải đi qua một vùng đất rộng lớn để tìm kiếm chất xúc tác tốt nhất. Ông cho biết, nhờ có AI và tự động hóa, "chúng ta có một radar hiện đại và có thể đi thẳng đến đó".

Tại phòng thí nghiệm của mình, AI của Kaio thiết kế các phân tử có thể chuyển đổi CO2 thu được thành ethylene, một khối xây dựng chính của nhiên liệu tổng hợp. Robot tiến hành các thí nghiệm để biến bản thiết kế thành sản phẩm thực tế. Kết quả thí nghiệm, đến lượt nó, giúp tinh chỉnh thuật toán, cải thiện thiết kế tiếp theo. Purvis cho biết công ty startup của ông đặt mục tiêu sử dụng công cụ AI để phát triển các chất xúc tác mới cho nhiên liệu bền vững bắt đầu từ năm sau.