Năng lượng bền vững cho phát triển kinh tế "Sức mạnh của khoa học, tiềm năng của phụ nữ và lời hứa về một tương lai xanh hơn và bền vững hơn" |
![]() |
Mở rộng quy mô năng lượng bền vững thông qua các hệ thống thông minh |
Để đạt được tiềm năng này, AI cần được triển khai trên quy mô lớn, gắn liền với mục tiêu kinh doanh và tối ưu năng lượng. Theo Schneider Electric - công ty tiên phong trong lĩnh vực công nghệ bền vững có ba trụ cột chính giúp AI phát huy sức mạnh trong việc giảm phát thải: tăng hiệu quả năng lượng, hỗ trợ điện khí hóa, và mở rộng quy mô triển khai.
Tối ưu hóa năng lượng nhờ AI
AI có thể giúp cắt giảm lãng phí năng lượng bằng cách tối ưu hóa các hệ thống vận hành từ tòa nhà thương mại đến nhà máy sản xuất. Một ví dụ điển hình là việc Schneider Electric triển khai AI để kiểm soát hệ thống HVAC theo thời gian thực, giúp giảm đến hai tấn CO₂ mỗi năm cho một tòa nhà trung bình, trong khi hệ thống AI chỉ tiêu thụ 0,003 tấn CO₂ đạt ROI carbon 1:600.
Trong các hệ thống phức tạp hơn như lưới điện vi mô (microgrid) tại trường đại học, AI có thể tiết kiệm đến 500 tấn CO₂ mỗi năm, với tỷ lệ ROI carbon lên tới 1:5000. Những con số này cho thấy AI không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn là một khoản “đầu tư carbon” cực kỳ hiệu quả.
Điện khí hóa - chuyển đổi xanh cần AI hỗ trợ
Việc chuyển từ nhiên liệu hóa thạch sang điện là trọng tâm của lộ trình đạt phát thải ròng bằng không. Tuy nhiên, các nguồn năng lượng tái tạo vốn biến động, do đó cần AI để dự báo nhu cầu, tối ưu phân phối và cân bằng tải. Tại Mỹ, một chương trình sử dụng AI để xác định vị trí lắp đặt điện mặt trời dân dụng đã giúp rút ngắn thời gian đánh giá hiện trường, tăng tốc độ áp dụng năng lượng tái tạo.
Triển khai mở rộng yếu tố quyết định tác động
Ngay cả những giải pháp AI tối ưu nhất cũng không mang lại tác động đáng kể nếu chỉ dừng lại ở quy mô thử nghiệm. Để mở rộng, các công ty cần tích hợp AI vào quy trình vận hành cốt lõi, thiết kế giải pháp phù hợp với mục tiêu kinh doanh, và khuyến khích văn hóa học hỏi nơi các nhóm AI làm việc sát sao với đơn vị vận hành ngay từ khâu ý tưởng.
Ví dụ, AI có thể được dùng để bảo trì dự đoán, giảm thời gian chết máy và kéo dài tuổi thọ thiết bị, đồng thời giảm phát thải carbon một cách gián tiếp và hiệu quả.
Chọn đúng mô hình, đi đúng hướng
Không phải mô hình AI nào cũng có ROI carbon tốt. Các mô hình khổng lồ có thể tiêu hao năng lượng tính toán lớn, trong khi các mô hình nhỏ, chuyên biệt thường đủ dùng và có mức phát thải thấp hơn nhiều. Lựa chọn đúng mô hình là yếu tố sống còn trong chiến lược AI bền vững.
Bài học cuối cùng: Hãy triển khai AI vì mục tiêu rõ ràng giảm phát thải và kiến tạo tương lai xanh, chứ không chỉ vì công nghệ. Với chiến lược đúng đắn, AI không chỉ là một công cụ thông minh, mà còn là chất xúc tác mạnh mẽ cho tiến trình phát triển bền vững toàn cầu.
Theo automation.com