Trí tuệ nhân tạo xanh giảm thiểu tác động của AI tới môi trường

Trong cuộc phỏng vấn đặc biệt với Tạp chí Tự động hoá Ngày nay, số chào Xuân Ất Tỵ, CEO của Siemens ASEAN đã chia sẻ những quan điểm sâu sắc về cách AI có thể vừa thúc đẩy sự đổi mới, vừa bảo vệ môi trường. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng năng lượng tái tạo, tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng và quản lý tài nguyên hiệu quả để đạt được các mục tiêu phát triển bền vững. Hãy cùng khám phá những giải pháp mà Siemens đang triển khai để biến AI thành một công cụ hỗ trợ cho một tương lai xanh và bền vững hơn.

TS. Phạm Thái Lai - Giám đốc khu vực ASEAN của Siemens

Ông có thể cho biết các tác động lên môi trường của AI là gì?

TS. Phạm Thái Lai: Mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn trong việc tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí, nhưng nhu cầu sử dụng năng lượng ngày càng tăng của nó có thể làm suy yếu chính những mục tiêu bền vững mà nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là ngành năng lượng tái tạo, đang phấn đấu để đạt được.

Từ bảo trì dự đoán trong sản xuất đến tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong lưới điện thông minh, các giải pháp dựa trên AI đang biến đổi các ngành công nghiệp. Tuy nhiên, những tiến bộ này đi kèm với chi phí năng lượng và tài nguyên. Công suất tính toán cần thiết để đào tạo và vận hành các mô hình AI là rất lớn. Khi độ phức tạp của các mô hình này tăng lên, tác động của chúng đối với môi trường cũng gia tăng.

Ví dụ, các mô hình học sâu - một trong những mô hình AI tiên tiến nhất - đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán lớn, kéo theo mức tiêu thụ năng lượng tăng cao. Điều này đặc biệt rõ ràng ở các mô hình AI được sử dụng để xử lý bộ dữ liệu khổng lồ hoặc thực hiện các tác vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay nhận dạng hình ảnh.

Các trung tâm dữ liệu tiêu thụ rất nhiều năng lượng, không chỉ để xử lý tính toán mà còn để vận hành hệ thống làm mát, giúp duy trì nhiệt độ ổn định. Nhiều trung tâm dữ liệu vẫn sử dụng năng lượng từ các nguồn không tái tạo, làm gia tăng tác động xấu đến môi trường và lượng khí thải cacbon. Chẳng hạn, Microsoft và Google đã ghi nhận mức tăng lượng khí thải cacbon do năng lượng tiêu thụ bởi các dịch vụ AI của họ.

Bên cạnh việc tiêu thụ năng lượng trực tiếp, AI còn gây ra vấn đề về cạn kiệt tài nguyên. Các thiết bị phần cứng như máy chủ, bộ xử lý và thiết bị lưu trữ - vốn cần thiết để vận hành AI - phụ thuộc vào các nguyên tố đất hiếm và các vật liệu không tái tạo khác. Ngoài ra, việc sử dụng lượng lớn nước trong quá trình vận hành AI, dù ít được chú ý, cũng là một tác động đáng kể đến môi trường.

Các trung tâm dữ liệu là nơi tiêu thụ rất nhiều năng lượng

Vậy theo ông, hành động nào là quan trọng nhất để giảm thiểu tác động của AI đến môi trường?

TS. Phạm Thái Lai: Trước tiên, các tổ chức nên ưu tiên tận dụng năng lượng tái tạo. Một trong những cách hiệu quả để giảm thiểu tác động môi trường của AI là sử dụng năng lượng tái tạo để cung cấp cho các trung tâm dữ liệu, đồng thời khử cacbon cho lưới điện.

Các công ty có thể sử dụng trực tiếp nguồn năng lượng tái tạo hoặc đầu tư vào các chương trình tín chỉ cacbon để cân bằng tiêu thụ năng lượng. Cách tiếp cận này không chỉ giúp giảm lượng khí thải cacbon mà còn gắn việc triển khai AI với các mục tiêu phát triển bền vững lâu dài

AI có thể được sử dụng như thế nào để bảo vệ môi trường?

TS. Phạm Thái Lai: Điều quan trọng là nhận ra rằng AI có thể thúc đẩy sự thay đổi tích cực cho môi trường. Chẳng hạn, trong lĩnh vực giao thông vận tải (như xe điện), AI có thể được sử dụng để quản lý các hệ thống vận chuyển bằng điện, giúp chúng hoạt động hiệu quả và thân thiện với môi trường hơn. Bằng cách tối ưu hóa chiến lược sạc dựa trên dữ liệu thời gian thực, AI có thể giảm tiêu thụ năng lượng trong giờ cao điểm và giúp ổn định lưới điện. Điều này không chỉ giảm chi phí vận hành mà còn hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững bằng cách giảm lượng khí thải cacbon từ các đội xe điện.

Khi AI được áp dụng để quản lý các khía cạnh rộng lớn hơn của việc sử dụng năng lượng trong các dịch vụ vận chuyển bằng điện, nó có thể dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong hệ thống xe điện sớm hơn bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và nhận diện các mô hình. Điều này giúp thực hiện bảo trì kịp thời hơn và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Bên cạnh đó, AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu giao thông và môi trường để tối ưu hóa mô hình giao thông, giảm tắc nghẽn và giảm lượng khí thải tương ứng.

Trong các ngành công nghiệp có chuỗi cung ứng phức tạp và nhu cầu năng lượng lớn, như sản xuất, hậu cần và vận tải, AI có thể giúp tối ưu hóa hoạt động, giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên. Bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, AI có thể phát hiện các điểm không hiệu quả trong quy trình sản xuất, đề xuất điều chỉnh và giám sát việc tuân thủ các quy định môi trường. Kết quả là, việc sử dụng năng lượng và chất thải được giảm thiểu, góp phần trực tiếp vào sự bền vững môi trường.

Khi các ngành công nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu không cấu trúc như hình ảnh, văn bản và video, AI trở nên cần thiết để giúp dữ liệu này trở nên có thể truy cập và ứng dụng thực tế. Trong bối cảnh chuyển đổi công nghiệp, khả năng của AI trong việc xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu không cấu trúc cho phép doanh nghiệp rút ra những hiểu biết quan trọng, từ đó thúc đẩy đổi mới và phát triển bền vững.

Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân loại các vé dịch vụ dựa trên văn bản, giúp định tuyến chúng đến các kỹ sư một cách hiệu quả hơn, từ đó giải quyết vấn đề nhanh chóng và giảm tác động tổng thể của các hoạt động bảo trì lên môi trường.

Chìa khóa để tận dụng AI mà vẫn duy trì trách nhiệm môi trường là tìm được sự cân bằng, đòi hỏi một cách tiếp cận tinh tế, cân nhắc cả lợi ích lẫn chi phí của việc triển khai AI. AI có tiềm năng cách mạng hóa cách thức sản xuất, quản lý và tiêu thụ năng lượng, nhưng nó cần được triển khai theo cách hỗ trợ, thay vì làm suy yếu các mục tiêu bảo vệ môi trường.

AI có thể giúp con người chỉ bằng một cái chạm nhẹ

Siemens đã làm gì để hỗ trợ các sáng kiến AI bền vững, thưa ông?

TS. Phạm Thái Lai: Siemens cam kết mạnh mẽ trong việc tận dụng AI để hỗ trợ tính bền vững cho môi trường đồng thời thúc đẩy đổi mới công nghệ.

Về tích hợp năng lượng tái tạo, chúng tôi tập trung vào việc khử cacbon lưới điện và cung cấp năng lượng tái tạo cho các trung tâm dữ liệu, giúp giảm lượng khí thải cacbon từ các hoạt động AI. Chúng tôi cũng đầu tư vào nghiên cứu và phát triển để tạo ra các mô hình và thuật toán AI hiệu quả hơn về năng lượng, bao gồm các phương pháp mới yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn. Chúng tôi đang cải thiện hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu thông qua các công nghệ làm mát tiên tiến, sử dụng máy chủ tốt hơn và phần cứng tiết kiệm năng lượng. Ngoài ra, chúng tôi cũng chú trọng đến việc đặt các trung tâm dữ liệu ở những khu vực có nguồn năng lượng tái tạo dồi dào.

Về quản trị AI, Siemens đã thành lập một lực lượng đặc nhiệm đa chức năng để tích hợp các nguyên tắc AI có trách nhiệm vào quy trình kinh doanh và danh mục đầu tư của mình. Điều này giúp theo dõi và quản lý tác động môi trường của các sáng kiến AI. Trong lĩnh vực AI cho quản lý môi trường, chúng tôi sử dụng AI để tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong lưới điện thông minh và quản lý sự phức tạp của các hệ thống vận chuyển điện, bao gồm tối ưu hóa chiến lược sạc cho xe điện và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn để bảo trì kịp thời.

Giải quyết tác động môi trường của AI là yếu tố quan trọng để đạt được phát triển bền vững. Bằng cách tích hợp năng lượng tái tạo, nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa hoạt động của các trung tâm dữ liệu, các ngành công nghiệp có thể giảm đáng kể lượng khí thải từ AI. Siemens cam kết thực hiện các chiến lược bền vững này. Với những nỗ lực này, AI có thể tiếp tục thúc đẩy đổi mới trong khi vẫn hỗ trợ các mục tiêu môi trường bền vững, góp phần vào một tương lai xanh và bền vững hơn.

Trân trọng cảm ơn ông về những chia sẻ trên!

BẢO HÀ thực hiện