Tác động của AI đến tương lai ngành năng lượng

Vào ngày 4–5/12/2024, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự kiến sẽ tổ chức Hội nghị toàn cầu về năng lượng và trí thông minh nhân tạo (AI) tại Paris, Pháp. Trong sự kiện lần này, các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách sẽ tiến hành đánh giá toàn diện về tác động của AI trong lĩnh vực sản xuất, tiêu thụ và phân phối năng lượng.

Trong thời gian gần đây, AI đã góp phần nâng cao năng lực và khả năng sáng tạo của các nhà khoa học trong việc thử nghiệm những vật liệu và ý tưởng mới nhằm tối ưu hóa nhiều khía cạnh khác nhau của công nghệ năng lượng. Ví dụ, trong một nghiên cứu vào tháng 7/2024, Chính phủ Mỹ và Công ty Microsoft đã triển khai một dự án sử dụng AI phân tích 32,5 triệu hợp chất tiềm năng để tìm ra chất điện phân rắn cho pin lithium. Cuối cùng, họ đã xác định được 23 chất mới có đặc tính phù hợp. Các nhà khoa học cũng đang ứng dụng AI nhằm phát triển các enzyme mới có khả năng hỗ trợ quá trình tổng hợp nhiên liệu sinh học, tìm kiếm chất xúc tác tiềm năng để sản xuất hydro dựa trên phương pháp điện phân và thiết kế vật liệu hấp thụ CO2… Công cụ AI đẩy nhanh tốc độ xử lý mẫu hóa chất gấp 100 lần so với phương pháp truyền thống, vì vậy chúng có thể giúp giảm chi phí phát triển sản phẩm. Một số công ty khởi nghiệp như Anionics và Mitra Chem đã triển khai công cụ AI để nghiên cứu và thương mại hóa các công nghệ năng lượng mới. Tuy nhiên, việc sử dụng AI cũng đối mặt với nhiều thách thức, trong đó nổi bật nhất là sự thiếu hụt dữ liệu chất lượng caođể đào tạo các mô hình AI và chi phí tính toán lớn.

Một trong những tác động rõ rệt nhất của AI đối với ngành năng lượng là khả năng tối ưu hóa việc sản xuất và phân phối năng lượng. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu từ các trạm điện, nhà máy, và lưới điện để dự đoán nhu cầu năng lượng trong tương lai và điều chỉnh sản xuất sao cho phù hợp. Ví dụ, AI có thể dự báo được các đợt cao điểm sử dụng điện, giúp các nhà máy điện tăng cường sản xuất trong thời gian cần thiết hoặc giảm công suất khi không cần thiết, từ đó giảm thiểu lãng phí năng lượng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh năng lượng tái tạo như điện mặt trời và điện gió trở nên phổ biến hơn, bởi vì sản lượng điện từ các nguồn này có thể thay đổi tùy theo thời tiết. AI có thể giúp đồng bộ hóa sản lượng của các nguồn năng lượng tái tạo này với nhu cầu thực tế, đảm bảo sự ổn định cho lưới điện và giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hay dư thừa điện năng.

Ngoài ra, AI còn có thể cải thiện hiệu quả của hệ thống lưu trữ năng lượng. Các hệ thống lưu trữ như pin lithium-ion đã trở thành một phần quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của lưới điện, đặc biệt là khi có sự gia tăng sử dụng năng lượng tái tạo. AI có thể tối ưu hóa quá trình sạc và xả của các hệ thống lưu trữ năng lượng, giúp kéo dài tuổi thọ của các pin và giảm chi phí bảo trì. Bằng cách phân tích các yếu tố như mức độ sử dụng, tốc độ xả của pin và các yếu tố môi trường, AI có thể dự đoán được thời điểm tốt nhất để sạc hoặc xả pin, từ đó giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng.

AI cũng có tác động lớn đến việc quản lý tiêu thụ năng lượng tại các hộ gia đình và doanh nghiệp. Các thiết bị nhà thông minh được trang bị AI có thể tự động điều chỉnh việc sử dụng điện, nước và các nguồn năng lượng khác dựa trên thói quen của người sử dụng và tình trạng môi trường xung quanh. Ví dụ, máy điều hòa có thể tự động điều chỉnh nhiệt độ khi phát hiện không có người trong phòng hoặc khi nhiệt độ ngoài trời thay đổi. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí năng lượng mà còn góp phần bảo vệ môi trường bằng cách giảm lượng khí thải CO2 từ việc sản xuất điện. Ngoài ra, AI cũng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, giúp giảm thiểu chi phí hoạt động và nâng cao hiệu quả sản xuất.

Một ứng dụng khác của AI trong ngành năng lượng là việc phát hiện và phòng ngừa các sự cố trong hệ thống lưới điện và các cơ sở hạ tầng năng lượng. Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu cảm biến từ các thiết bị trong lưới điện để phát hiện các bất thường như mất điện, hỏng hóc thiết bị, hay sự cố rò rỉ. Khi phát hiện ra các vấn đề, AI có thể tự động cảnh báo và đưa ra các giải pháp khắc phục, giúp giảm thiểu thời gian gián đoạn dịch vụ và chi phí bảo trì. Hơn nữa, AI còn có thể giúp dự đoán các sự cố tiềm ẩn dựa trên các mô hình dữ liệu lịch sử, giúp các công ty năng lượng chuẩn bị và phòng ngừa sự cố trước khi chúng xảy ra.

Về mặt môi trường, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy chuyển đổi sang năng lượng tái tạo và giảm thiểu tác động của ngành năng lượng đối với biến đổi khí hậu. AI có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo, đồng thời giảm thiểu việc sử dụng các nguồn năng lượng hóa thạch. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu thời tiết để dự đoán chính xác khi nào sẽ có nhiều nắng hoặc gió, giúp các hệ thống điện mặt trời và điện gió hoạt động hiệu quả hơn. Bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo, AI không chỉ giúp giảm chi phí năng lượng mà còn góp phần vào mục tiêu giảm phát thải khí nhà kính.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI trong ngành năng lượng cũng đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề về dữ liệu. AI yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chính xác và đáng tin cậy để đưa ra các dự báo và quyết định chính xác. Nếu không có hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu tốt, việc áp dụng AI trong ngành năng lượng sẽ gặp khó khăn. Thứ hai, việc triển khai AI đòi hỏi sự đầu tư lớn vào công nghệ và nguồn nhân lực có chuyên môn cao. Các công ty năng lượng sẽ phải chi tiêu đáng kể để nâng cấp hạ tầng công nghệ thông tin và đào tạo đội ngũ nhân viên có khả năng sử dụng các hệ thống AI.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những cơ hội vô cùng lớn cho ngành năng lượng. AI không chỉ giúp tối ưu hóa sản xuất, phân phối và tiêu thụ năng lượng, mà còn góp phần vào việc chuyển đổi sang năng lượng tái tạo và giảm thiểu tác động đến môi trường. Tuy nhiên, để AI thực sự phát huy hết tiềm năng của mình, ngành năng lượng cần vượt qua những thách thức về dữ liệu, cơ sở hạ tầng và chi phí đầu tư. Trong tương lai, AI sẽ trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc quản lý và phát triển ngành năng lượng, góp phần tạo ra một nền năng lượng bền vững và hiệu quả hơn.

Theo: vista.gov.vn