Пока все обсуждают энергопотребление дата-центров для ИИ, исследователи MIT демонстрируют, как машинное обучение может стать ключом к переходу на возобновляемую энергию. Искусственный интеллект не только потребляет энергию, но и помогает ее экономить, оптимизировать распределение и создавать новые материалы для чистой энергетики.
Управление энергосистемой в реальном времени
Основной вызов современной энергетики — балансировка спроса и предложения при растущей доле нестабильных возобновляемых источников. Солнечные и ветряные электростанции производят энергию неравномерно, а традиционные системы управления не справляются с такой волатильностью.
«Именно здесь ИИ вступает в игру, — объясняет Анурадха Аннасвами, старший научный сотрудник MIT. — Необходимо создать целую информационную инфраструктуру, которая дополнит физическую инфраструктуру».
Искусственный интеллект решает несколько критических задач:
- Прогнозирование генерации — алгоритмы предсказывают выработку солнечных и ветряных электростанций на несколько часов вперед
- Балансировка нагрузки — автоматическое перераспределение энергии между регионами
- Гибкое управление спросом — умные термостаты и зарядки электромобилей могут временно снижать потребление в пиковые часы
Особенно интересна возможность использования электромобилей как распределенных накопителей энергии. Владельцы могут продавать излишки энергии из аккумуляторов обратно в сеть, когда спрос достигает пика.
Ирония в том, что сами дата-центры, потребляющие огромное количество энергии, могут стать частью решения — их вычислительные задачи можно переносить на время низкого спроса. Получается своеобразный симбиоз: ИИ помогает оптимизировать энергосистему, которая питает его же вычислительные мощности.
Проактивное обслуживание и предотвращение аварий
Одна из наиболее практичных областей применения ИИ в энергетике — прогнозное техническое обслуживание. Алгоритмы анализируют данные с тысяч датчиков по всей сети и предупреждают операторов о потенциальных проблемах до их возникновения.
Это позволяет:
- Сократить количество плановых проверок
- Увеличить срок службы оборудования
- Предотвратить масштабные отключения
- Повысить продуктивность персонала
Аннасвами подчеркивает, что успешное внедрение таких систем требует сотрудничества инженеров, компьютерных ученых и регуляторов: «Все заинтересованные стороны должны учиться друг у друга. И нужно гарантировать, что ничего не выйдет из строя. Нельзя допустить отключений электричества».
Планирование инфраструктуры будущего
Энергокомпании сталкиваются с необходимостью планировать развитие инфраструктуры на десятилетия вперед. Строительство новых линий электропередач, накопителей энергии и генерирующих мощностей может занимать более десяти лет.
«Это осложняется необходимостью прогнозировать, что строить и где строить за десятилетие вперед», — отмечает Дипджьоти Дека, научный сотрудник MIT Energy Initiative.
ИИ помогает решить эту задачу через:
- Моделирование различных сценариев развития энергосистемы
- Оптимизацию размещения новых объектов
- Прогнозирование роста спроса на электроэнергию
- Оценку экономической эффективности инвестиций
Исследователи MIT активно работают над этими и другими возможностями применения ИИ для поддержки перехода на чистую энергию. На своей ежегодной конференции в 2025 году MIT Energy Initiative анонсировала создание форума по энергопотреблению дата-центров — целевой исследовательской программы для компаний-членов института, заинтересованных в решении проблем энергопотребления центров обработки данных.
По сообщению MIT News, искусственный интеллект становится не проблемой для энергетики, а ее решением — инструментом, который помогает сделать возобновляемую энергию более надежной, эффективной и доступной.