आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने पैदा किया है इसकी जबरदस्त खपत को लेकर चिंता पानी और बिजली का. लेकिन वैज्ञानिक ऐसे तरीकों का भी प्रयोग कर रहे हैं कि एआई लोगों और व्यवसायों को ऊर्जा का अधिक कुशलता से उपयोग करने और कम प्रदूषण करने में मदद कर सके।
एआई को बढ़ावा देने के लिए डेटा केंद्रों की आवश्यकता है अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी के अनुसार, पिछले वर्ष दुनिया की बिजली खपत का लगभग 1.5%, और उन सुविधाओं की ऊर्जा खपत 2030 तक दोगुनी से अधिक होने का अनुमान है। उस वृद्धि से कोयला और गैस जैसे अधिक जीवाश्म ईंधन जलने का खतरा हो सकता है, जो ग्रीनहाउस गैसें छोड़ते हैं तापमान में वृद्धि, समुद्र के स्तर में वृद्धि और चरम मौसम में योगदान करते हैं.
लेकिन जब एआई की कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग ऊर्जा उपयोग और प्रदूषण का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, तो यह इमारतों को अधिक कुशल बना सकता है, उपकरणों को इष्टतम समय पर चार्ज कर सकता है, तेल और गैस उत्पादन को कम प्रदूषणकारी बना सकता है और वाहन उत्सर्जन को कम करने के लिए ट्रैफिक लाइट को शेड्यूल कर सकता है।
विशेषज्ञों का कहना है कि अगर इस तरह के उपयोग बढ़ते रहे, तो वे एआई द्वारा खपत की जाने वाली ऊर्जा की भरपाई करने में मदद कर सकते हैं।
कोलंबिया यूनिवर्सिटी क्लाइमेट स्कूल के डीन एलेक्सिस अब्रामसन ने कहा, “मैं काफी आशावादी हूं कि अधिक से अधिक एआई का उपयोग बढ़ता रहेगा।”
बिल्डिंग ऑटोमेशन कंपनी 75F के मुख्य प्रचारक बॉब फ्रेंच ने कहा कि मौसम डेटा, बिजली के उपयोग और अन्य कारकों के आधार पर रोशनी, वेंटिलेशन, हीटिंग और कूलिंग को स्वचालित रूप से समायोजित करके इमारतों को अधिक ऊर्जा-कुशल बनाने के लिए एआई का उपयोग किया जा सकता है। अमेरिका में लगभग एक-तिहाई ग्रीनहाउस गैस प्रदूषण घरों और इमारतों से होता है।
श्रमिकों के आगमन और प्रस्थान के आसपास एआई को एयर कंडीशनिंग और हीटिंग शेड्यूल करने देना थर्मोस्टेट को मैन्युअल रूप से समायोजित करने की तुलना में अधिक कुशल हो सकता है। अन्यथा, कर्मचारी की प्रवृत्ति तापमान को तुरंत समायोजित करने के लिए हवा में विस्फोट करने की हो सकती है। स्वचालित थर्मोस्टैट विशेष रूप से छोटी इमारतों के लिए उपयोगी हो सकते हैं जहां संपूर्ण हीटिंग और कूलिंग सिस्टम को ओवरहाल करना लागत प्रभावी नहीं है।
वेंटिलेशन के निर्माण के लिए, स्वचालन घर के अंदर के तापमान को बनाए रखने के लिए आवश्यक हीटिंग या कूलिंग के मुकाबले बाहरी हवा के सेवन को संतुलित कर सकता है।
एआई महंगी मरम्मत की ओर ले जाने से पहले विफलताओं की भविष्यवाणी और पता लगाने के लिए एचवीएसी सिस्टम और अन्य उपकरणों की रखरखाव आवश्यकताओं की निगरानी भी कर सकता है।
विशेषज्ञों ने कहा कि संयुक्त रूप से, ये स्वचालन किसी इमारत की ऊर्जा खपत को 10% से 30% तक कम कर सकते हैं।
आइंडहोवन यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी में भवन निर्माण सेवाओं के प्रोफेसर ज़ोल्टन नेगी ने कहा, “यह सचमुच एक बेहद कम लटकने वाला फल है।”
एआई इलेक्ट्रिक वाहनों और स्मार्टफोन जैसे अन्य उपकरणों की सबसे कुशल चार्जिंग शेड्यूल कर सकता है।
इसका मतलब यह है कि जब ग्रिड से बिजली लेना सबसे अच्छा होता है, जैसे कि रात भर, जब मांग और दरें कम होती हैं, तो एक शेड्यूल निर्धारित करना, इसलिए ग्रिड द्वारा अधिक जीवाश्म ईंधन जलाने की संभावना कम होती है।
अब्रामसन ने कहा, “मान लीजिए कि यह चरम अवधि है जब हर किसी ने अपना एयर कंडीशनिंग चालू कर लिया है, और मैं अपने घर में चलता हूं और अपनी कार में प्लग लगाता हूं और इसे ऐसे सेट करता हूं कि मेरी कार तुरंत चार्ज करना शुरू नहीं करती है क्योंकि यह चरम अवधि का समय है।”
कैलिफ़ोर्निया में, ए पायलट कार्यक्रम ने चार्जिंग को समय पर स्थानांतरित कर दिया जहां अधिक नवीकरणीय ऊर्जा उपलब्ध थी, और ग्राहकों के पैसे बचाए गए।
एआई यह अनुकूलित करने में भी मदद कर सकता है कि सौर पैनल वाले घर के मालिक बैटरी में अतिरिक्त ऊर्जा कैसे संग्रहित करते हैं।
बोस्टन स्थित जेमिनस एआई तेल और गैस कंपनियों को मीथेन फ्लेरिंग और वेंटिंग को कम करने और निकालने और परिष्कृत करने में उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली ऊर्जा की मात्रा को कम करने में मदद करने के लिए गहन शिक्षण और उन्नत तर्क का उपयोग करता है।
संयुक्त राष्ट्र पर्यावरण कार्यक्रम के अनुसार, जलवायु परिवर्तन के सबसे बुरे प्रभावों से बचने के लिए मीथेन उत्सर्जन को कम करना सबसे तेज़ तरीकों में से एक है। मीथेन एक शक्तिशाली ग्रीनहाउस गैस है जो आज के ग्लोबल वार्मिंग के लगभग 30% के लिए जिम्मेदार है।
जब तेल और गैस पाइपों में दबाव बनता है, तो दबाव कम करने के लिए कुछ गैस छोड़ी जाती है और जला दी जाती है, जिससे ग्रह को नुकसान होता है और पैसा बर्बाद होता है।
जेमिनस के सीईओ ग्रेग फॉलन ने कहा कि वे कुओं और पाइपों के नेटवर्क की निगरानी कर सकते हैं और कंप्रेसर और पंप सेटिंग्स में बदलाव का सुझाव देने के लिए एआई-संचालित सिमुलेशन का उपयोग कर सकते हैं जो वेंटिंग और फ्लेयरिंग की आवश्यकता को खत्म करते हैं। जेमिनस यह काम कुछ ही सेकंड में कर देता है। फॉलन ने कहा कि परंपरागत रूप से इंजीनियरों को ऐसे सिमुलेशन चलाने में लगभग 36 घंटे लगते हैं जो समान सिफारिशें करते हैं।
फॉलन ने कहा, “जैसा कि हम पूरे उद्योग में इसका पैमाना बनाते हैं, ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करने का एक बड़ा अवसर है।”
साल्ट लेक सिटी स्थित भूतापीय ऊर्जा स्टार्टअप ज़ांस्कर ने पृथ्वी की उपसतह को समझने के लिए एआई मॉडल बनाया है। यह उस मॉडलिंग का उपयोग अनदेखे भू-तापीय हॉट स्पॉट और लक्ष्य ड्रिलिंग को खोजने के लिए कर रहा है।
जियोथर्मल पृथ्वी की प्राकृतिक गर्मी से भाप बनाकर और टरबाइन को घुमाने के लिए इसका उपयोग करके सफाई से बिजली बनाता है। यह एक नवीकरणीय ऊर्जा है ट्रम्प प्रशासन का समर्थन है.
ज़ांस्कर के सह-संस्थापक कार्ल होइलैंड और जोएल एडवर्ड्स का कहना है कि वे बड़ी संख्या में संभावित उपसतह परिदृश्यों का अनुकरण और मूल्यांकन करते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि बहुत गर्म पानी के क्षेत्र कहां हैं। इससे, वे इष्टतम स्थान और ड्रिलिंग दिशाएँ चुनते हैं।
सीईओ होइलैंड ने कहा, “एआई अपनी ऊर्जा समस्या का समाधान बन रहा है।” “यह हमें उन संसाधनों को अनलॉक करने का एक तरीका दिखा रहा है जो इसके बिना संभव नहीं थे।”
पिछले साल, ज़ांस्कर ने न्यू मैक्सिको में एक खराब प्रदर्शन करने वाला भूतापीय बिजली संयंत्र खरीदा था। उनके एआई मॉडलिंग ने सफलतापूर्वक संकेत दिया कि एक अप्रयुक्त भू-तापीय जलाशय था जो सुविधा को फिर से शक्ति प्रदान कर सकता था।
इसके बाद, होइलैंड और एडवर्ड्स ने नेवादा में एक अन्य साइट पर ध्यान केंद्रित किया, बावजूद इसके कि उद्योग विशेषज्ञों ने उन्हें बताया कि उपयोगिता-पैमाने के बिजली संयंत्र का समर्थन करने के लिए यह बहुत ठंडा था। उन्होंने सितंबर में उस स्थल पर ड्रिलिंग की और अपनी दूसरी भू-तापीय खोज की घोषणा की।
Google ट्रैफ़िक लाइट समायोजन की पहचान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और Google मानचित्र डेटा का उपयोग कर रहा है जो प्रदूषण को कम करने के लिए ट्रैफ़िक को रोक सकता है और जा सकता है। पर्यावरण संरक्षण एजेंसी के आंकड़ों के अनुसार, अमेरिकी ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में यात्री कारों और छोटे ट्रकों का हिस्सा लगभग 16% है।
2023 में लॉन्च किया गया, प्रोजेक्ट ग्रीन लाइट अब चार महाद्वीपों के 20 शहरों में है। सबसे ताज़ा मामला बोस्टन का है, जहां यातायात बेहद ख़राब है।
प्रत्येक शहर को AI-जनित अनुशंसाएँ मिलती हैं। शहर के इंजीनियर तय करते हैं कि किसे लागू करना है। Google का कहना है कि प्रोजेक्ट ग्रीन लाइट रुकने और जाने वाले ट्रैफ़िक को 30% तक कम कर सकता है, जिससे उत्सर्जन में 10% की कटौती होती है और हवा की गुणवत्ता में सुधार होता है।
गूगल के अर्थ और रेजिलिएंस एआई के उत्पाद निदेशक जूलियट रोथेनबर्ग ने कहा, “हम सिर्फ सतह को खंगाल रहे हैं कि एआई क्या कर सकता है।”
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