AI mang đến những bước đột phá khi đương đầu với biến đổi khí hậu, như cảnh báo và đánh giá tốt, nhanh hơn các rủi ro trong nông nghiệp, khí hậu, năng lượng… để con người có cách điều chỉnh và xử lý phù hợp.
Tăng tốc độ khám phá
AI là một thuật ngữ rộng đề cập đến nhiều công cụ kỹ thuật số khác nhau được đào tạo để thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp. Điểm chung của những công nghệ này là khả năng xử lý và tìm kiếm kết nối nhanh chóng giữa lượng lớn dữ liệu khác nhau.
Điều này làm cho AI đặc biệt giỏi trong những việc như dự báo và chạy mô phỏng. Không giống như các chương trình máy tính truyền thống, các công cụ AI có thể tiếp tục học hỏi theo thời gian khi có dữ liệu mới, hoặc khi hệ thống nhận được phản hồi mới về chất lượng đầu ra của chúng.
Theo Giáo sư Fengqi You - Đại học Cornell (Mỹ), việc giải phương trình trong các mô hình khí hậu, nghiên cứu vật liệu dẫn năng lượng mới tốn rất nhiều thời gian, nhưng giờ đây có thể được tăng tốc bằng AI.
“Trước đây, các nhà nghiên cứu làm việc cả ngày lẫn đêm nhưng bây giờ, AI chỉ cần năng lượng điện, nó có thể tiếp tục hoạt động 24/7 và tăng tốc khám phá”, GS Fengqi You nói.
Thuật toán AI được đào tạo để giải quyết vấn đề có thể xem xét mọi thứ, từ độc tố trong nước hoặc các tuyến đường vận chuyển bị gián đoạn cho đến nỗ lực tái trồng trọt có thể tác động đến môi trường biển hoặc thậm chí là du lịch ven biển.
 |
AI có thể giúp dự đoán tốt hơn cung và cầu về các nguồn năng lượng tái tạo. Ảnh: AFP |
Xử lý công việc khó khăn ban đầu
Các nhà khoa học phát hiện Bắc Cực đang nóng lên nhanh gấp 4 lần so với phần còn lại của hành tinh. Nhiệt độ tăng cao đang làm tan lớp băng vĩnh cửu thậm chí gây ra cháy rừng ở nơi được cho là một trong những vùng lạnh nhất hành tinh.
Theo chuyên gia khí hậu, đây là dấu hiệu cảnh báo đối với phần còn lại của thế giới. Nhưng các mô hình khí hậu đang được nhiều nhà khoa học sử dụng để dự đoán thay đổi dài hạn dường như không nắm bắt được tốc độ nóng lên đó.
Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AI, bà Anna Liljedahl, nhà khoa học tại Trung tâm Nghiên cứu Khí hậu Woodwell, có thể đưa ra dự báo về lớp băng vĩnh cửu theo mùa, thay vì theo khoảng thời gian 100 năm thông thường, giúp bà và nhiều nhà nghiên cứu khác thấy được bức tranh rõ hơn về tốc độ băng tan tại Bắc Cực.
Bà Liljedahl cho biết: “AI đang làm những nhiệm vụ khó khăn nhất. Nhưng AI không hoàn hảo, vì vậy chúng tôi coi đây là công cụ bước đầu, sau đó con người sẽ tham gia vào quá trình và đảm bảo rằng mọi thứ đang đi đúng hướng cũng như khám phá, kiểm nghiệm những đề xuất của AI”.
Công nghệ này cũng có thể được sử dụng cho các giải pháp. Dự án Google DeepMind năm 2019 đã đào tạo mô hình AI, về dự báo thời tiết và dữ liệu lịch sử về tuabin gió, để dự đoán khả năng sẵn có của năng lượng gió, giúp tăng giá trị của nguồn năng lượng tái tạo này.
AI cũng giúp dự đoán về thời gian, địa điểm có nhu cầu cao về điện để các nhà khai thác lưới điện có kế hoạch cung cấp hợp lý, đồng thời tối ưu hóa việc cung cấp năng lượng tái tạo cho người tiêu dùng.
Ở những nơi khác, AI cũng đang được sử dụng để nghiên cứu các vật liệu có thể thu hồi carbon từ khí quyển một cách hiệu quả. Bên cạnh đó nó giúp lập mô hình và dự báo lũ lụt lớn để giúp chính quyền địa phương chuẩn bị và ứng phó tốt hơn với các trường hợp khẩn cấp tiềm ẩn.
 |
Các nhà khai thác trung tâm dữ liệu như Google đã nghĩ cách giảm tài nguyên cần thiết để cung cấp năng lượng cho hoạt động tính toán đằng sau các mô hình AI của họ. Ảnh: Bloomberg |
Tìm sự cân bằng phù hợp
Mặc dù vậy, theo GS Fengqi You, vận hành các mô hình AI sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng và nhiều trung tâm dữ liệu vẫn phụ thuộc nhiều vào nhiên liệu hóa thạch. Các trung tâm dữ liệu này cần được làm mát bằng nước, vốn một nguồn tài nguyên đang cạn kiệt ở một số nơi.
Hiện tại, năng lượng được sử dụng để cung cấp cho AI tương đối nhỏ so với năng lượng mà phương tiện giao thông hoặc tòa nhà tiêu thụ. Tuy nhiên, nó sẽ phát triển rất nhanh và chúng ta cần phải hết sức cẩn thận trước khi nó phát triển theo cấp số nhân.
Một nghiên cứu mới đây của nhà nghiên cứu người Hà Lan Alex de Vries ước tính, trong trường hợp xấu nhất, các hệ thống AI của Google có thể tiêu thụ lượng điện tương đương với đất nước Ireland mỗi năm. Ước tính này giả sử Google áp dụng AI trên quy mô toàn diện trong phần cứng và phần mềm hiện tại của họ.
Theo nghiên cứu trên, bên cạnh tập trung vào việc tối ưu hóa AI, ngay từ đầu, các nhà phát triển cần xem xét có cần dùng AI không, vì chưa chắc tất cả các ứng dụng đều hưởng lợi từ AI hoặc chưa chắc lợi ích đó sẽ luôn lớn hơn chi phí cho nó.
Một số nhà khai thác trung tâm dữ liệu đã bắt đầu giải quyết những lo ngại này. Amazon Web Services (AWS), chi nhánh điện toán đám mây của gã khổng lồ mua sắm trực tuyến Amazon, đã cam kết cung cấp “nước tích cực” vào năm 2030.
Theo đó, AWS sẽ trả lại nhiều nước hơn cho cộng đồng nơi họ đặt cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu so với lượng nước họ lấy đi, theo Giám đốc điều hành Adam Selipsky.
Như ở Oregon, nơi hạn hán ngày càng gia tăng trong những năm gần đây, AWS đang cung cấp nước đã dùng để làm mát trung tâm dữ liệu của mình miễn phí cho nông dân địa phương để tưới tiêu.
GS Fengqi You cho biết, các công ty xây dựng và vận hành các trung tâm dữ liệu cho AI cũng có thể nghĩ đến việc đặt chúng ở những nơi họ cần ít tài nguyên thiên nhiên hơn để hoạt động. Ví dụ, nếu các trung tâm dữ liệu được đặt ở những nơi lạnh hơn trên thế giới thì sẽ cần ít nước hơn để làm mát.
Các chuyên gia công nghệ cũng cảnh báo AI phải được tạo ra với giá cả phải chăng và dễ tiếp cận đối với các quốc gia có thu nhập thấp. Trong đó đáng chú ý là những quốc gia ở Nam bán cầu đang ở tuyến đầu của cuộc khủng hoảng khí hậu nhưng lại ít gây ra ô nhiễm nhất.
