به گزارش تجارت نیوز، در دنیای امروز، مصرف انرژی یکی از مهم‌ترین چالش‌های جهانی است. با رشد سریع جمعیت، توسعه فناوری‌های دیجیتال، افزایش تقاضا برای برق و نگرانی‌های محیط‌زیستی، کشورها و شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه برای مدیریت و بهینه‌سازی مصرف انرژی هستند. یکی از ابزارهای قدرتمند که در سال‌های اخیر توجه زیادی به خود جلب کرده، هوش مصنوعی (AI) است.
هوش مصنوعی با قابلیت تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، بهینه‌سازی فرایندها و پیش‌بینی الگوهای مصرف، نقش کلیدی در کاهش اتلاف انرژی و افزایش بهره‌وری ایفا می‌کند. از مدیریت مراکز داده و نیروگاه‌های برق گرفته تا بهبود عملکرد سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر، AI توانسته تغییرات چشمگیری در این صنعت ایجاد کند.
در این گزارش، به بررسی نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش‌های مختلف از جمله مراکز داده، شبکه‌های برق، صنایع تولیدی و انرژی‌های تجدیدپذیر می‌پردازیم و چالش‌ها و راه‌حل‌های موجود را بررسی خواهیم کرد.
۱. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
مراکز داده از جمله مهم‌ترین زیرساخت‌های فناوری اطلاعات هستند که وظیفه پردازش، ذخیره و مدیریت حجم وسیعی از داده‌ها را بر عهده دارند. با گسترش فناوری‌های دیجیتال، اینترنت اشیا (IoT)، رایانش ابری و هوش مصنوعی، تقاضا برای پردازش داده‌ها به طرز چشمگیری افزایش یافته است. این رشد باعث افزایش مصرف انرژی در مراکز داده شده و نگرانی‌هایی درباره تاثیرات محیط‌زیستی آن ایجاد کرده است.
چالش‌های اصلی مصرف انرژی در مراکز داده:
- مصرف زیاد برق: مراکز داده بزرگ، سالانه میزان قابل توجهی انرژی مصرف می‌کنند. بر اساس گزارش‌های اخیر، در سال ۲۰۲۴، مصرف برق در ایالات متحده سه درصد افزایش یافت که بخش قابل توجهی از آن به دلیل گسترش مراکز داده بود.
- نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده قدرتمند: پردازش حجم بالای داده‌ها موجب تولید گرمای زیاد در سرورها می‌شود که برای جلوگیری از خرابی سیستم‌ها، نیاز به تجهیزات خنک‌کننده پرمصرف دارد.
- مدیریت ناکارآمد منابع: بسیاری از مراکز داده هنوز از روش‌های سنتی برای تخصیص منابع استفاده می‌کنند که منجر به اتلاف انرژی می‌شود.
راهکارهای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مراکز داده
استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی خنک‌کننده‌ها: AI می‌تواند میزان گرمای تولیدشده را در بخش‌های مختلف سرورها شناسایی و خنک‌کننده‌ها را تنها در نقاط لازم فعال کند. شرکت گوگل با استفاده از هوش مصنوعی توانسته ۴۰ درصد از مصرف انرژی سیستم‌های خنک‌کننده مراکز داده خود را کاهش دهد.
مدیریت هوشمند توزیع بار پردازشی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند توزیع بار کاری را در بین سرورها بهینه‌سازی کنند تا از استفاده بیش‌ازحد از برخی منابع جلوگیری شود.
تشخیص پیشگیرانه خرابی‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان از داده‌های مربوط به عملکرد تجهیزات برای پیش‌بینی خرابی‌ها استفاده کرد و به‌موقع اقدام به تعمیر یا جایگزینی قطعات کرد.
۲. هوش مصنوعی و مدیریت هوشمند شبکه‌های برق
شبکه‌های برق از مهم‌ترین زیرساخت‌های انرژی در جهان هستند که مدیریت‌شان نیازمند فناوری‌های پیشرفته است. تغییرات ناگهانی در مصرف برق، نوسانات تولید انرژی و وابستگی به منابع تجدیدپذیر، چالش‌هایی هستند که بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌تواند به حل آنها کمک کند.
پیش‌بینی میزان مصرف برق: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مصرف برق، روندهای آینده را پیش‌بینی و به توزیع‌کنندگان انرژی کمک کند تا تولید و توزیع برق را بهینه‌سازی کنند.
کاهش خاموشی‌ها و افزایش پایداری شبکه: هوش مصنوعی قادر است نقاط ضعف شبکه برق را شناسایی کند و پیش از وقوع قطعی‌های گسترده، اقدامات لازم را پیشنهاد دهد.
بهینه‌سازی توزیع انرژی: با استفاده از AI، می‌توان انرژی را در زمان‌های اوج مصرف به صورت هوشمندانه بین مناطق مختلف توزیع کرد تا از اتلاف آن جلوگیری شود.
۳. هوش مصنوعی در مدیریت انرژی‌های تجدیدپذیر
انرژی‌های تجدیدپذیر مانند باد و خورشید نقش مهمی در کاهش آلودگی محیط‌زیستی دارند، اما یکی از چالش‌های اساسی آنها نوسانات تولید انرژی است. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل الگوهای آب‌وهوایی و داده‌های تولید، میزان برق تولیدی را پیش‌بینی و از نوسانات ناگهانی در عرضه انرژی جلوگیری کند.
مدیریت هوشمند نیروگاه‌های خورشیدی و بادی: AI می‌تواند بر اساس داده‌های هواشناسی، زمان مناسب برای ذخیره یا انتقال انرژی را تعیین کند.
افزایش بهره‌وری سیستم‌های تولید انرژی سبز: شرکت Terabase Energy در سال ۲۰۲۵ توانسته با سرمایه‌گذاری ۱۳۰ میلیون دلاری و استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی، بهره‌وری نیروگاه‌های خورشیدی را افزایش دهد.
۴. چالش‌های مصرف انرژی در توسعه هوش مصنوعی
درحالی‌که هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی مصرف انرژی کمک کند، خود این فناوری نیز نیازمند مصرف بالای انرژی است. آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی نیاز به پردازش‌های سنگین دارد که مصرف برق مراکز داده را افزایش می‌دهد.
طبق گزارش آژانس بین‌المللی انرژی در سال ۲۰۲۴، پیش‌بینی شده است مصرف برق جهانی در سه سال آینده چهار درصد رشد کند که یکی از دلایل اصلی آن افزایش تعداد مراکز داده برای پردازش‌های هوش مصنوعی است. به همین دلیل، شرکت‌های بزرگ فناوری درصدد استفاده از انرژی‌های پاک برای تامین برق مراکز داده خود برآمده‌اند.
به عنوان نمونه، مایکروسافت قراردادی با شرکت Constellation Energy امضا کرده که بر اساس آن، نیروگاه هسته‌ای Three Mile Island به مدت ۲۰ سال برق مورد نیاز مراکز داده این شرکت را تامین خواهد کرد. این اقدام نشان می‌دهد شرکت‌های بزرگ به دنبال کاهش تبعات محیط‌زیستی هوش مصنوعی و استفاده از انرژی‌های پایدار هستند.
هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوین، تاثیر شگرفی در بهینه‌سازی مصرف انرژی داشته است. از مدیریت مراکز داده و شبکه‌های برق گرفته تا بهینه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر، AI توانسته باعث کاهش اتلاف انرژی و بهبود کارایی شود. با این حال، چالش‌های مربوط به مصرف بالای انرژی در توسعه هوش مصنوعی نیز باید مدیریت شود.
در آینده، استفاده از هوش مصنوعی در کنار منابع انرژی پایدار می‌تواند نقش بسزایی در کاهش تاثیرات محیط‌زیستی ایفا کند. شرکت‌ها و دولت‌ها باید با اتخاذ راهکارهای هوشمندانه، از مزایای هوش مصنوعی بهره ببرند و در عین حال، مصرف انرژی را کنترل کنند تا بتوانند به آینده‌ای پایدارتر دست یابند.
