Искусственный интеллект развивает возобновляемую энергетику и добычу нефти

Для энергосистемы важен не сам факт применения алгоритмов, а то, какие источники они помогают масштабировать: ИИ может поддержать низкоуглеродную генерацию, но также продлить использование ископаемого топлива.

Один алгоритм, разные энергетические траектории

В нефтегазовом секторе ИИ используют для поиска новых месторождений и повышения отдачи действующих. Reason приводит оценку исследовательской компании Wood Mackenzie: технологии могут помочь извлечь из существующих резервуаров дополнительно до 1 трлн баррелей нефти. Это оценка потенциального эффекта, а не подтверждённый объём добычи.

В пересказе материала также приводятся результаты августовской статьи в журнале npj Climate Action. Её авторы оценивают, что продление использования нефти и газа с помощью ИИ может увеличить ежегодные глобальные выбросы углекислого газа на 0,47–1,8 млрд тонн. По их оценке, сокращение чистых выбросов потребует, чтобы возобновляемая энергетика росла в четыре-пять раз быстрее, чем нефтегазовая отрасль.

Это ставит практический вопрос к энергетическим проектам с ИИ: считать нужно не только эффективность модели или объём добычи, но и итоговый источник энергии. Повышение производительности алгоритма само по себе не означает снижения выбросов. В материале среди возможных способов уменьшить воздействие ископаемой энергетики названы обнаружение утечек метана и повышение эффективности генерации.

Геотермальная энергия и атомная отрасль

Другой сценарий связан с геотермальной энергетикой. По данным Reason, компания Zanskar сочетает ИИ, геонаучные методы и технологии бурения, чтобы находить перспективные геотермальные ресурсы, которые ранее считались слишком рискованными или оставались незамеченными.

Для проекта Lightning Dock в Нью-Мексико компания заявляет о снижении затрат на наземную инфраструктуру на 75% и ускорении бурения на 35%. Это показатели, приведённые в публикации со ссылкой на Zanskar. Компания также сообщала об обнаружении в Неваде геотермальной системы Big Blind с потенциальной мощностью, достаточной для снабжения 80–100 тыс. домов. Потенциал объекта не равен уже выработанной энергии: материал не приводит данных о его фактической генерации.

ИИ применяют и в атомной отрасли. Reason сообщает, что Atomic Canyon выпустила инструмент Nuclear Industry Virtual Assistant при поддержке Nvidia. Он предназначен для поиска и навигации по техническим и регуляторным материалам. Публикация связывает такие инструменты с возможностью ускорить развитие атомной энергетики, но не приводит измерений того, насколько именно сокращаются сроки проектов.

Технологические компании, включая Google, также инвестируют в возобновляемую энергетику и накопители для обеспечения дата-центров и увеличения предложения электричества в сети. Однако в материале нет данных, позволяющих сопоставить эти вложения с дополнительным энергопотреблением самих дата-центров.

Для оценки таких инициатив важны проверяемые результаты: фактически введённая генерация, снижение затрат и выбросов, а также сроки внедрения. Пока эти показатели не раскрыты, ИИ остаётся инструментом с разнонаправленным эффектом. Он может ускорять переход к низкоуглеродной энергетике, но также делать добычу ископаемого топлива эффективнее.