Naarmate AI een grotere rol speelt in ons leven, zal het enorme hoeveelheden rekenkracht en gegevensopslag nodig hebben, met dito gevolgen voor energieverbruik en CO2-emissies. AI kan echter ook bijdragen aan klimaatverbetering.

AI kan bijvoorbeeld helpen bij het nauwkeuriger voorspellen van extreem weer zoals orkanen, of de snelheid helpen bepalen waarmee het poolijs en de gletsjers zullen smelten. Het zou ons ook kunnen helpen om onze energienetten beter te beheren.

Sinds 2012 verbruiken de grootste AI-trainingsprocessen steeds grotere hoeveelheden rekenkracht. In feite is dit gemiddeld elke drie tot vier maanden verdubbeld. Datacenters en transmissienetwerken dragen voor ruim 1 procent bij aan het wereldwijde energieverbruik en voor 0,6 procent aan de wereldwijde koolstofuitstoot. Een enkele zoekopdracht aan ChatGPT kan veel meer CO2 genereren dan een gewone Google-zoekopdracht.

AI inzetten voor het goede

AI kan klimaatmodellen op basis van computersimulaties helpen verbeteren, bijvoorbeeld met voorspellingen van de gevolgen van verhoogde concentraties broeikasgassen. Machineleren kan elementen van klimaatmodellen beter simuleren, zoals hoe regendruppels of wolken zich vormen.

AI kan de voorspellingen van klimaatmodellen verbeteren en daarmee het beleid, maar ook de hoeveelheid rekenkracht voor het draaien van de klimaatmodellen op supercomputers helpen verminderen.

In een recente TED Talk zei Sims Witherspoon, klimaatexpert bij Google DeepMind, dat AI ons kan helpen bestaande systemen en infrastructuur, zoals elektriciteitsnetten, te optimaliseren en te beheren om vraag en aanbod in balans te houden.

De overgang van fossiele brandstoffen naar hernieuwbare energie is essentieel om de netto nul Co2-doelstellingen te halen. Maar terwijl centrales op fossiele brandstoffen relatief betrouwbaar zijn, is energie uit wind- en zonne-energie onvoorspelbaar vanwege het weer. AI kan helpen met beter voorspellen en inzetten van duurzame energie.

Het team van Witherspoon bij DeepMind trainde een neuraal net (een AI-systeem geïnspireerd op het menselijk brein) op gegevens van historische weerpatronen en informatie over de energieproductie van windturbines. Hun technologie presteerde 20 procent beter dan bestaande systemen om de opwekking van windenergie te voorspellen.

Het juiste beleid

Ondanks de tastbare voordelen heeft AI ook het juiste overheidsbeleid nodig om het potentieel ervan te realiseren. De wisselwerking tussen de voordelen van AI en de milieukosten is ongelooflijk complex. Om ervoor te zorgen dat AI een positieve netto impact heeft, moeten alle betrokken partijen, inclusief overheden en techbedrijven die AI-systemen ontwikkelen, transparant zijn over de milieukosten.

Alleen door transparantie en het delen van gegevens kunnen we weloverwogen de strategische keuzes maken voor de inzet van AI om de positieve effecten te versterken en oplossingen te vinden die de schadelijke effecten verminderen.

*) Dit artikel is een vertaling van een bijdrage van The Conversation. Kirk Chang is University Professor in Management and Technology aan de University of East London. Alina Vaduva is verbonden aan het Centre for Innovation, Management and Enterprise van de University of East London.