Mặt khác, công ty khởi nghiệp ClimateAi đến từ Thung lũng Silicon đang phát triển một nền tảng trí tuệ nhân tạo nhằm đánh giá mức độ dễ tổn thương của cây trồng trước bối cảnh nóng lên toàn cầu trong hai thập kỷ tới. Công cụ sử dụng dữ liệu về khí hậu, nước và đất tại địa điểm cụ thể để đo lường mức độ khả thi của cây trồng trong nhiều năm tới, theo CNN Business.
Maharashtra (Ấn Độ) là một trong những địa điểm nghiên cứu được công ty nhắm đến đầu tiên vào năm 2021. Nông dân có thể truy cập ứng dụng ClimateAi và nhập dữ liệu về hạt giống đang trồng cũng như thông tin về đất canh tác.
Với dữ liệu trên, ClimateAi đã tiến hành chạy mô phỏng và đưa ra kết luận rằng nắng nóng và hạn hán khắc nghiệt sẽ khiến sản lượng cà chua tại khu vực giảm khoảng 30% trong hai thập kỷ tới. Ứng dụng cảnh báo nông dân nên thay đổi chiến lược trồng trọt.
Kết quả chứng minh AI đã đúng - nhiều vườn cà chua điều chỉnh kế hoạch bằng cách chuyển sang loại hạt giống có khả năng chống chịu khí hậu tốt hơn và thay đổi thời gian gieo trồng vụ mùa. Theo ông Himanshu Gupta, CEO và đồng sáng lập ClimateAi, người sinh ra và lớn lên ở Ấn Độ, việc tìm kiếm hạt giống mới thường mất nhiều thời gian.
Nền tảng trí tuệ nhân tạo do ClimateAi phát triển giúp người trồng cà chua ở Ấn Độ thích ứng với thời tiết khắc nghiệt.
Đánh giá tốt rủi ro trong tương lai đối với nông nghiệp chỉ là một trong những cách mà trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để giải quyết khủng hoảng khí hậu.
AI bắt đầu được công chúng hưởng ứng rộng rãi vào năm ngoái nhờ công cụ phổ biến hướng tới người dùng cá nhân ChatGPT. Giới chuyên gia cho rằng công nghệ này sẽ cách mạng hóa vô số ngành công nghiệp. Nhưng các nhà nghiên cứu môi trường trong nhiều năm đã suy nghĩ về cách AI – ứng dụng có thể nhanh chóng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và hoàn thành nhiệm vụ phức tạp như con người – có thể giải quyết những vấn đề liên quan tới biến đổi khí hậu.
Giờ đây, nhiều chuyên gia cho biết AI đã sẵn sàng đẩy nhanh mọi thứ, từ giảm ô nhiễm đến cải thiện mô hình dự báo thời tiết.
Ông Fengqi You, Giáo sư tại Đại học Cornell, cho biết: “AI rất giỏi tối ưu hóa các quyết định và tối ưu hóa nguồn lực. Đó là một hệ thống có khả năng dự đoán mạnh mẽ và cực kỳ hữu ích trong nhiều lĩnh vực, từ phân tích phân tử quy mô siêu nhỏ đến hệ thống năng lượng rộng lớn, giúp chúng ta chống lại biến đổi khí hậu”.
Với tốc độ nóng lên nhanh chóng của hành tinh, việc đẩy nhanh tiến độ triển khai giải pháp là rất quan trọng. Nhưng đối với AI, cơ sở hạ tầng hỗ trợ công nghệ – trung tâm dữ liệu chứa đầy siêu máy tính ngốn năng lượng – có thể gây áp lực rất lớn lên môi trường. Chuyên gia cho rằng đội ngũ kỹ sư phần mềm phải hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học khí hậu để tìm ra điểm cân bằng.
Bà Kara Lamb, nhà nghiên cứu khoa học tại khoa Kỹ thuật Môi trường và Trái đất thuộc Đại học Columbia, cho biết: “AI chắc chắn là sự đánh đổi”. Tuy nhiên, “mặt tích cực vẫn nhiều hơn mặt tiêu cực”.
Công nghệ gia tăng tốc độ khám phá
AI đặc biệt giỏi trong việc dự báo và mô phỏng. Không giống như chương trình máy tính truyền thống, AI có thể liên tục học hỏi theo thời gian thực khi được nạp dữ liệu mới.
Trong khi khám phá khoa học trước đây phụ thuộc vào khả năng thu thập, quan sát và phân tích của con người thì giờ đây máy tính có thể xử lý các tệp dữ liệu khổng lồ, xác định mẫu và chạy mô phỏng trong khoảng thời gian ngắn hơn rất nhiều. Tương tự, nghiên cứu về vật liệu dẫn năng lượng mới, chẳng hạn như vật liệu dùng cho tấm pin mặt trời, cần vô số giờ thử nghiệm mà giờ đây có thể được gia tăng tốc độ khám phá bằng AI.
“Trước đây, chúng ta cần các nhà nghiên cứu làm việc cả ngày lẫn đêm”, Giáo sư You nói. “Bây giờ, nhờ AI, hệ thống này không cần nghỉ ngơi, chỉ cần năng lượng điện, có thể liên tục hoạt động 24/7, rất hữu ích trong việc tăng tốc nghiên cứu và phát triển”.
AI chắn chắn sẽ không thay thế hoàn toàn con người trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu, nhưng có thể làm cho công việc nhanh hơn và hiệu quả hơn.
AI phụ trách "việc khó nhằn" trong nghiên cứu khí hậu
Các nhà khoa học phát hiện Bắc Cực đang nóng lên nhanh gấp 4 lần so với phần còn lại của trái đất. 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.
Rõ ràng, thực trạng xảy ra ở Bắc Cực là dấu hiệu cảnh báo đáng lo ngại. 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.
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 chia sẻ với CNN: “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”.
Điển hình nhất, dự án Google DeepMind năm 2019 đã đào tạo mô hình AI dự báo thời tiết nhằm dự đoán khả năng của năng lượng gió, giúp gia tăng giá trị của nguồn năng lượng tái tạo. AI cũng có thể dự đoán khi nào và ở đâu năng lượng sẽ đạt mức cao nhất, cho phép cơ sở khai thác lưới điện “đảm bảo luôn sẵn sàng đáp ứng đủ nhu cầu và nguồn điện luôn được tiêu thụ”.
AI giúp dự đoán tốt hơn nguồn cung và cầu của năng lượng tái tạo.
CEO ClimateAi cho biết vấn đề ngay lúc này là tìm ra phương pháp tích hợp năng lực tái tạo vào mạng lưới sử dụng nhiên liệu hóa thạch hiện có. AI có thể xác định theo thời gian thực những nguồn năng lượng tái tạo nào có sẵn ở một khu vực nhất định, từ đó tối ưu hóa nhu cầu và cung cấp năng lượng tái tạo cho người tiêu dùng.
Ở một số địa phương khác, AI đang được sử dụng để nghiên cứu vật liệu thu hồi carbon từ khí quyển, đồng thời lập mô hình dự báo lũ lụt giúp cơ quan chính quyền địa phương chuẩn bị và ứng phó tốt hơn với những trường hợp khẩn cấp.
Theo bà Anna Robertson, đồng sáng lập The Cool Down, công ty truyền thông về khủng hoảng khí hậu và giải pháp tiềm năng, sẽ ra mắt một công cụ AI vào đầu năm tới giúp trả lời câu hỏi của người dùng xoay quanh chủ đề lối sống bền vững. Công cụ sẽ sử dụng dữ liệu từ trang web của công ty về các thông tin liên quan tới khí hậu sau đó có thể trả lời hầu hết câu hỏi thuộc chủ đề, ví dụ như “tôi có thể làm gì với chiếc quần jean cũ của mình?” hoặc “tôi muốn thay bột giặt, tôi nên chọn loại nào?”
Bà Robertson chia sẻ với CNN: “Chúng tôi muốn giúp mọi người dễ dàng đưa ra lựa chọn tốt hơn”.
Sự cân bằng phù hợp
Có một nhược điểm của AI, đó là: việc khởi chạy mô hình trí tuệ nhân tạo tiêu tốn nhiều năng lượng và hầu hết trung tâm dữ liệu được vận hành vẫn phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch, Giáo sư You đến từ Cornell cho biết. Các trung tâm dữ liệu cũng cần nhiều nước để làm mát – nguồn tài nguyên đang cạn kiệt ở một số khu vực, ví dụ như ở miền Tây Hoa Kỳ.
Hiện tại, lượng năng lượng được sử dụng để cung cấp cho AI tương đối nhỏ so với lượng năng lượng mà phương tiện giao thông hoặc tòa nhà tiêu thụ. “Nhưng quy mô sẽ phát triển rất nhanh và chúng ta cần hết sức cẩn thận vào thời điểm này trước khi số lượng gia tăng theo cấp số nhân”, vị Giáo sư nhấn mạnh.
Một nghiên cứu vào tháng 10 của nhà nghiên cứu người Hà Lan Alex de Vries đã ước tính “trường hợp xấu nhất” cho thấy hệ thống AI của Google có thể tiêu thụ lượng điện tương đương với cả nước Ireland mỗi năm. Các nhà phát triển được khuyên rằng “không nên chỉ tập trung vào tối ưu hóa AI mà còn phải xem xét nghiêm túc sự cấp thiết của việc sử dụng AI ngay từ đầu, vì chi phí vận hành rất lớn”.
Một số nhà khai thác trung tâm dữ liệu đã bắt đầu giải quyết mối lo ngại này.
Amazon Web Services, bộ phận điện toán đám mây của gã khổng lồ mua sắm trực tuyến Amazon, đã cam kết cung cấp “nguồn nước tích cực” vào năm 2030, nghĩa là công ty sẽ “trả lại nhiều nước hơn cho cộng đồng nơi đặt cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu so với lượng nước đã sử dụng”, Giám đốc Điều hành Adam Selipsky trả lời phỏng vấn CNN vào tháng 10.
Chẳng hạn như, ở Oregon, vùng đất hạn hán ngày càng gia tăng trong những năm gần đây, AWS triển khai cung cấp miễn phí nước đã qua sử dụng để làm mát trung tâm dữ liệu của hãng cho nông dân địa phương dùng trong việc tưới tiêu.
Giáo sư You đề xuất các công ty vận hành trung tâm dữ liệu cũng có thể nghĩ đến việc đặt trung tâm một cách chiến lược ở những khu vực cần ít tài nguyên thiên nhiên hơn cho hoạt động. Ví dụ, nếu trung tâm dữ liệu được xây dựng ở những địa điểm lạnh hơn trên thế giới thì cần ít nước hơn để làm mát. Được biết, Scandanavia đã nổi lên như một địa điểm lý tưởng thành lập trung tâm dữ liệu, với nguồn năng lượng tái tạo tương đối dồi dào.
Giáo sư You cho biết thêm, các nhà lập pháp ở Hoa Kỳ và một số quốc gia phát triển trong những tháng gần đây ngày càng chú ý đến bộ quy tắc AI. Chính phủ các nước nên xem xét cả lợi ích tiềm năng của công nghệ này trong việc chống biến đổi khí hậu và tác động môi trường khi xây dựng quy định.
Vị chuyên gia khẳng định: “Các nhà quản lý thực sự cần phải suy nghĩ về điều này khi xét tới sự phát triển của ngành công nghiệp AI. Sự phát triển của ngành không chỉ liên quan đến phần mềm, công cụ, v.v. mà còn là cách vận hành trung tâm dữ liệu”.
Giới chuyên gia công nghệ cũng đề xuất rằng AI nên có mức giá phải chăng và dễ tiếp cận đối với một số quốc gia thu nhập thấp, đặc biệt là những quốc gia miền Nam bán cầu đang ở tuyến đầu của cuộc khủng hoảng khí hậu.