Ekspert: Revolucija AI predstavlja izazov za energetiku, ali daje i rešenja

Veliki data centri koji zahtevaju sve više električne energije s ubrzanjem razvoja veštačke inteligencije, stvaraju nove izazove za energetske sisteme, ali i otvaraju mogućnosti za rešavanje nekih problema u optimizaciji elektroenergetskih mreža, ocenila je ekspertkinja za energetsku analitiku u kompaniji Gugl Ana Radovanović.

U autorskom tekstu za portal Klima101, Radovanovć piše da je u Sjedinjenim Američkim Državama ubrzan rast potražnje za električnom energijom, a studije pokazuju da bi ukupno vršno opterećenje u SAD moglo porasti i do 21,5 odsto tokom naredne decenije.

Razlog za veliki deo tog porasta su data centri, navodi Radovanović i dodaje da su, po izveštaju Nacionalne laboratorije Lorens Berkli, data centri činili čak 4,4 odsto ukupne potrošnje električne energije u SAD.

Očekuje se da će ovaj udeo do 2028. porasti do između 6,7 i 12 odsto ukupne potrošnje, a da do 2030. godine njihov udeo u ukupnoj potrošnji može postati jednak sadašnjem udelu obnovljivih izvora u ukupnoj proizvodnji.

Slični su trendovi rasta i u Kini, Evropi i Japanu.

Iako postoje različite vrste data centara, oni koje su izgradili džinovi informacionih tehnologija (Google, Microsoft, Meta, Amazon…) nazivaju se zbog svoje veličine "hyperscalers" i obično troše više energije nego 500.000 domaćinstava.

"Veliki deo rasta potražnje za data centrima dolazi od potrebe za održavanjem modela veštačke inteligencije koji zahtevaju ogromnu računarsku snagu, posebno za 'trening' i zaključivanje. Oni imaju daleko veću potrošnju energije od tradicionalnog računarstva usled veće komputacione moći i posebno razvijenog hardvera koji je neophodan za njihovo funkcionisanje", objašnjava Radovanović, tehnički rukovodilac za energetsku analitiku i ugljenično odgovorno računarstvo u kompaniji Gugl.

Ona napominje da je teško reći koliki će tačno biti budući rast energetskih potreba AI tehnologija i da sve postojeće projekcije treba uzeti sa rezervom.

"Ubrzani rast potražnje za data centrima ne ispunjava se samo izgradnjom nove infrastrukture, već i novih tehnologija specijalizovanih čipova za AI, koje se kontinuirano razvijaju kako bi trošile manje energije. Sa druge strane, pored kapaciteta koji su neophodni za napajanje samih čipova, data centrima je potrebna značajna energija i za hlađenje i druge operativne potrebe", navela je Radovanović.

Ona je istakla da razvoj data centara ne dovodi samo do novih izazova kada je u pitanju energetika, već mogu stvoriti i neke nove mogućnosti.

Algoritmi zasnovani na veštačkoj inteligenciji postaju sve popularniji alat za rešavanje problema koji se tiču efikasnosti u optimizaciji energetskih sistema.

"AI sistemi kontrole hlađenja koji optimizuju efektivnost potrošnje u data centrima, ili inteligentni sistemi koji razumeju vremensku i prostornu fleksibilnost računarskih opterećenja, i pomeraju ih kako bi smanjili emisije CO2 u mreži – to su primeri pristupa koji data centre pretvaraju u 'ugljenično osvešćene potrošače'", navela je Radovanović.

Pored toga što mogu pomoći u potrošnji, ona dodaje da se rešenja zasnovana na veštačkoj inteligenciji već koriste kako bi povećala energetsku efikasnost termostatski kontrolisane potražnje za energijom, u instalacijama elektrana na obnovljive izvore, pa i u usmeravanju vozila kako bi se umanjile emisije CO2.

"Drugim rečima, ako želimo 'održivo računarstvo' u doba razvoja veštačke inteligencije, cilj ne treba da nam bude samo dekarbonizacija ovog sektora i smanjenje rezultirajućih emisija – već razvijanje same infrastrukture data centara tako da podrži prelazak na pouzdaniju, efikasniju i održiviju električnu mrežu", istakla je Radovanović.

Prvo, u većini elektroenergetskih mreža, kapacitet za ugradnju budućih data centara je ograničen, to jest nema dovoljno kapaciteta za proizvodnju i prenošenje električne energije koji bi ispunili njihovu buduću potražnju. U tom smislu, veliki potrošači kao što su data centri imaju važnu, ali trenutno neostvarenu ulogu u omogućavanju niskougljeničnog, pristupačnog i pouzdanog snabdevanja električnom energijom.

Dok je investiranje u razvoj mreže jedan spor i skup proces, data centri moraju povećati svoju fleksibilnost kada je u pitanju potražnja, kako bi omogućili brže povezivanje sa opterećenim mrežama, kontrolu cene električne energije za sve, i kako bi bili u mogućnosti da dekarbonizuju izvore energije.

Jedan izvor te fleksibilnosti je računarstvo koje je prostorno i vremenski fleksibilno: data centri bi mogli da uređuju potražnju za električnom energijom tako što kontrolišu kada i gde se vrše računarske operacije (uključujući i AI).

Dalje, treba da se ulaže više u skladištenje energije i čiste i obnovljive izvore u blizini samih data centara, kako bi se povećala fleksibilnost u njihovoj potražnji i smanjila ukupna potrošnja.

Najzad, operateri data centara treba da grade infrastrukturu koja bi omogućila saradnju data centara i operatera elektroenergetskog sistema radi postizanja obostrane koristi. Ovo zahteva razumevanje i računarskih sistema i načina funkcionisanja mreže, i sposobnost da se razviju rešenja koja bi uključila postojeće (ili stvorila nove) strukture i pravila u energetskim tržištima.

"Prve studije koje su rađene u saradnji sa stručnjacima za mrežu i distributerima otkrivaju važnu ulogu koju fleksibilnost data centara može imati u razvoju, pouzdanosti, pristupačnosti i dekarbonizaciji mreže. To je jedini održivi način na koji se možemo baviti rastućim energetskim potrebama AI tehnologija", zaključila je Radovanović.