Umjetna inteligencija troši velike resurse, osobito kada je riječ o električnoj energiji. Schneider Electric objavio je dva izvješća svog Instituta za istraživanje održivosti (SRI) u kojima je prikazan utjecaj umjetne inteligencije na održivost, posebno u korištenju energije.
Prvo istraživanje, Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach, ispituje četiri moguća scenarija za potrošnju električne energije umjetne inteligencije tijekom sljedećeg desetljeća.
Rémi Paccou, direktor Instituta za istraživanje održivosti Schneider Electrica, i prof. Fons Wijnhoven, izvanredni profesor na sveučilištu Twente (Nizozemska), izgradili su model dinamičnog sustava koji predviđa različite scenarije za električnu energiju umjetne inteligencije, ukazujući na napredak strategija i politike održivog razvoja umjetne inteligencije za ublažavanje utjecaja na okoliš.
Autori su razradili četiri scenarija razvoja umjetne inteligencije i učinsk svakog scenarija na potrošnju električne energije. Scenariji nisu predviđanja, već alati za razumijevanje složenih čimbenika koji oblikuju našu budućnost. Obuhvaćaju niz mogućnosti: od održivog razvoja umjetne inteligencije do granica rasta, uključujući radikalnije scenarije kao što je Obilje bez granica, pa i mogućnost energetskih kriza uzrokovanih umjetnom inteligencijom. Uz prognoze i analize izvješće također sadrži preporuke za kreatore politika i donositelje odluka, te tako nastoji prodoniejti promišljenom i odgovornom pristupu razvoju kako bi se uravnotežili napredak i održivost.
Drugo istraživanje pod nazivom AI-Powered HVAC in Educational Buildings: A Net Digital Impact Use Case, kojem su autori Rémi Paccoua i Gauthier Roussilhe, znanstveni suradnik i doktorand na RMIT-u, pokazuje kako AI-powered sustavi grijanja, ventilacije i klimatizacije (HVAC ) mogu poboljšati energetsku učinkovitost i očuvanje okoliša u zgradama. HVAC sustavi čine 35–65 posto ukupne potrošnje energije u zgradama. Studija je tijekom dužeg razdoblja ispitivala više od 87 obrazovnih objekata u Stockholmu u stvarnim uvjetima.
Tijekom istraživanja između 2019. i 2023. uočeno je ukupno smanjenje ugljičnih emisija od 65 tCO2e/god, što je otprilike 60 puta više od realnog ugljičnog otiska primijenjenog AI sustava.
Istraživanje ukazuje na mogućnost da se još više smanje emisija ugljika u zahtjevnim okruženjima za grijanje, hlađenje ili klimatizaciju. Usporedna analiza između Stockholma i Bostona pokazala je da bi implementacija istog rješenja u Bostonu mogla dovesti do sedam puta većih ušteda emisija ugljika u odnosu na uštede u Stockholmu.
Istraživanja su objavljena na IEA-inoj Globalnoj konferenciji o energiji i umjetnoj inteligenciji, koja okuplja stručnjake iz energetskog i tehnološkog sektora, vlade, civilnog društva i akademske zajednice kako bi raspravljali o potencijalnim utjecajima umjetne inteligencije na globalne energetske sustave i prilikama za iskorištavanje umjetne inteligencije za energetske i klimatske ciljeve
