.png)
Sưởi ấm và chiếu sáng cho các tòa nhà tiêu tốn một lượng năng lượng khổng lồ: chiếm 18% tổng tiêu thụ năng lượng toàn cầu, theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế. Góp phần làm trầm trọng thêm vấn đề này là việc nhiều hệ thống HVAC (hệ thống sưởi, thông gió và điều hòa không khí) của các tòa nhà đã lỗi thời và phản ứng chậm với sự thay đổi thời tiết, dẫn đến lãng phí năng lượng nghiêm trọng.
Một số nhà khoa học và công nghệ đang hy vọng rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giải quyết vấn đề này. Hiện tại, AI cũng đang bị chỉ trích vì tính chất tiêu tốn năng lượng của nó: chẳng hạn, Microsoft đã thừa nhận rằng việc phát triển AI đã ảnh hưởng đến các mục tiêu về khí hậu của họ. Tuy nhiên, một số chuyên gia cho rằng AI cũng có thể trở thành một phần của giải pháp bằng cách giúp các tòa nhà lớn trở nên tiết kiệm năng lượng hơn. Một nghiên cứu vào năm 2024 ước tính rằng AI có thể giúp các tòa nhà giảm ít nhất 8% mức tiêu thụ năng lượng và lượng phát thải carbon. Các nỗ lực ban đầu trong việc hiện đại hóa hệ thống HVAC bằng AI cũng đã cho thấy những kết quả đáng khích lệ.
"Cho đến nay, chúng ta chủ yếu sử dụng AI cho sự tiện lợi hoặc công việc của mình," Nan Zhou, đồng tác giả của nghiên cứu và nhà khoa học cao cấp tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley, cho biết. "Nhưng tôi nghĩ AI còn có tiềm năng lớn hơn nhiều trong việc giúp các tòa nhà trở nên hiệu quả hơn và giảm phát thải carbon."
AI tại trung tâm Manhattan
Một ví dụ về ứng dụng của AI là tòa nhà 45 Broadway, một tòa văn phòng 32 tầng ở trung tâm Manhattan được xây dựng vào năm 1983. Trong nhiều năm, nhiệt độ của tòa nhà được điều chỉnh bằng các bộ điều chỉnh nhiệt cơ bản, điều này có thể gây ra những bất cập hoặc lãng phí năng lượng, theo Avi Schron, phó chủ tịch điều hành tại Cammeby’s International, công ty sở hữu tòa nhà. "Không có sự tính toán trước, không có logic, không kết nối với điều kiện thời tiết sẽ ra sao," Schron chia sẻ.
Vào năm 2019, Thành phố New York ban hành Đạo luật Địa phương 97, đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt về lượng khí thải nhà kính của các tòa nhà văn phòng. Để tuân thủ luật này, Avi Schron đã ký hợp đồng triển khai một hệ thống AI từ startup BrainBox AI. Hệ thống này sử dụng các cảm biến đặt trong tòa nhà để lấy dữ liệu theo thời gian thực—bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, góc ánh nắng, tốc độ gió và mô hình sử dụng không gian—sau đó đưa ra quyết định tức thời về cách điều chỉnh nhiệt độ của tòa nhà.
Sam Ramadori, CEO của BrainBox AI, cho biết các tòa nhà lớn thường có hàng ngàn thiết bị HVAC, tất cả phải hoạt động đồng bộ. Với công nghệ của công ty, ông chia sẻ: "Tôi biết trước tương lai, vì vậy cứ mỗi năm phút, tôi gửi hàng ngàn chỉ dẫn đến từng bơm, quạt, động cơ và van trong tòa nhà để xử lý tương lai đó, sử dụng ít năng lượng hơn và tạo sự thoải mái hơn." Ví dụ, hệ thống AI tại tòa nhà 45 Broadway sẽ bắt đầu làm ấm dần tòa nhà nếu dự báo một đợt lạnh sẽ đến trong vài giờ tới. Nếu các cảm biến nhiệt xung quanh phát hiện ánh nắng bắt đầu chiếu xuống một mặt của tòa nhà, hệ thống sẽ đóng các van nhiệt ở khu vực đó.
Sau 11 tháng sử dụng BrainBox AI, Cammeby's báo cáo rằng tòa nhà đã giảm 15,8% mức tiêu thụ năng lượng liên quan đến HVAC, tiết kiệm hơn 42.000 USD và giảm thiểu 37 tấn khí thải carbon dioxide tương đương. Schron cho biết các cư dân trong tòa nhà cảm thấy thoải mái hơn vì hệ thống HVAC phản ứng chủ động với các thay đổi nhiệt độ, đồng thời việc lắp đặt rất đơn giản vì chỉ cần tích hợp phần mềm. "Đây là khoản tiền tiết kiệm được, và nó giúp bảo vệ môi trường. Điều tuyệt vời nhất là việc triển khai không đòi hỏi nhiều công sức," Schron chia sẻ.
Hệ thống AI tự động của BrainBox hiện đang kiểm soát hệ thống HVAC tại 4.000 tòa nhà trên khắp thế giới, từ các cửa hàng tiện lợi nhỏ lẻ đến chuỗi cửa hàng Dollar Tree và các sân bay. Công ty cũng phát triển một trợ lý sử dụng AI tạo sinh có tên là Aria, cho phép các nhà quản lý cơ sở vận hành HVAC thông qua văn bản hoặc giọng nói. BrainBox kỳ vọng Aria sẽ được phổ biến rộng rãi vào đầu năm 2025.
Nghiên cứu khoa học
Nhiều nhà khoa học cũng nhận thấy tiềm năng của những nỗ lực trong lĩnh vực này. Tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley ở California, Zhou cùng các đồng nghiệp Chao Ding, Jing Ke, và Mark Levine đã bắt đầu nghiên cứu tác động tiềm năng của AI đối với hiệu quả sử dụng năng lượng của các tòa nhà từ nhiều năm trước khi ChatGPT thu hút sự chú ý của công chúng. Năm nay, họ đã xuất bản một bài báo lập luận rằng việc tích hợp AI vào HVAC có thể giúp giảm 8 đến 19% mức tiêu thụ năng lượng và lượng phát thải carbon—hoặc thậm chí giảm mạnh hơn nếu được hỗ trợ bởi các chính sách quyết liệt.
Bài báo cho rằng AI có thể giúp giảm dấu chân carbon của các tòa nhà ở mọi giai đoạn trong vòng đời của chúng, từ thiết kế, xây dựng đến vận hành và bảo trì. AI cũng có thể dự đoán khi nào các bộ phận của HVAC có nguy cơ hỏng hóc, giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí sửa chữa đáng kể.
Zhou cũng cho rằng các hệ thống AI trong nhiều tòa nhà có thể giúp lưới điện khu vực trở nên linh hoạt hơn. Các nguồn năng lượng tái tạo ngày càng phổ biến như gió và mặt trời thường tạo ra nguồn cung cấp điện không đồng đều, với các đỉnh và đáy công suất. "Đây chính là lúc các tòa nhà có thể thực sự giúp ích bằng cách điều chỉnh hoặc giảm tiêu thụ năng lượng, hoặc phản ứng với tín hiệu giá," bà chia sẻ. Điều này sẽ giúp giảm bớt áp lực lên lưới điện trong những thời điểm nhu cầu tăng vọt.
Dù có tiềm năng lớn, việc sử dụng AI để nâng cao hiệu quả năng lượng trong các tòa nhà vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc đảm bảo an toàn và quyền riêng tư dữ liệu của cư dân. Ngoài ra, còn có câu hỏi lớn hơn về tác động tổng thể của AI đối với môi trường. Một số nhà phê bình cáo buộc ngành công nghiệp AI sử dụng các dự án như thế này để "tẩy xanh" (greenwashing) mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ của mình. Theo dự đoán của Cơ quan Năng lượng Quốc tế, AI đang thúc đẩy sự gia tăng mạnh mẽ trong nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu, và mức tiêu thụ này có thể tăng gấp đôi từ năm 2022 đến năm 2026. Tuần này, các nhà khoa học từ Đại học California Riverside và Caltech đã công bố một nghiên cứu cho rằng ô nhiễm không khí từ các nhà máy điện và máy phát dự phòng phục vụ AI có thể dẫn đến 1.300 ca tử vong sớm mỗi năm tại Mỹ vào năm 2030. "Nếu bạn có người thân mắc bệnh hen suyễn hoặc các bệnh lý về hô hấp khác, ô nhiễm không khí từ các trung tâm dữ liệu này có thể đang ảnh hưởng đến họ ngay lúc này," Shaolei Ren, đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết trong một tuyên bố. "Đây là một vấn đề sức khỏe cộng đồng mà chúng ta cần giải quyết khẩn cấp."
Zhou thừa nhận rằng mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu AI đã "tăng đáng kể" sau khi bà và các đồng nghiệp bắt đầu viết bài nghiên cứu. "Cần phải nghiên cứu thêm để xác định mức độ mà điều này làm suy giảm hiệu quả giảm phát thải mà chúng tôi đã đề xuất trong bài báo," bà nói. "Nhưng ngay cả khi chưa có nghiên cứu, tôi vẫn nghĩ rằng AI mang lại nhiều lợi ích hơn cho chúng ta."
https://time.com/7201501/ai-buildings-energy-efficiency/
