人工知能（AI）は近年、データセンターの電力消費増加によりエネルギー問題を引き起こしている一方で、電力網の最適化という形でエネルギー効率の向上にも貢献できる可能性を秘めている。MITのプリヤ・ドンティ教授（電気工学・コンピュータサイエンス部門）は、AIが再生可能エネルギーの統合を促進し、電力網の信頼性を高める上で重要な役割を果たしうると指摘している。 現在の電力網は、供給と需要の瞬時的なバランスを維持する必要があるが、消費者の電力使用量には予測困難な変動があり、太陽光や風力といった再生可能エネルギーの出力も天候によって大きく変動する。さらに、送電線での抵抗損失も発生するため、効率的な運用が難しくなっている。こうした複雑な問題に対応するため、最適化技術が不可欠だ。 ドンティ教授によると、AIはリアルタイムデータと過去のデータを組み合わせ、再生可能エネルギーの発電量をより正確に予測できる。これにより、電力の過剰供給や不足を防ぎ、コスト削減と環境負荷低減につながる。また、電力網の運用における複雑な最適化問題（発電所の出力調整、蓄電池の充放電タイミング、負荷の柔軟制御など）に対して、従来の近似計算よりも正確かつ高速な解決を可能にする。さらに、将来の電力網設計や予知保守にもAIを活用でき、システムの信頼性向上や運用効率の改善が期待できる。 ただし、AIのエネルギー消費については注意が必要だ。巨大な汎用モデルは非常にエネルギーを消費するが、特定用途に特化した小さなモデルであれば、エネルギー効率が高く、電力網の最適化といった実用的な応用においてはコストパフォーマンスが優れる。ドンティ教授は、現在のAI開発が資源集約的なモデルに偏っている点を指摘し、「エネルギー・気候分野での最大の利益を生むべき技術に投資が集中していない」と警鐘を鳴らしている。 最終的には、電力網の物理的制約を考慮したAIモデルの開発が求められる。誤った判断が大規模停電を引き起こすリスクがあるため、人間が簡単に修正できるような「わずかな誤差」ではなく、信頼性の高いAIの構築が不可欠だ。技術者たちは、現場のニーズに合った、民主的で持続可能なAIの開発・導入に貢献すべきだと訴えている。