Green AI, Teknologi Kecerdasan Buatan untuk Melawan Perubahan Iklim

M. Irfan Dwi Putra, Universitas Gadjah Mada

Diskusi mengenai kecerdasan buatan (AI) dalam konteks lingkungan lebih banyak terfokus pada potensi dampak ekologisnya, terutama akibat konsumsi energi yang tinggi dalam pelatihan model AI berskala besar.

Namun, penting juga untuk melihat AI sebagai alat yang bisa mendukung upaya mitigasi dan adaptasi terhadap perubahan iklim. AI pun dapat berperan membuka peluang baru untuk penerapan teknologi yang lebih berkelanjutan.

Peran AI dalam mitigasi dan adaptasi perubahan iklim semakin relevan, terlebih dengan pengangkatan topik ini dalam Conference of the Parties 28 (COP 28)-pertemuan tahunan peserta Konvensi Kerangka Kerja PBB tentang Perubahan Iklim atau UNFCCC di Dubai tahun lalu. Untuk pertama kalinya, AI diusulkan sebagai salah satu solusi untuk memerangi pemanasan global.

AI dalam mitigasi perubahan iklim

Mitigasi perubahan iklim mencakup berbagai upaya untuk mengurangi emisi gas rumah kaca serta meningkatkan kapasitas penyerapannya dari atmosfer. Tujuan utama dari upaya ini adalah mencapai net zero emissions, yaitu kondisi di mana jumlah emisi gas rumah kaca yang dilepaskan ke atmosfer seimbang dengan jumlah yang diserap kembali, sehingga mencapai titik impas emisi (net zero). AI memiliki potensi besar untuk berkontribusi dalam mencapai tujuan ini.

Di sektor energi-sumber emisi gas rumah kaca terbesar-AI dapat kita gunakan untuk mengoptimalkan konsumsi energi. Misalnya, melalui pengintegrasian AI ke dalam smart grid atau jaringan listrik pintar. Ini memungkinkan AI untuk menganalisis kebutuhan energi secara real-time, menyesuaikan pasokan, dan mengatur distribusi secara efisien.

Pemerintah Kota Shenzhen di Cina adalah salah satu wilayah yang telah memanfaatkan AI untuk mengatur distribusi listrik sekaligus mengelola penyimpanan energi. Alhasil, konsumsi energi per unit GDP (Produk Domestik Bruto) kota tersebut turun menjadi hanya sepertiga dari rata-rata nasional, menjadikannya kota dengan konsumsi energi per unit GDP terendah di Cina.

Di sektor kehutanan, AI dapat membantu pemantauan laju deforestasi melalui analisis citra satelit, pemrosesan data dengan cepat dan akurat untuk mendeteksi perubahan tutupan hutan. AI juga dapat mendeteksi kebakaran hutan berdasarkan analisis sensorik terhadap titik panas di wilayah hutan.

Proyek Guacamaya di Kolombia adalah salah satu contoh nyata. Dalam proyek ini, AI memproses data citra satelit, rekaman bioakustik, dan data kamera tersembunyi untuk memberikan gambaran real-time kondisi hutan Amazon Kolombia. Teknologi ini sangat membantu para pengambil keputusan negara tersebut dalam mengatasi deforestasi.

Sementara itu, di sektor pertanian, sebagai sektor penyumbang emisi gas rumah kaca terbesar kedua, AI dapat membantu petani menggunakan pupuk, herbisida, dan pestisida dengan lebih bijak. Misalnya, melalui analisis data jenis tanaman, tanah, dan cuaca, AI dapat mengurangi pemakaian pupuk dan pestisida yang berlebihan. Ini memungkinkan sektor pertanian untuk menekan emisi dinitrogen oksida-bahan kimia dalam pupuk-gas rumah kaca yang berkali-kali lipat lebih kuat dari karbon dioksida.

Program Saagu Baagu di Telangana, India, menunjukkan dampak positif dari AI ini, dengan penurunan pestisida sebesar 9% dan penurunan penggunaan pupuk sekitar 5%. Tidak hanya itu, hasil panen petani juga terbukti ikut meningkat hingga 21% per hektare.

AI dalam adaptasi perubahan iklim

Perubahan iklim semakin parah dan bisa dengan jelas kita rasakan melalui cuaca ekstrem dan intensitas bencana alam yang meningkat. Dalam menghadapi kenyataan ini, adaptasi menjadi langkah penting.

AI dapat berkontribusi di sini, terutama dalam sistem prediksi dan peringatan dini bencana.