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Une nouvelle étude de l'Université du Michigan utilise l'apprentissage automatique et les données atmosphériques pour anticiper les futures extrêmes de consommation d'électricité aux États‑Unis, offrant aux gestionnaires de réseau un outil inédit pour préparer les épisodes de canicule et réduire l'incertitude de prévision.
Une étude du PIK montre que les pays les plus vulnérables à la transition énergétique ne représentent que 6 % du PIB mondial. L’Afrique pourrait profiter de son potentiel solaire, tandis que les intérêts des États‑Unis, de l’Europe et de la Chine convergent face aux politiques climatiques.
Face à la fermeture de la voie maritime d’Hormuz, le Royaume‑Uni a contourné 5,9 milliards de livres d’importations de gaz grâce à une production record d’éolien et de solaire. Cette prouesse montre la puissance des renouvelables pour renforcer la sécurité énergétique en temps de crise.
L'IA permet aux climatologues d'affiner leurs prévisions grâce à l'analyse de données satellitaires et de réseaux de neurones, mais son entraînement consomme d'importantes quantités d'eau et d'énergie, poussant les chercheurs à réclamer une utilisation raisonnée et un contrôle public des modèles.
Les scientifiques atmosphériques de l'Université de Hawai'i à Mānoa ont découvert que la mesure utilisée pour estimer la demande d'énergie pour la climatisation et la réfrigération, appelée degrés-jours de refroidissement, manque un élément fondamental. Cette nouvelle métrique basée sur la physique vise à améliorer les estimations de la demande de refroidissement climatique. Les implications de cette découverte pour les industries et les populations sont considérables.
Une étude récente met en lumière les effets complexes de la température et de l'humidité sur la demande d'énergie. Les jours de refroidissement, qui prennent en compte à la fois la température et l'humidité, offrent une perspective plus précise sur les besoins énergétiques.
L'empreinte environnementale des data centers est déjà comparable à celle de certains pays, selon un rapport de l'ONU. Découvrez comment l'utilisation croissante de l'IA va doubler leur consommation d'eau et d'énergie dans les quatre prochaines années.
D'ici 2030, les centres de données de l'IA absorberont 945 térawatts-heure d'électricité, équivalent à la consommation annuelle de plusieurs pays. Cela menacerait l'accès à l'eau et à la terre pour des milliards de personnes.
