AIと原発

カテゴリ: 電子かわら版コラム | 更新日: 2024年10月24日

米アマゾン・ドット・コムは小型原子力発電に投資、グーグルは次世代の原子力発電
「小型モジュール炉（SMR）」の開発を手がける米新興カイロス・パワーと電力の購買契約を締結。
米マイクロソフトは再稼働するスリーマイル島原子力発電所1号基から電力供給を受ける。

10月中旬、大手IT会社が次々と原発活用のニュースをリリースしました。

IT業界がなぜ急に原発を推進？
その理由はAIがデータを集積、分析、
学習していく際に多くの電力を使うため、だそうです。
その上、脱炭素が求められるこのご時世。
化石燃料に走るわけにはいかず、
原発に向かっている、というのです。

いやいや、原発がCO2を出さない、というのは嘘でしょう。
原料となるウラン採掘時、放射性廃棄物の保管期間（10万年？）を考えれば、
相当のCO2が排出されると予測されています。

何よりも、放射性物質の危険性をぬぐいさることはできません。

AIが大量の電力を使うからといって、原発に走るのは安直です。
人類、全ての生き物にとって危険な原発は
選択肢として除外して解決策をはかるべきです。

原発に頼らず、AIを普及することはできないのか。
こんな時こそAIの出番です。

気になるChatGPTの回答がこちら。

▼
1 安定供給の問題:
太陽光や風力などの再生可能エネルギーは、
天候や時間帯によって発電量が変動します。
このため、安定した電力供給を維持するには、
蓄電技術の発展が不可欠です。
現在の技術では、大規模なAIシステムのための
エネルギー需要を完全に支えるには不十分です。

2 エネルギー効率の改善:
AI技術の効率を向上させることも重要です。
AIモデルのトレーニングや推論にかかるエネルギーを
削減する技術開発が進めば、
再生可能エネルギーで十分にまかなえる可能性が高まります。

3 インフラの拡大:
再生可能エネルギーの発電設備（ソーラーパネルや風力タービンなど）を
大規模に設置するための土地や資源、さらに発電したエネルギーを蓄え、
分配するためのインフラの整備が必要です。

4 多様なエネルギーミックス:
風力、太陽光、地熱、水力など、
地域の特性に応じた多様なエネルギー源の組み合わせを利用することで、
エネルギー供給の安定性を高められる可能性があります。

再生可能エネルギーへの転換は時間と投資が必要ですが、
技術革新や政策の後押しがあれば、
将来的には原子力に頼らずにAIのエネルギー需要を
再生可能エネルギーでまかなうことが可能になると期待されています。
▲

うーん。
課題はありつつも、蓄電技術を磨き、エネルギー効率を解決しつつ、
再エネの普及をしっかりやればなんとかできそうじゃありませんか。
もちろん、こんな粗い予測で企業経営ができるとは思いませんが、
大手企業だからこそ、選択肢として原発を排除し、
思い切ったバックキャスティングを見せてほしい。

AIユーザーからのお願いです。（ま）

＜今週のコラムニスト＞
ペンネーム:ま

地球のサステナビリティと共に、自身の体力のサステナビリティが気になる今日この頃。
好きな食べ物は塩豆大福。