(2019-10-22)英國在今年第三季,再生能源供應的電力達到40%,是自1882年動力發電以來第一次,以全年而論,英國國家電網公司估計,今年底零碳的電力將超過化石燃料的電力。

全球各地致力開發再生能源取代化石燃料。(圖:Flickr from Pexels)

(2019-10-22)英國在今年第三季,再生能源供應的電力達到40%,是自1882年動力發電以來的第一次,再生能源包括風力、太陽能、與生物能源。據氣候與能源網站Carbon Brief分析,除了再生能源,39%的電力來自化石燃料,以天然氣為主,另外的21%電力則來自核能。以全年而論,英國國家電網公司估計,今年底零碳的電力將超過化石燃料的電力。

十年前,英國五分之四的電力來自化石燃料,近年再生能源發展得這麼快,主要來自離岸的風力發電,尤其是今年六到九月新裝的離岸風力電廠,使用巨型渦輪,效益大增。風扇扇葉長75米、塔高120米、動力艙重400噸,產能700萬瓦,在407平方公里水域安裝了174座這樣的風力發電風扇,成為全球最大離岸風力發電廠。

 

英國的下一個問題是,仍有12%電力來自生物能源,生物能源雖然也是再生能源,但並不一定環保,某些情況下,所排放的廢氣超過化石燃料。

生物能源是從植物與動物取得的有機物質,生物能源儲存從陽光取得的能量,如植物的光合作用,經過燃燒,內在的化學能量釋出,成為熱能、或轉換成液體或氣體燃料,用來發電。木材、農產穀物、動物糞便,都是生物能源,但燃燒都會排放廢氣,所以仍需淘汰。

英國達40%再生能源之所以被報導,是因為歐洲許多國家已經達到了這一比例,瑞典七年前就達到50%,德國也在去年就超過40%。根據美國「能源資訊署」,一些國家已經達到、或接近使用100%的再生能源,包括冰島(100)、巴拉圭(100)、哥斯大黎加(99)、挪威(98.5)、奧地利(80)。

而全球廢氣的排放,有一半來自印度、中、美三個大國,這三國目前的再生能源使用仍在40%以下,印度(35)、中國(27)、美國(18)。

全球各國莫不盡力發展再生能源,減少廢氣排放,但把乾淨的電源用到什麼地方,成為另一考量因素。數位技術為我們帶來便利,卻要付出能源的代價,以訓練一個AI為例,電腦運轉所需要的電能,如果換成CO2排放量,高達284噸,相當五輛汽車壽命週期的排放量。AI是全球發展的興旺技術,若能把再生能源電力導入AI的電腦運算,對減少CO2排放會有一定的效果。

AI的碳腳印是由美國麻州Amherst大學學者Emma Strubell演算出來的,她用四個大型語言處理AI-Transformer、ELMo、BERT、GPT-2作了一個實驗,每個AI訓練一天,記錄所耗用的電能,然後乘以以前訓練的實際天數,再轉換成美國平均發電的碳排放量。語言處理如翻譯與寫作,需要讀入數以億計的文稿來訓練,記錄單字、分析結構,都是消耗大量電能的電腦運算。

簡稱NAS的「神經結構搜尋」,是AI一個運算程序,可以自動設計神經網路,但反覆試驗的Trial and Error,耗用極大能量。Transformer是一個「接著」說話的AI,輸入幾個字、它就會接著說出一段話,這個AI如果不用NAS訓練,僅需84小時,但若用NAS訓練加強功能,就需要27萬小時,3,000倍的能量,分散在多個晶片運轉幾個月才能完成。

Google與亞馬遜(Amazon)等大型AI發展公司瞭解這一情況,所以建立AI雲端服務,任何研究人員可以付費使用,讓AI訓練在雲端運轉,由公司的用電政策來估算所製造的碳腳印。

亞馬遜非常積極,在美國投資了九個太陽能與風力電廠,2018年供應了雲端網路服務(AWS)50%的電能。現又投資四個風力與一個太陽能電廠,分別放在愛爾蘭、瑞典、與美國,規劃全球100%再生能源的雲端服務。Google也同樣與再生能源供電業者訂約,在訓練AI時使用乾淨的電能。

英國布里斯托大學教授Chris Preist說,從能源與減碳來看,我們在服務的設計上,應該確保演算法的高效率運算。有人說AlphaGo贏了李世石並不公平,一盤圍棋下來,李世石的腦子用的能量為20瓦,而AlphaGo卻用了100萬瓦的電能,多了五萬倍。


本文取材自2019年10月20日「那福忠西海岸數位隨筆(122)」:再生能源開發與環保的使用
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