Trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu, công nghệ cặp song sinh kỹ thuật số (digital twins) – những bản sao ảo thông minh của hệ thống năng lượng thật – đang mở ra cơ hội mới giúp tối ưu hóa sản xuất và quản lý năng lượng sạch. Bài viết này sẽ tóm lược cách công nghệ này hoạt động, tiềm năng và những thách thức cần vượt qua để cứu hành tinh của chúng ta.
Trong cuộc chạy đua toàn cầu nhằm giảm phát thải khí nhà kính và chống lại biến đổi khí hậu, các nhà khoa học đang thử nghiệm một công nghệ mới nghe có vẻ lạ tai: cặp song sinh kỹ thuật số (digital twins). Đây là các bản sao ảo thông minh, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), mô phỏng lại cách hoạt động của những hệ thống năng lượng ngoài đời thực – như tua-bin gió, nhà máy điện mặt trời, nhà máy thủy điện hay địa nhiệt.
Ý tưởng đằng sau công nghệ này rất đơn giản nhưng cực kỳ mạnh mẽ: nếu bạn có thể tạo ra một “bản sao kỹ thuật số” của một hệ thống năng lượng, bạn có thể thử nghiệm với nó, dự đoán hiệu suất, phát hiện lỗi và tối ưu hóa cách vận hành – tất cả mà không cần phải đụng chạm vào hệ thống thật.
Tuy nhiên, như một chiếc xe cần tinh chỉnh mới chạy tốt, các cặp song sinh kỹ thuật số hiện nay vẫn còn nhiều điểm yếu. Các mô hình hiện tại vẫn đang chật vật xử lý các biến số phức tạp, thiếu dữ liệu chính xác, và chưa đủ tin cậy để đưa vào ứng dụng quy mô lớn. Dù vậy, tiềm năng của công nghệ này là rất lớn – và nếu được cải tiến đúng hướng, nó có thể trở thành “quân át chủ bài” trong quá trình chuyển đổi sang năng lượng sạch.
Cặp song sinh kỹ thuật số là gì?
Hãy tưởng tượng bạn có một phiên bản ảo của một nhà máy điện mặt trời trên máy tính. Mô hình này được cập nhật liên tục với dữ liệu thực tế – như ánh sáng, nhiệt độ, hiệu suất tấm pin – và nó hoạt động gần như y hệt hệ thống ngoài đời. Với bản sao đó, bạn có thể mô phỏng các tình huống “nếu – thì”: nếu nhiệt độ tăng, hiệu suất sẽ thay đổi bao nhiêu? Nếu thay đổi góc nghiêng tấm pin, sản lượng điện có tăng không?
Đó chính là cặp song sinh kỹ thuật số. Khi tích hợp AI, nó trở nên thông minh hơn: có thể tự học từ dữ liệu, phát hiện bất thường, tối ưu vận hành và đưa ra gợi ý cải tiến mà con người có thể bỏ sót.
Ứng dụng trong năng lượng tái tạo
Nghiên cứu gần đây tại Đại học Sharjah cho thấy, các cặp song sinh kỹ thuật số được tích hợp AI có thể giúp cải thiện hiệu suất, giảm chi phí và tăng độ tin cậy cho nhiều nguồn năng lượng tái tạo như gió, mặt trời, địa nhiệt, thủy điện và sinh khối.
Với điện gió, mô hình AI có thể dự đoán hướng gió, tốc độ quay, và thậm chí cả các hỏng hóc tiềm ẩn của tua-bin – từ mài mòn cánh quạt đến lỗi hộp số. Nhờ đó, kỹ sư có thể bảo trì đúng lúc, tránh sự cố và tăng tuổi thọ thiết bị. Với điện mặt trời, các cặp song sinh giúp xác định yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất tấm pin như bụi bẩn, bóng râm hay thời tiết. Chúng cũng hỗ trợ thiết kế hệ thống tối ưu hơn về vị trí và góc nghiêng.
Với địa nhiệt, mô hình kỹ thuật số mô phỏng quy trình khoan, dòng nhiệt và lưu chất dưới lòng đất – giúp giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí và tăng độ chính xác trong khai thác nguồn nhiệt. Trong khi đó, với thủy điện, AI hỗ trợ dự đoán lưu lượng nước, tối ưu hóa quy trình xả nước và phát điện. Điều này đặc biệt hữu ích với các nhà máy cũ hoặc nơi nguồn nước thay đổi thất thường do biến đổi khí hậu.
Ngoài ra, mô hình giúp kiểm soát tốt hơn quá trình xử lý sinh khối – từ thu gom nguyên liệu đến biến đổi hóa học – nhờ đó tăng hiệu quả và giảm lãng phí.
Vậy có gì chưa ổn?
“Các mô hình song sinh số rất hiệu quả trong việc tối ưu hóa các hệ thống năng lượng tái tạo,” các nhà nghiên cứu viết trên tạp chí Energy Nexus. “Tuy nhiên, mỗi nguồn năng lượng lại đặt ra những thách thức riêng — từ sự biến động của dữ liệu và điều kiện môi trường đến độ phức tạp của hệ thống — những yếu tố này có thể hạn chế hiệu suất của công nghệ mô hình song sinh số, dù chúng có tiềm năng lớn trong việc cải thiện khả năng tạo và quản lý năng lượng.”
Trước hết, dữ liệu không đủ hoặc thiếu chính xác. Nhiều hệ thống năng lượng không có đủ cảm biến để cung cấp dữ liệu thời gian thực. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử cũng có thể bị thiếu hoặc không đồng nhất. Đối với các nhà máy đã xây dựng từ lâu, thiếu thông tin kỹ thuật hoặc bản thiết kế ban đầu khiến việc tạo mô hình ảo chính xác rất khó khăn.
Ngoài ra, các hệ thống năng lượng tái tạo thường chịu ảnh hưởng lớn từ thời tiết, địa hình, tuổi thọ thiết bị – những yếu tố rất khó mô hình hóa chính xác.
Giải pháp nào cho tương lai?
Để vượt qua những rào cản này, các nhà khoa học đề xuất một loạt cải tiến. Trước tiên là cần thu thập dữ liệu tốt hơn bằng cách lắp thêm cảm biến, chuẩn hóa cách lưu trữ và chia sẻ dữ liệu để mô hình có đủ thông tin chính xác. Bên cạnh đó, cần cải tiến AI, sử dụng các thuật toán học máy mạnh hơn, có khả năng xử lý dữ liệu không hoàn chỉnh, tự thích nghi và học hỏi theo thời gian.
Các nhà khoa học cũng yêu cầu tối ưu phần cứng, đảm bảo hệ thống tính toán đủ mạnh để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và mô phỏng liên tục theo thời gian thực, đồng thời xây dựng khung tiêu chuẩn chung để thiết kế, đánh giá và triển khai cặp song sinh kỹ thuật số một cách nhất quán trên toàn cầu.
Cặp song sinh kỹ thuật số không còn là công nghệ chỉ dành cho ngành hàng không hay sản xuất công nghiệp. Với khả năng mô phỏng và tối ưu hóa các hệ thống năng lượng tái tạo, chúng đang trở thành một trong những công cụ quan trọng giúp thế giới đạt được mục tiêu khí hậu.
Dù còn nhiều thách thức, các bước tiến về AI, cảm biến và mô hình hóa đang mở đường cho những cặp song sinh ngày càng chính xác, thông minh và đáng tin cậy hơn.
Nếu được đầu tư đúng mức, công nghệ này có thể giúp các quốc gia rút ngắn thời gian chuyển đổi khỏi nhiên liệu hóa thạch, tăng hiệu quả sử dụng năng lượng sạch, và tiến gần hơn đến một tương lai bền vững.
Cặp song sinh kỹ thuật số có thể là “quân át chủ bài” trong việc thúc đẩy năng lượng sạch, giúp mô phỏng và cải thiện các hệ thống như điện gió và mặt trời. Ảnh: Creative Commons
