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政府や民間企業が研究開発に資金を投入し、再生可能エネルギーを進化させるための革新を目指している中、世界のグリーンエネルギーへの移行が進展しています。過去数年間で人工知能（AI）などのデジタル技術が大きく進歩し、一部のエネルギー専門家はこの技術を活用してエネルギー生産を向上させることができると考えています。これにより、世界の地熱エネルギーの潜在能力が引き上げられる可能性が高まるとされています。
地熱エネルギーは地球内部に存在する自然の熱エネルギーであり、地球上には世界のエネルギー需要を満たすだけの地熱エネルギーが存在しますが、このエネルギーにアクセスすることは非常に困難です。地熱エネルギーには異なる取り出し方があり、一つ目は直接利用で、数百年にわたって人気があります。これは地球の表面付近の温泉や間欠泉からの温水を使用し、掘削設備が必要ないため、発生源に近い建物を暖房するのに使用されます。対照的に、電力生産用の地熱エネルギーは掘削を通じてアクセスされます。地球表面からわずか数マイル下に熱水の貯留層があり、これを掘削して抽出された蒸気をタービンを回し、発電機を作動させ、電気を生産します。
地熱エネルギーの掘削は、潜在的な地熱地点を探索することが費用がかかるため、依然として人気がありません。さらに、既存の掘削技術ではアクセスが非常に難しいリザーブも存在します。現在、地熱エネルギーはアメリカの電力の1％未満を占めており、豊富な再生可能エネルギー源にアクセスする巨大な潜在能力にもかかわらず、利用されていません。
ユタ州に拠点を置くスタートアップ企業ザンスカー（Zanskar）は、地熱エネルギーの掘削に最適な場所を評価するための機械学習モデルを構築しています。同社のモデルは広範囲のデータを分析して、今後数年で地熱エネルギーの探査コストを大幅に削減すると考えています。これにより、より多くの企業が地熱セクターに投資する動機付けとなり、緑のエネルギーセクターを多様化するのに役立つでしょう。
ザンスカーのCEOであるカール・ホイランドは、「過去1年半で、この隠れた地熱資源を業界全体が先の10年間で行わなかった量以上に発見しました。」と述べており、新技術の巨大な潜在能力を示しており、エネルギー企業がこのセクターへの投資を促進する可能性があります。ザンスカーは、Obvious Venturesが主導するシリーズBのラウンドで3,000万ドルを調達したことを今月発表し、その評価額は1億1,500万ドルとなっています。これまでにザンスカーは4,500万ドルを調達し、地熱発電所の開発に貢献します。同社は既存の地熱企業と協力して新しい施設を開発する予定です。
世界の地熱エネルギーの開発には非常に大きな期待が寄せられており、無限の再生可能資源を提供できる可能性があります。しかし現在、プロジェクト開発のコストは風力エネルギーの5倍であり、しばしば見過ごされています。地熱発電からの1メガワットあたりの費用は約870万ドルかかります。この価格が高額なのは、掘削者がしばしば貯留層にアクセスする正確な場所を見つけられないためであり、成功するまで何度も穴を掘らなければならないことが多いためです。
ザンスカーは、地衛星、地質調査、地震後に地中を伝わる波などから収集された大量のデータを使用して掘削の最適地点を予測しています。その地域で利用可能なデータが多いほど、機械学習プログラムがより正確になる可能性があります。この技術は、高度な掘削技術など他の革新と組み合わせることで、地熱エネルギーをよりアクセス可能にし、したがってコストを下げることができます。
また、米国国立再生可能エネルギー研究所（NREL）も再生可能エネルギーの生産を向上させるためにAIと機械学習技術を開発しています。NRELは、貯留層の特性向上、掘削の経済化、地熱蒸気田の最適化を目的として、一連のアルゴリズムとツールを開発しています。一方、2018年以来、米国地熱技術事務所（GTO）は、地熱資源の探査と運用改善のための新技術を開発するために、機械学習への早期段階の研究開発に資金提供を行っています。
AIと機械学習技術の急速な進歩は再生可能エネルギーの運用を向上させ、今後数十年でさらなる進展がエネルギー運用を最適化し、コストをさらに低減させることが期待されています。地熱エネルギーの開発に対する主な障害のいくつかは、ザンスカーや他社が約束しているように、機械学習アルゴリズムが正確であれば、過去のものになるかもしれません。これにより、世界中の豊富な再生可能エネルギー源にアクセスすることが可能になります。
オイルプライス・ドットコムのフェリシティ・ブラッドストックによる執筆
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