AI hittar ny geotermisk kraft – lärdomar för Norden

I början av december 2025 kom en nyhet som många i energibranschen först kommer att avfärda som “ännu ett geotermiskt pressmeddelande”. Det är ett misstag. Startupbolaget Zanskar säger sig ha hittat ett helt okänt geotermiskt system i Nevada som kan ge över 100 MW el — och att fyndet går att utveckla med konventionell borrning.

Det låter kanske som en USA-historia långt bort från svensk vardag. Men det här är egentligen en berättelse om något mycket större: hur AI och modern prospektering kan göra “färdig” förnybar energi ofärdig igen. När elbehovet växer (inte minst från datacenter och elektrifiering) blir stabil, planerbar och fossilfri produktion en bristvara. Geotermi kan fylla gapet — om vi hittar resurserna och bygger dem smart.

Det här inlägget är en del av serien AI inom energi och hållbarhet. Jag vill visa vad Zanskars fynd säger om framtidens energisystem, varför “blind geotermi” är extra intressant, och hur svenska och nordiska aktörer kan använda samma logik: AI för att minska risk, korta ledtider och förbättra nätintegration.

Vad betyder “blind geotermi” – och varför bryr vi oss?

Blind geotermi betyder att reservoaren saknar tydliga yttecken som heta källor, ångor eller geysirer. Den har ofta heller ingen lång historik av mätdata från tidigare prospektering. Med andra ord: den är osynlig tills någon gör jobbet.

Det är just därför det här är viktigt. Den gamla “sanningen” i många geotermiska marknader har varit att:

• det mesta av den lättidentifierade potentialen redan är kartlagd
• det som återstår kräver dyrare, mer avancerad teknik
• risken att borra “torrt” är för hög

Zanskar går emot detta genom att kombinera geologi + modern datainsamling + AI-modeller för att peka ut var konventionella brunnar faktiskt har chans att träffa rätt.

Ett energisystem som vill ha mer planerbar fossilfri kraft behöver inte bara nya kraftslag. Det behöver nya sätt att hitta och bygga de kraftslag vi redan kan.

Zanskars fynd i Nevada: siffrorna som sticker ut

Kärnan i nyheten är enkel och ganska brutal i sin tydlighet:

• Zanskar identifierade platsen “Big Blind” i västra Nevada som en geotermisk anomali med ovanligt högt värmeflöde.
• De borrade två testbrunnar under sommaren 2025.
• På cirka 2 700 feet (ungefär 820 meter) träffade de ett poröst lager.
• Temperaturen uppgavs till cirka 250°F (ungefär 121°C).
• Bolaget bedömer potentialen till över 100 MW.
• Målet är driftsättning inom 3–5 år.

Det mest intressanta är inte bara effekten, utan djupet. I många områden skulle man behöva borra betydligt djupare (i artikeln nämns upp mot 10 000 feet) för att nå motsvarande temperaturer — vilket ofta driver kostnad och risk.

Att hitta “rätt” varma, genomsläppliga zoner på relativt grunt djup är i praktiken skillnaden mellan ett bankbart projekt och ett forskningsprojekt.

AI:s roll: mindre chansning, mer ingenjörskonst

AI i energisektorn handlar ofta om lastprognoser och optimering av batterier. Här ser vi en annan (minst lika viktig) användning: AI som verktyg för att minska prospekteringsrisk.

Så fungerar det i praktiken

I en geotermisk prospektering bygger man en bild av undergrunden med många datakällor: geologi, geofysik, fjärranalys, historiska borrdata (om de finns), temperaturgradienter, hydrogeologi och lokala strukturer (sprickzoner, fel).

AI kan bidra i tre steg:

1. Dataintegration: Sammanföra heterogena dataset till en gemensam modell.
2. Prediktion: Skatta sannolikheten för en kombination av värme + permeabilitet + vattenflöde som räcker för kommersiell drift.
3. Beslutsstöd: Föreslå borrpunkter och rangordna dem efter risk/avkastning.

Det låter abstrakt, men effekten är konkret: varje undviken felborrning sparar månader och stora belopp. Det är också här AI passar som handen i handsken med hållbarhet: mindre spill, färre transporter, färre “onödiga” ingrepp.

En viktig poäng: AI ersätter inte geologer

De bästa resultaten kommer när AI fungerar som en “andra hjärna” som testar hypoteser, hittar mönster och varnar för överkonfidens. Jag har sett projekt där man litar blint på en modell och sedan blir förvånad när verkligheten är stökigare. Undergrunden är nästan alltid stökigare.

AI behöver därför kombineras med:

• tydliga osäkerhetsintervall
• iterativa uppdateringar efter varje ny mätning
• transparens kring vilka data som driver rekommendationen

Varför geotermi blir mer attraktivt just nu (och inte bara i USA)

Det finns ett skäl till att geotermi får en “renaissans” 2025: vi har ett systemproblem.

• Sol och vind byggs snabbt, men de är väderberoende.
• Batterier hjälper, men tim- och dygnsbalansering räcker inte alltid.
• Nätutbyggnad tar tid.
• Effektbehovet stiger, inte minst från industriell elektrifiering och datacenter.

Geotermi erbjuder fossilfri, planerbar el 24/7. Det är en resurs som passar särskilt bra för:

• kapacitetsstarka noder i elnätet
• områden med trångt nät där lokal produktion är värdefull
• kunder med höga krav på leveranssäkerhet (sjukhus, industri, datacenter)

I den amerikanska artikeln kopplas detta tydligt till datacenter som vill köpa “clean, firm power”. Den logiken finns även i Norden: stabil el är det som gör att nya etableringar faktiskt fungerar i praktiken.

Lärdomar för Sverige och Norden: vad kan vi kopiera?

Sverige har inte Nevadas geologi, men vi har en lika relevant fråga: hur hittar vi mer planerbar fossilfri energi utan att fastna i 10–15 års ledtider?

Här är tre saker vi kan ta med oss, oavsett om vi pratar elproduktion, geotermisk värme eller energisystemplanering.

1) Börja med “resurskartläggning 2.0”

Om geotermisk potential bygger på gamla antaganden och grova kartor blir besluten därefter. Zanskar bygger sin tes på att tidigare uppskattningar är för låga och för gamla.

För nordiska aktörer betyder det här:

• uppdatera geotermiska och geoenergi-kartor med modern fjärranalys och geofysik
• samla data från vattenbrunnar, bergvärme, tunnlar och infrastrukturprojekt
• skapa dataplattformar som gör informationen användbar för fler än enskilda projekt

AI kan hjälpa till att prioritera var man ska mäta mer, inte bara analysera det som redan finns.

2) Optimera för nätet redan från start

Ett vanligt misstag i förnybara projekt är att nätfrågan kommer sent: “vi löser anslutningen sen”. Det blir dyrt. För geotermi, som ofta vill leverera jämn effekt, är nätintegration en del av affären.

AI-baserad nätanalys kan användas för att:

• hitta platser där ny produktion ger mest systemnytta
• simulera flaskhalsar, spänningsproblem och behov av stödtjänster
• dimensionera hybridlösningar (geotermi + batteri + flexibel last)

3) Tänk värme + el, inte antingen eller

I Sverige är den stora energimängden ofta värme, inte el. Geotermi behöver därför inte alltid börja med elproduktion.

Ett konkret och realistiskt spår är:

• geotermisk värme till fjärrvärme eller stora fastighetskluster
• AI-styrd drift mot elpriser och värmelast
• stegvis utbyggnad där elproduktion (om geologi tillåter) blir en senare fas

Det här passar särskilt bra i en tid då många kommuner och fastighetsägare vill pressa utsläpp och stabilisera kostnader, samtidigt som elmarknaden är mer volatil.

“People also ask” – snabba svar om AI och geotermi

Är 121°C tillräckligt för elproduktion?

För utility scale kan det vara tillräckligt, särskilt med rätt kraftcykel (t.ex. binär/ORC) och goda flöden. Men det beror på ekonomi, reservoarens produktivitet och lokala villkor.

Varför är genomsläpplighet (permeabilitet) så viktig?

Värme räcker inte. Du måste kunna cirkulera vätska genom reservoaren i en takt som gör att du kan ta ut effekt utan att trycket faller för snabbt.

Vad gör AI bättre än traditionell modellering?

Den största vinsten är oftast inte “magisk precision”, utan förmågan att väga ihop många datakällor, upptäcka mönster i stora ytor och snabbt uppdatera sannolikheter efter ny data.

Kommer geotermi konkurrera ut vind och sol?

Nej — men geotermi kan minska behovet av fossil spets och minska kostnaderna för ett system som annars kräver mer lagring och mer nät.

Så gör du detta till en lead-magnet (utan att det känns säljigt)

Om du jobbar med energi, industri, fastigheter eller offentlig sektor är Zanskar-caset en bra ingång till ett mer konkret samtal om AI och hållbarhet. Jag brukar rekommendera tre nästa steg som är lätta att paketera som workshop eller förstudie:

1. Potential- och datainventering (2–4 veckor): Vilka dataset finns, vilka saknas, och vad går att förbättra snabbt?
2. Systemnytta (4–6 veckor): Var i nätet skulle planerbar lokal produktion eller geoenergi ge störst effekt?
3. Pilotdesign (6–10 veckor): Mätplan, modellval, osäkerhet, samt beslutsgrindar som minskar risken för dyra felsteg.

Det här är precis den typen av projekt där AI ger värde tidigt: inte som en stor IT-satsning, utan som ett sätt att fatta bättre investeringsbeslut.

Vad vi bör ta med oss från Nevada

Zanskar påstår i praktiken två saker: att det finns mer konventionell geotermi kvar än marknaden tror, och att AI kan göra den synlig. Om fyndet levererar enligt plan blir det också ett bevis på att “standardteknik” kan skalas snabbare än många avancerade alternativ — så länge prospekteringen är smart.

För oss som jobbar med AI inom energi och hållbarhet är sensmoralen tydlig: AI är inte bara ett verktyg för att drifta energisystemet bättre. Det är ett verktyg för att hitta och bygga energisystemet bättre.

Om fler resurser är “blinda” i dag än vi vill erkänna — vilka delar av vår nordiska energikarta är då egentligen bara… gamla antaganden?