{"id":14268,"url":"\/distributions\/14268\/click?bit=1&hash=1e3309842e8b07895e75261917827295839cd5d4d57d48f0ca524f3f535a7946","title":"\u0420\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"f71e1caf-7964-5525-98be-104bb436cb54"}

Воздействие ИИ на окружающую среду: решения для экологичного будущего

За последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) стал глобальной силой. Решения на основе искусственного интеллекта, от транспортных средств до устройств «умный дом», проникли в различные аспекты нашей жизни.

Однако, наряду с этими достижениями, воздействие ИИ на окружающую среду также стало предметом пристального внимания. Огромные вычислительные мощности, необходимые для обучения и работы ИИ, растущие потребности центров обработки данных в энергии вызывают опасения по поводу их углеродного следа.

Иллюстрация сгенерирована с помощью нейросети Midjourney

Согласно недавнему отчету Forbes, количество энергии, необходимого для запуска ИИ, может быть настолько поразительно, что обучение одной модели приведет к выбросу более £626 000 углекислого газа.

Это почти в пять раз превышает выбросы среднего американского автомобиля за весь срок службы.

Как мы можем исправить ситуацию в будущем?

Алгоритмы оптимизации энергоэффективности

Они предназначены для повышения энергоэффективности моделей ИИ без ущерба для их производительности. Разработчики программного обеспечения могут настроить влияние обновлений данных на точность нейронных сетей. Этот динамический подход позволяет отложить повторное обучение, когда обновления данных незначительны или не нужны, что значительно снижает потребление энергии.

Оптимизация энергопотребления сейчас находится в центре внимания многих компаний, занимающихся искусственным интеллектом, поскольку речь идет не только о сокращении выбросов углекислого газа, но и о завоевании доли рынка с помощью более экономичного решения. В связи с этим алгоритмы оптимизации фокусируются на компромиссной точке, при которой время обучения практически не меняется, а потребление энергии минимально.

Дмитрий Михайлов, соучредитель и главный научный сотрудник платформы медицинской

Достижения в области энергоэффективных процессоров

Процессоры нового поколения, такие как нейроморфные чипы и усовершенствованные специализированные интегральные схемы (ASIC), появившиеся в последние годы, помогают повысить вычислительную эффективность и снижая энергопотребление.

Нейроморфные чипы обладают способностью одновременно вычислять и хранить данные. Этот прорыв устраняет ограничения, налагаемые стандартной архитектурой и открывает новые возможности для энергоэффективных систем искусственного интеллекта. Обеспечивая возможность вычислений внутри самого модуля памяти, эти нейроморфные чипы значительно снижают потребность в перемещении данных, что приводит к оптимальному использованию энергии.

Концептуальная схема фотонного нейроморфного процессора.

Внедрение этих энергоэффективных процессоров настолько многообещающе для минимизации воздействия систем ИИ на окружающую среду, что, по мнению Михайлова, большинство производителей аппаратного обеспечения начнут использовать эти предложения в ближайшем будущем. Он подчеркнул, что благодаря переходу на эти энергоэффективные процессоры, технология искусственного интеллекта может стать более устойчивой и значительно сократить свой углеродный след.

Управление энергопотреблением для центров обработки данных

Системы управления энергопотреблением на основе ИИ стали мощным инструментом.

Они используют возможности искусственного интеллекта для анализа данных, прогнозирования тенденций и внесения корректировок в режиме реального времени для оптимизации энергопотребления в зависимости от спроса и трафика. Также помогают значительно сократить потери энергии, что приводит к меньшему углеродному следу.

Они позволяют центрам обработки данных заранее реагировать на колебания рабочих нагрузок, обеспечивая оптимальное распределение энергии и снижая риск сбоев системы.

Системы управления энергопотреблением на основе ИИ могут способствовать экономии средств операторов центров обработки данных, что делает их беспроигрышным решением с точки зрения устойчивости и финансовых соображений.

Другие аспекты, которые следует учитывать

Воздействие ИИ на окружающую среду может даже распространяться на глобальную проблему нехватки воды. Для обучения моделей ИИ требуются большие объемы данных, обработка которых требует значительного расхода воды на охлаждение и оптимизацию центров обработки информации, а также поддержание их оптимальных рабочих температур.

Еще одна проблема, которая вскоре может стать довольно заметной, — это электронные отходы, создаваемые устаревшим или выброшенным оборудованием. По мере быстрого развития технологий искусственного интеллекта, старое оборудование быстро устаревает, что приводит к увеличению электронных отходов.

Что ждет ИИ впереди?

Поскольку мир продолжает тяготеть к технологиям, быстрый рост ИИ принесет с собой большой преобразующий потенциал и некоторые серьезные экологические проблемы.

Однако воздействие ИИ на окружающую среду выходит за рамки потребления энергии и включает в себя образование мусора, чрезмерное потребление воды, аспекты поставок и многое другое.

Поэтому для смягчения этих проблем требуется комплексный подход. Сотрудничество между правительствами, исследователями, лидерами отрасли и экологическими организациями имеет решающее значение.

Крайне важно найти баланс между технологическими достижениями и экологической ответственностью, чтобы сформировать будущее, в котором инновации, основанные на искусственном интеллекте, способствуют созданию более зеленого и свободного мира.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда