البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي؟ هذه الأداة الذكية تكسرها

–

التعلم العميق هي تقنية التعلم الآلي التي تعمل على تشغيل كل شيء بدءًا من معالجة اللغة الطبيعية المتطورة وحتى أدوات الرؤية الآلية. وقد يؤدي أيضًا إلى تغير المناخ، نتيجة للاستهلاك الهائل للطاقة وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون المرتبطة بتدريب نماذج التعلم العميق هذه. ومع تزايد استخدام التعلم العميق، تزايدت أيضًا قوة الحوسبة المرتبطة به، على الرغم من أن هذا التأثير نادرًا ما يتم دراسته.

ومع ذلك، يعمل الباحثون في قسم علوم الكمبيوتر بجامعة كوبنهاجن على تغيير ذلك. لقد طوروا أداة تسمى Carbontracker، والتي تعمل على حساب استهلاك الطاقة المرتبط بخوارزميات التعلم العميق ومن ثم تحويل ذلك إلى تنبؤ بشأن انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

"يتم تنفيذ [Carbontracker] كحزمة أو امتداد للغة البرمجة الشائعة Python، حيث تتم غالبية التعلم الآلي." بنيامين كاندينجوقال أحد الباحثين الذين عملوا في المشروع لـ Digital Trends. "الطريقة التي يعمل بها [it] هي أنه، أثناء التدريب النموذجي، يقوم بشكل دوري بقياس استهلاك الطاقة للأجهزة التي يتم تشغيلها عليها يتم تدريب النموذج ويستفسر عن كثافة الكربون المحلية الحية - ثاني أكسيد الكربون المنبعث من استهلاك الكهرباء - في التدريب منطقة. ثم يتم دمج هذه الأرقام لإعطاء تقدير لإجمالي البصمة الكربونية للتدريب والتطوير النموذجي.

الذكاء الاصطناعي. الأدوات التي نعتمد عليها

إن كمية الطاقة التي تستخدمها بعض الأدوات التي نعتمد عليها يوميًا مرعبة جدًا. على سبيل المثال، أ دراسة 2019 اقترح باحثون في جامعة بريستول بالمملكة المتحدة أن مقاطع الفيديو على YouTube تحمل بصمة كربونية تبلغ حوالي 10 ملايين طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون كل عام. واقترحوا أن إجراء بعض التعديلات البسيطة نسبيًا على الكود يمكن أن يوفر ما بين 100 ألف إلى 500 ألف طن من مكافئ ثاني أكسيد الكربون كل عام.

وفي حالة Carbontracker، قال كاندينج إن الهدف ليس الإشارة إلى نماذج محددة والادعاء بأنها "تدمر البيئة". بدلا من ذلك، انها محاولة رفع مستوى الوعي حول تأثير البحوث كثيفة الحساب وتعزيز تطوير الشبكات العصبية العميقة الموفرة للطاقة و "الحوسبة المسؤولة." ونأمل أن يؤدي ذلك إلى تقليل البصمة الكربونية المرتبطة بالتدريب وتطوير التعلم العميق عارضات ازياء. (أحد الحلول الممكنة على المدى القريب هو التأكد من إجراء التدريب في مراكز البيانات التي تعمل بالطاقة الخضراء).

ومع ذلك، فإن الباحثين يقدمون بعض المؤشرات حول مدى أهمية التأثير البيئي لبعض أنواع الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون الأدوات. على سبيل المثال، جلسة تدريبية واحدة ل نموذج لغة التعلم العميق المتقدم للغاية GPT-3 ويقال إن هذه التقنية تستهلك طاقة تعادل ما يستهلكه 126 منزلاً في الدنمارك، موطن الباحثين. كما أنها تطلق نفس كمية ثاني أكسيد الكربون التي تنتجها السيارة لمسافة 44000 ميل تقريبًا.

لاسي ف. وقال وولف أنتوني، وهو باحث آخر في المشروع، إنه لا توجد خطط حالية لإتاحة Carbontracker في شكل مكون إضافي للمبرمجين. "تتمثل الأهداف الحالية لـ Carbontracker في تحسين الأداة في Python من خلال جعلها خفيفة الوزن [و] أسهل في الاستخدام، توسيع قدراتها من خلال دعم مجموعة أكبر من الأجهزة والمزيد من المناطق للاستعلام عن كثافة الكربون الحي قال.

ال المشروع مفتوح المصدرويقول الباحثون إنهم "يشجعون بنشاط" المساهمات من أي شخص يرغب في المشاركة.

توصيات المحررين

• كيف يمكن لنينتندو استخدام الذكاء الاصطناعي؟ لجلب ألعاب 4K إلى Switch Pro
• الذكاء الاصطناعي الجديد الذكي. يعدك النظام بتدريب كلبك أثناء تواجدك بعيدًا عن المنزل
• هذه المهارة البشرية الأساسية هي المعلم الرئيسي التالي للذكاء الاصطناعي.
• رقعة التمويه الذكية يمكنها إخفاء الطائرات المقاتلة عن الذكاء الاصطناعي أدوات التعرف
• هذا الذكاء الاصطناعي الجديد الذكي. سيقوم المساعد بفحص وحظر المتصلين الآليين نيابة عنك

ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.