–
ИИ за дълбоко обучение е технологията за машинно обучение, която захранва всичко от най-модерната обработка на естествен език до инструментите за машинно зрение. Може също така да задвижва изменението на климата - в резултат на огромното потребление на енергия и емисиите на CO2, свързани с обучението на тези модели за дълбоко обучение. Тъй като използването на задълбочено обучение се разраства, нараства и свързаната с тях изчислителна мощност, въпреки че този ефект рядко се изучава.
Изследователи от катедрата по компютърни науки на Университета в Копенхаген обаче работят, за да променят това. Те са разработили инструмент, наречен Carbontracker, който изчислява потреблението на енергия, свързано с алгоритми за дълбоко обучение, и след това го преобразува в прогноза за емисиите на CO2.
Свързани
- BigSleep A.I. е като Google Image Search за снимки, които все още не съществуват
- Учените попитали A.I. за анализ на вкаменелостите. Ето какво установи
- ИИ може да играе жизненоважна роля в раждането на утрешните IVF деца
„[Carbontracker] е внедрен като пакет или разширение за популярния език за програмиране Python, където се извършва по-голямата част от машинното обучение,“ Бенджамин Кандинг, един от изследователите, работили по проекта, каза пред Digital Trends. „Начинът, по който [това] работи, е, че по време на обучението на модел периодично измерва консумацията на енергия на хардуера, на който моделът се обучава и отправя запитвания към живия локален въглероден интензитет — CO2, емитиран от потреблението на електроенергия — в обучението регион. След това тези числа се комбинират, за да се даде оценка на общия въглероден отпечатък от обучението и развитието на модела.
Препоръчани видеоклипове
ИИ инструменти, на които разчитаме
Количеството енергия, използвано от някои от инструментите, на които разчитаме ежедневно, е доста ужасяващо. Например, a Проучване от 2019 г от изследователи от Бристолския университет в Обединеното кралство предполагат, че видеоклиповете в YouTube носят въглероден отпечатък от около 10 милиона тона CO2 еквивалент всяка година. Те предположиха, че извършването на някои относително незначителни промени в кода може да спести 100 000 до 500 000 тона еквивалент на CO2 всяка година.
В случая с Carbontracker Кандинг каза, че целта не е да се посочват конкретни модели и да се твърди, че те „съсипват околната среда“. Вместо това, това е опит за повишаване на осведомеността относно въздействието на компютърно-интензивните изследвания и насърчаване на развитието на енергийно ефективни дълбоки невронни мрежи и „отговорно изчисление“. Надяваме се, че това може да доведе до намаляване на въглеродните отпечатъци, свързани с обучението и развитието на задълбочено обучение модели. (Едно възможно незабавно решение би било да се гарантира, че обучението се извършва в центрове за данни, захранвани със зелена енергия.)
Изследователите обаче дават някаква индикация колко значително е въздействието върху околната среда на някои ИИ. инструменти могат да бъдат. Например една тренировка за свръхусъвършенстван езиков модел за дълбоко обучение GPT-3 предполага се, че консумира еквивалентната енергия на 126 домове в родната на изследователите Дания. Освен това отделя същото количество CO2 като почти 44 000 мили шофиране с кола.
Ласе Ф. Волф Антъни, друг изследовател по проекта, каза, че няма настоящи планове Carbontracker да бъде наличен под формата на плъгин за програмисти. „Настоящите цели на Carbontracker са да подобри инструмента в Python, като го направи по-лек [и] по-лесен за използване, и разшири възможностите си, като поддържа по-голямо разнообразие от хардуер и повече региони за запитване на живия въглероден интензитет,” Антъни казах.
The проектът е с отворен код, а изследователите казват, че „активно насърчават“ приноса на всеки, който иска да се включи.
Препоръки на редакторите
- Как Nintendo може да използва A.I. за да внесете 4K игри в Switch Pro
- Умен нов A.I. системата обещава да обучи вашето куче, докато сте далеч от дома
- Това основно човешко умение е следващият основен крайъгълен камък за ИИ.
- Интелигентният камуфлажен пластир може да скрие изтребители от ИИ инструменти за разпознаване
- Този интелигентен нов A.I. асистентът ще проверява и блокира автоматичните обаждания вместо вас
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
