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Deep-Learning-K.I. ist die Technologie für maschinelles Lernen, die alles antreibt, von der hochmodernen Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Bildverarbeitungstools. Möglicherweise treibt es auch den Klimawandel voran – aufgrund des enormen Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen, die mit dem Training dieser Deep-Learning-Modelle verbunden sind. Da der Einsatz von Deep Learning explosionsartig zugenommen hat, ist auch die damit verbundene Rechenleistung explodiert, obwohl dieser Effekt selten untersucht wird.
Forscher am Institut für Informatik der Universität Kopenhagen arbeiten jedoch daran, dies zu ändern. Sie haben ein Tool namens Carbontracker entwickelt, das den mit Deep-Learning-Algorithmen verbundenen Energieverbrauch ermittelt und diesen dann in eine Vorhersage über den CO2-Ausstoß umwandelt.
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„[Carbontracker] ist als Paket oder Erweiterung für die beliebte Programmiersprache Python implementiert, in der der Großteil des maschinellen Lernens stattfindet.“ Benjamin Kanding, einer der Forscher, die an dem Projekt gearbeitet haben, sagte gegenüber Digital Trends. „Die Funktionsweise [es] besteht darin, dass es während des Modelltrainings regelmäßig den Energieverbrauch der Hardware misst, auf der das Modell läuft Das Modell wird trainiert und fragt im Training die aktuelle lokale Kohlenstoffintensität – das durch den Stromverbrauch emittierte CO2 – ab Region. Diese Zahlen werden dann kombiniert, um eine Schätzung des gesamten CO2-Fußabdrucks der Modellschulung und -entwicklung zu erhalten.“
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Die K.I. Werkzeuge, auf die wir uns verlassen
Der Energieverbrauch einiger der Werkzeuge, auf die wir täglich angewiesen sind, ist ziemlich erschreckend. Zum Beispiel ein Studie 2019 Forscher der britischen Universität Bristol haben ergeben, dass YouTube-Videos jedes Jahr einen CO2-Fußabdruck von rund 10 Millionen Tonnen CO2-Äquivalenten hinterlassen. Sie schlugen vor, dass durch die Durchführung einiger relativ geringfügiger Code-Änderungen jedes Jahr 100.000 bis 500.000 Tonnen CO2-Äquivalent eingespart werden könnten.
Im Fall von Carbontracker sagte Kanding, dass es nicht darum gehe, auf bestimmte Modelle hinzuweisen und zu behaupten, sie würden „die Umwelt ruinieren“. Stattdessen ist es ein Versuchen Sie, das Bewusstsein für die Auswirkungen rechenintensiver Forschung zu schärfen und die Entwicklung energieeffizienter tiefer neuronaler Netze zu fördern „Verantwortungsvolles Rechnen.“ Dies könnte hoffentlich zu einer Reduzierung des CO2-Fußabdrucks führen, der mit der Ausbildung und Entwicklung von Deep Learning verbunden ist Modelle. (Eine mögliche kurzfristige Lösung wäre, sicherzustellen, dass die Schulungen in Rechenzentren durchgeführt werden, die mit grüner Energie betrieben werden.)
Die Forscher geben jedoch Hinweise darauf, wie erheblich die Umweltauswirkungen bestimmter KI-Systeme sind. Werkzeuge können sein. Zum Beispiel eine einzelne Trainingseinheit für die Hochentwickeltes Deep-Learning-Sprachmodell GPT-3 verbraucht angeblich so viel Energie wie 126 Haushalte im Heimatland der Forscher, Dänemark. Außerdem wird die gleiche CO2-Menge freigesetzt wie bei einer Autofahrt von fast 44.000 Meilen.
Lasse F. Wolff Anthony, ein weiterer Forscher des Projekts, sagte, dass es derzeit keine Pläne gebe, Carbontracker in Form eines Plug-ins für Programmierer verfügbar zu machen. „Das aktuelle Ziel von Carbontracker besteht darin, das Tool in Python zu verbessern, indem es leichter und benutzerfreundlicher gemacht wird Erweitern Sie seine Fähigkeiten, indem Sie eine größere Auswahl an Hardware und mehr Regionen für die Abfrage der Live-Kohlenstoffintensität unterstützen“, Anthony sagte.
Der Das Projekt ist Open Source, und die Forscher sagen, dass sie jeden, der sich engagieren möchte, „aktiv zu Beiträgen ermutigen“.
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