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IA de aprendizaje profundo es la tecnología de aprendizaje automático que impulsa todo, desde el procesamiento de lenguaje natural de vanguardia hasta herramientas de visión artificial. También puede estar impulsando el cambio climático, como resultado del consumo masivo de energía y las emisiones de CO2 asociadas con el entrenamiento de estos modelos de aprendizaje profundo. A medida que el uso del aprendizaje profundo se ha disparado, también lo ha hecho la potencia informática asociada a él, aunque este efecto rara vez se estudia.
Sin embargo, investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague están trabajando para cambiar esta situación. Han desarrollado una herramienta llamada Carbontracker, que calcula el consumo de energía asociado con algoritmos de aprendizaje profundo y luego lo convierte en una predicción sobre las emisiones de CO2.
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"[Carbontracker] se implementa como un paquete o extensión para el popular lenguaje de programación Python, donde se lleva a cabo la mayor parte del aprendizaje automático". Benjamín Kanding, dijo a Digital Trends uno de los investigadores que trabajó en el proyecto. “La forma en que funciona es que, durante el entrenamiento del modelo, mide periódicamente el consumo de energía del hardware en el que se ejecuta el modelo. El modelo se entrena y consulta la intensidad de carbono local vivo (el CO2 emitido por el consumo de electricidad) en el entrenamiento. región. Luego, estos números se combinan para dar una estimación de la huella de carbono total de la capacitación y el desarrollo del modelo”.
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La IA herramientas en las que confiamos
La cantidad de energía utilizada por algunas de las herramientas de las que dependemos a diario es bastante aterradora. Por ejemplo, un estudio 2019 Investigadores de la Universidad de Bristol en el Reino Unido sugirieron que los videos de YouTube generan una huella de carbono de alrededor de 10 millones de toneladas de CO2 equivalente cada año. Sugirieron que realizar algunos ajustes de código relativamente menores podría ahorrar entre 100.000 y 500.000 toneladas de CO2 equivalente cada año.
En el caso de Carbontracker, Kanding dijo que el objetivo no es señalar modelos específicos y afirmar que están "arruinando el medio ambiente". En cambio, es un Intentar crear conciencia sobre el impacto de la investigación intensiva en computación y promover el desarrollo de redes neuronales profundas energéticamente eficientes. “informática responsable”. Es de esperar que esto pueda conducir a la reducción de las huellas de carbono asociadas con la capacitación y el desarrollo del aprendizaje profundo. modelos. (Una posible solución a plazo inmediato sería garantizar que la capacitación se lleve a cabo en centros de datos alimentados con energía verde).
Sin embargo, los investigadores dan alguna indicación de cuán significativo es el impacto ambiental de ciertas IA. las herramientas pueden ser. Por ejemplo, una única sesión de formación para el modelo de lenguaje de aprendizaje profundo ultraavanzado GPT-3 Se dice que consume la energía equivalente a 126 hogares en la Dinamarca natal de los investigadores. También emite la misma cantidad de CO2 que casi 70.000 kilómetros de conducción en coche.
Lasse F. Wolff Anthony, otro investigador del proyecto, dijo que actualmente no hay planes para que Carbontracker esté disponible en forma de complemento para codificadores. “El objetivo actual de Carbontracker es mejorar la herramienta en Python haciéndola más liviana [y] más fácil de usar, y ampliar sus capacidades admitiendo una mayor variedad de hardware y más regiones para consultar la intensidad del carbono vivo”, Anthony dicho.
El El proyecto es de código abierto., y los investigadores dicen que "fomentan activamente" las contribuciones de cualquiera que quiera participar.
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