–
Süvaõppega A.I. on masinõppetehnoloogia, mis võimaldab kõike alates tipptasemel loomuliku keele töötlemisest kuni masinnägemistööriistadeni. See võib olla ka kliimamuutuste mõjuvõimu – nende süvaõppemudelite väljaõppega seotud tohutu energiatarbimise ja CO2-heite tõttu. Kuna süvaõppe kasutamine on plahvatuslikult kasvanud, on ka nendega seotud arvutusvõimsus kasvanud, kuigi seda mõju uuritakse harva.
Kopenhaageni ülikooli arvutiteaduse osakonna teadlased töötavad siiski selle muutmise nimel. Nad on välja töötanud tööriista nimega Carbontracker, mis arvutab välja süvaõppe algoritmidega seotud energiatarbimise ja teisendab selle seejärel CO2-heite prognoosiks.
Seotud
- BigSleep A.I. on nagu Google'i pildiotsing piltide jaoks, mida veel pole
- Teadlased küsisid A.I. analüüsida fossiilide andmeid. See on see, mida see leidis
- A.I. võib mängida olulist rolli homsete IVF-i laste sünnis
"[Carbontracker] on rakendatud paketi või laiendusena populaarsele programmeerimiskeelele Python, kus toimub suurem osa masinõppest."
Benjamin Kanding, ütles üks projekti kallal töötanud teadlastest Digital Trendsile. "See toimib nii, et mudelitreeningu ajal mõõdab see perioodiliselt selle riistvara energiatarbimist, millel mudel on koolitatud ja küsib koolitusel reaalajas kohalikku süsinikuintensiivsust – elektritarbimisest eralduvat CO2 piirkond. Seejärel kombineeritakse need numbrid, et anda hinnang mudeli koolituse ja arenduse süsiniku jalajäljele.Soovitatud videod
A.I. tööriistad, millele me tugineme
Energia hulk, mida kasutavad mõned tööriistad, millele me igapäevaselt toetume, on päris hirmutav. Näiteks a 2019. aasta uuring Ühendkuningriigi Bristoli ülikooli teadlased väitsid, et YouTube'i videote süsiniku jalajälg on umbes 10 miljonit tonni CO2 ekvivalenti igal aastal. Nad väitsid, et mõne suhteliselt väikese koodimuutuse läbiviimine võib igal aastal säästa 100 000–500 000 tonni CO2 ekvivalenti.
Carbontrackeri puhul ütles Kanding, et eesmärk ei ole osutada konkreetsetele mudelitele ja väita, et need "rikuvad keskkonda". Selle asemel on see an püüda tõsta teadlikkust arvutusmahukate uuringute mõjust ning edendada energiatõhusate sügavate närvivõrkude ja "vastutustundlik andmetöötlus." See võib loodetavasti kaasa tuua süvaõppe koolituse ja arendamisega seotud süsiniku jalajälgede vähenemise mudelid. (Üks võimalik kohene lahendus oleks tagada, et koolitus viiakse läbi rohelist energiat kasutavates andmekeskustes.)
Siiski näitavad teadlased, kui oluline on teatud A.I. keskkonnamõju. tööriistad võivad olla. Näiteks ühe treeningu jaoks üliarenenud süvaõppe keelemudel GPT-3 tarbib väidetavalt sama palju energiat kui 126 kodu teadlaste kodumaal Taanis. Samuti ajab see välja sama palju CO2 kui peaaegu 44 000 miili autoga sõites.
Lasse F. Projekti teine teadlane Wolff Anthony ütles, et praegu ei ole plaanis teha Carbontracker kodeerijate jaoks pistikprogrammi kujul kättesaadavaks. "Carbontrackeri praegused eesmärgid on Pythonis tööriista täiustamine, muutes selle kergemaks [ja] hõlpsamini kasutatavaks ning laiendada selle võimalusi, toetades suuremat valikut riistvara ja rohkem piirkondi, kus on võimalik uurida süsinikdioksiidi intensiivsust," Anthony ütles.
The projekt on avatud lähtekoodiga, ja teadlased väidavad, et nad julgustavad aktiivselt osalema kõiki, kes soovivad osaleda.
Toimetajate soovitused
- Kuidas Nintendo saaks kasutada A.I. 4K-mängude toomiseks Switch Pro'sse
- Nutikas uus A.I. süsteem lubab teie koera koolitada, kui olete kodust eemal
- See inimlik põhioskus on A.I jaoks järgmine oluline verstapost.
- Nutikas kamuflaažiplaaster võib A.I eest varjata hävitajaid. äratundmisvahendid
- See nutikas uus A.I. assistent sõelub ja blokeerib teie eest robothelistajad
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
