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L'IA d'apprentissage profond est la technologie d'apprentissage automatique qui alimente tout, du traitement du langage naturel de pointe aux outils de vision industrielle. Cela pourrait également alimenter le changement climatique, en raison de la consommation massive d’énergie et des émissions de CO2 associées à la formation de ces modèles d’apprentissage en profondeur. À mesure que l’utilisation du deep learning a explosé, la puissance de calcul qui y est associée a également explosé, même si cet effet est rarement étudié.
Des chercheurs du département d’informatique de l’université de Copenhague s’efforcent toutefois de changer cette situation. Ils ont développé un outil appelé Carbontracker, qui calcule la consommation d’énergie associée à des algorithmes d’apprentissage en profondeur, puis la convertit en prédiction sur les émissions de CO2.
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"[Carbontracker] est implémenté sous forme de package, ou d'extension, pour le langage de programmation populaire Python, où la majorité de l'apprentissage automatique a lieu." Benjamin Kanding, l'un des chercheurs qui ont travaillé sur le projet, a déclaré à Digital Trends. « La façon dont cela fonctionne est que, pendant la formation du modèle, il mesure périodiquement la consommation d'énergie du matériel sur lequel le Le modèle est formé et interroge l'intensité carbone locale en direct - le CO2 émis par la consommation d'électricité - dans la formation région. Ces chiffres sont ensuite combinés pour donner une estimation de l’empreinte carbone totale de la formation et du développement des modèles.
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L'A.I. les outils sur lesquels nous comptons
La quantité d’énergie utilisée par certains des outils sur lesquels nous comptons quotidiennement est assez terrifiante. Par exemple, un Etude 2019 Des chercheurs de l’Université britannique de Bristol ont suggéré que les vidéos YouTube ont une empreinte carbone d’environ 10 millions de tonnes d’équivalent CO2 chaque année. Ils ont suggéré que quelques modifications relativement mineures du code pourraient permettre d’économiser entre 100 000 et 500 000 tonnes d’équivalent CO2 chaque année.
Dans le cas de Carbontracker, Kanding a déclaré que l’objectif n’est pas de pointer du doigt des modèles spécifiques et de prétendre qu’ils « détruisent l’environnement ». Au lieu de cela, c'est un tenter de sensibiliser à l’impact de la recherche à forte intensité de calcul et de promouvoir le développement de réseaux neuronaux profonds économes en énergie et « informatique responsable ». Nous espérons que cela pourrait conduire à la réduction de l’empreinte carbone associée à la formation et au développement du deep learning. des modèles. (Une solution possible à court terme serait de garantir que la formation soit dispensée dans des centres de données alimentés par de l’énergie verte.)
Cependant, les chercheurs donnent des indications sur l’importance de l’impact environnemental de certains systèmes d’IA. les outils peuvent l'être. Par exemple, une seule séance de formation pour le modèle de langage d'apprentissage profond ultra-avancé GPT-3 consomme l’équivalent d’énergie de 126 foyers au Danemark, pays natal des chercheurs. Il rejette également la même quantité de CO2 que près de 44 000 miles de conduite en voiture.
Lasse F. Wolff Anthony, un autre chercheur du projet, a déclaré qu'il n'était actuellement pas prévu de rendre Carbontracker disponible sous la forme d'un plug-in pour les codeurs. « Les objectifs actuels de Carbontracker sont d'améliorer l'outil en Python en le rendant plus léger [et] plus facile à utiliser, et de étendre ses capacités en prenant en charge une plus grande variété de matériel et davantage de régions pour interroger l'intensité carbone réelle », Anthony dit.
Le le projet est open source, et les chercheurs affirment qu’ils « encouragent activement » les contributions de tous ceux qui souhaitent s’impliquer.
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