–
Głębokie uczenie się AI to technologia uczenia maszynowego, która napędza wszystko, od najnowocześniejszego przetwarzania języka naturalnego po narzędzia widzenia maszynowego. Może także napędzać zmianę klimatu – w wyniku ogromnego zużycia energii i emisji CO2 związanych ze szkoleniem tych modeli głębokiego uczenia się. Wraz ze wzrostem wykorzystania głębokiego uczenia się wzrosła także związana z nim moc obliczeniowa, chociaż efekt ten jest rzadko badany.
Naukowcy z Wydziału Informatyki Uniwersytetu w Kopenhadze pracują jednak nad tym, aby to zmienić. Opracowali narzędzie o nazwie Carbontracker, które oblicza zużycie energii związane z algorytmami głębokiego uczenia się, a następnie przekształca je w prognozę dotyczącą emisji CO2.
Powiązany
- Sztuczna inteligencja BigSleep jest jak wyszukiwarka grafiki Google, szukająca zdjęć, które jeszcze nie istnieją
- Naukowcy zapytali A.I. do analizy zapisu kopalnego. Oto, co znaleziono
- sztuczna inteligencja mogą odegrać kluczową rolę w narodzinach przyszłych dzieci z zapłodnieniem in vitro
„[Carbontracker] został zaimplementowany jako pakiet lub rozszerzenie popularnego języka programowania Python, w którym odbywa się większość uczenia maszynowego” Benjamina Kandinga– powiedział Digital Trends jeden z badaczy pracujących nad projektem. „Działa to w ten sposób, że podczas uczenia modelu okresowo mierzy zużycie energii przez sprzęt, na którym działa model jest szkolony i podczas szkolenia pyta o aktualną lokalną intensywność emisji dwutlenku węgla – CO2 emitowanego w wyniku zużycia energii elektrycznej region. Liczby te są następnie łączone w celu oszacowania całkowitego śladu węglowego szkolenia i rozwoju modeli”.
Polecane filmy
Sztuczna inteligencja narzędzia, na których polegamy
Ilość energii zużywanej przez niektóre narzędzia, na których polegamy na co dzień, jest wręcz przerażająca. Na przykład: Badanie 2019 badacze z brytyjskiego Uniwersytetu w Bristolu zasugerowali, że filmy w YouTube niosą co roku ślad węglowy wynoszący około 10 milionów ton ekwiwalentu CO2. Zasugerowali, że wprowadzenie kilku stosunkowo drobnych poprawek w kodzie mogłoby zaoszczędzić od 100 000 do 500 000 ton ekwiwalentu CO2 rocznie.
W przypadku Carbontrackera Kanding stwierdził, że celem nie jest wskazywanie konkretnych modeli i twierdzenie, że „rujnują środowisko”. Zamiast tego jest to próbę podniesienia świadomości na temat wpływu badań wymagających dużej mocy obliczeniowej oraz promowania rozwoju energooszczędnych głębokich sieci neuronowych i „odpowiedzialne przetwarzanie danych”. Można mieć nadzieję, że doprowadzi to do zmniejszenia śladu węglowego związanego ze szkoleniem i rozwojem głębokiego uczenia się modele. (Jednym z możliwych rozwiązań doraźnych byłoby zapewnienie przeprowadzania szkoleń w centrach danych zasilanych zieloną energią.)
Jednakże badacze dają pewne wskazówki na temat tego, jak znaczący wpływ na środowisko niektórych AI. narzędzia mogą być. Na przykład pojedyncza sesja szkoleniowa dla ultrazaawansowany model języka głębokiego uczenia się GPT-3 podobno zużywa równowartość energii 126 domów w rodzinnej Danii badaczy. Wydziela również taką samą ilość CO2, jak przejechanie samochodem prawie 70 000 km.
Lass F. Wolff Anthony, inny badacz projektu, powiedział, że nie ma obecnie planów udostępnienia Carbontrackera w formie wtyczki dla programistów. „Obecnymi celami Carbontrackera jest ulepszenie narzędzia w Pythonie poprzez uczynienie go lżejszym [i] łatwiejszym w użyciu oraz rozszerzyć swoje możliwości, obsługując większą różnorodność sprzętu i więcej regionów do sprawdzania intensywności emisji dwutlenku węgla w czasie rzeczywistym”, Anthony powiedział.
The projekt ma charakter open source, a naukowcy twierdzą, że „aktywnie zachęcają” do wnoszenia wkładu każdego, kto chce się zaangażować.
Zalecenia redaktorów
- Jak Nintendo mogłoby wykorzystać sztuczną inteligencję aby przenieść gry 4K na Switch Pro
- Inteligentna nowa sztuczna inteligencja system obiecuje wyszkolić Twojego psa, gdy będziesz poza domem
- Ta podstawowa ludzka umiejętność jest kolejnym kamieniem milowym w rozwoju sztucznej inteligencji.
- Inteligentna naszywka kamuflażowa może ukryć myśliwce przed sztuczną inteligencją. narzędzia rozpoznawania
- Ta sprytna nowa sztuczna inteligencja Asystent będzie za Ciebie sprawdzał i blokował automatyczne połączenia telefoniczne
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
