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IA de aprendizagem profunda é a tecnologia de aprendizado de máquina que alimenta tudo, desde processamento de linguagem natural de ponta até ferramentas de visão de máquina. Pode também estar a alimentar as alterações climáticas — como resultado do enorme consumo de energia e das emissões de CO2 associadas à formação destes modelos de aprendizagem profunda. À medida que o uso do aprendizado profundo explodiu, também cresceu o poder computacional associado a ele, embora esse efeito raramente seja estudado.
No entanto, investigadores do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Copenhaga estão a trabalhar para mudar isso. Eles desenvolveram uma ferramenta chamada Carbontracker, que calcula o consumo de energia associado a algoritmos de aprendizagem profunda e depois converte isso em uma previsão sobre as emissões de CO2.
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“[Carbontracker] é implementado como um pacote, ou extensão, para a popular linguagem de programação Python, onde ocorre a maior parte do aprendizado de máquina”, Benjamim Kanding, um dos pesquisadores que trabalhou no projeto, disse ao Digital Trends. “A forma como funciona é que, durante o treinamento do modelo, mede periodicamente o consumo de energia do hardware no qual o modelo é treinado e consulta a intensidade de carbono local ao vivo - o CO2 emitido pelo consumo de eletricidade - no treinamento região. Esses números são então combinados para fornecer uma estimativa da pegada de carbono total do treinamento e desenvolvimento de modelos.”
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A IA ferramentas nas quais confiamos
A quantidade de energia utilizada por algumas das ferramentas das quais dependemos diariamente é bastante assustadora. Por exemplo, um Estudo de 2019 por pesquisadores da Universidade de Bristol, no Reino Unido, sugeriram que os vídeos do YouTube carregam uma pegada de carbono de cerca de 10 milhões de toneladas de CO2 equivalente a cada ano. Eles sugeriram que a realização de alguns ajustes relativamente pequenos no código poderia economizar de 100.000 a 500.000 toneladas de CO2 equivalente a cada ano.
No caso do Carbontracker, Kanding disse que o objetivo não é apontar modelos específicos e alegar que estão “arruinando o meio ambiente”. Em vez disso, é um tentar aumentar a conscientização sobre o impacto da pesquisa com uso intensivo de computação e promover o desenvolvimento de redes neurais profundas com eficiência energética e “computação responsável”. Esperançosamente, isso poderia levar à redução das pegadas de carbono associadas ao treinamento e desenvolvimento de aprendizagem profunda modelos. (Uma possível solução imediata seria garantir que a formação fosse realizada em centros de dados alimentados por energia verde.)
No entanto, os investigadores dão algumas indicações sobre o quão significativo é o impacto ambiental de certas IA. ferramentas podem ser. Por exemplo, uma única sessão de treinamento para o modelo de linguagem de aprendizagem profunda ultraavançado GPT-3 consome repotedly a energia equivalente a 126 casas na Dinamarca, país natal dos investigadores. Ele também emite a mesma quantidade de CO2 que quase 44.000 milhas dirigindo um carro.
Lasse F. Wolff Anthony, outro pesquisador do projeto, disse que não há planos atuais para disponibilizar o Carbontracker na forma de um plug-in para codificadores. “Os objetivos atuais do Carbontracker são melhorar a ferramenta em Python, tornando-a mais leve [e] mais fácil de usar, e ampliar seus recursos, suportando uma maior variedade de hardware e mais regiões para consultar a intensidade de carbono vivo”, Anthony disse.
O projeto é de código aberto, e os pesquisadores dizem que “encorajam ativamente” as contribuições de qualquer pessoa que queira se envolver.
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