–
A.I. za poglobljeno učenje je tehnologija strojnega učenja, ki poganja vse, od vrhunske obdelave naravnega jezika do orodij za strojni vid. Morda tudi poganja podnebne spremembe – kot posledica ogromne porabe energije in emisij CO2, povezanih z usposabljanjem teh modelov globokega učenja. Ker je uporaba globokega učenja eksplodirala, se je povečala tudi računalniška moč, povezana z njimi, čeprav se ta učinek redko preučuje.
Raziskovalci na oddelku za računalništvo Univerze v Kopenhagnu pa si prizadevajo to spremeniti. Razvili so orodje, imenovano Carbontracker, ki izračuna porabo energije, povezano z algoritmi globokega učenja, in nato to pretvori v napovedi o emisijah CO2.
Povezano
- BigSleep A.I. je kot Google Image Search za slike, ki še ne obstajajo
- Znanstveniki so vprašali A.I. analizirati fosilni zapis. To je tisto, kar je našel
- A.I. bi lahko imela ključno vlogo pri rojstvu jutrišnjih otrok IVF
"[Carbontracker] je implementiran kot paket ali razširitev za priljubljen programski jezik Python, kjer poteka večina strojnega učenja,"
Benjamin Kanding, eden od raziskovalcev, ki je delal na projektu, je povedal za Digital Trends. »[To] deluje tako, da med usposabljanjem modela občasno meri porabo energije strojne opreme, na kateri model se usposobi in med usposabljanjem poizveduje o živi lokalni intenzivnosti ogljika – CO2, ki se izpusti zaradi porabe električne energije. regiji. Te številke se nato združijo, da se oceni skupni ogljični odtis usposabljanja in razvoja modelov.«Priporočeni videoposnetki
A.I. orodja, na katera se zanašamo
Količina energije, ki jo porabijo nekatera orodja, na katera se vsakodnevno zanašamo, je precej grozljiva. Na primer, a 2019 študija raziskovalci z britanske Univerze v Bristolu so predlagali, da imajo videoposnetki v YouTubu ogljični odtis v višini približno 10 milijonov ton ekvivalenta CO2 vsako leto. Predlagali so, da bi izvajanje nekaterih sorazmerno manjših popravkov kode lahko vsako leto prihranilo od 100.000 do 500.000 ton ekvivalenta CO2.
V primeru Carbontrackerja je Kanding dejal, da cilj ni kazati na določene modele in trditi, da "uničujejo okolje". Namesto tega je poskušati povečati ozaveščenost o vplivu računalniško intenzivnih raziskav in spodbujati razvoj energetsko učinkovitih globokih nevronskih mrež in "odgovorno računalništvo." Upajmo, da bi to lahko privedlo do zmanjšanja ogljičnih odtisov, povezanih z usposabljanjem in razvojem poglobljenega učenja modeli. (Ena od možnih takojšnjih rešitev bi bila zagotoviti, da se usposabljanje izvaja v podatkovnih centrih, ki jih poganja zelena energija.)
Vendar pa raziskovalci nakazujejo, kako pomemben je okoljski vpliv nekaterih AI. orodja so lahko. Na primer, en sam trening za izjemno napreden jezikovni model GPT-3 za globoko učenje domnevno porabi enakovredno energijo kot 126 domov v domovini raziskovalcev na Danskem. Prav tako izpusti enako količino CO2 kot skoraj 44.000 milj vožnje z avtomobilom.
Lasse F. Wolff Anthony, drugi raziskovalec na projektu, je dejal, da trenutno ni načrtov, da bi bil Carbontracker na voljo v obliki vtičnika za kodirnike. »Trenutni cilji Carbontrackerja so izboljšati orodje v Pythonu tako, da postane lažje [in] enostavnejše za uporabo ter razširi svoje zmogljivosti s podporo večjemu številu strojne opreme in več regij za poizvedovanje o intenzivnosti živega ogljika,« Anthony rekel.
The projekt je odprtokoden, in raziskovalci pravijo, da "aktivno spodbujajo" prispevke vseh, ki želijo sodelovati.
Priporočila urednikov
- Kako bi lahko Nintendo uporabil A.I. za prenos iger 4K na Switch Pro
- Pameten novi A.I. sistem obljublja, da bo treniral vašega psa, ko ste zdoma
- Ta osnovna človeška veščina je naslednji pomemben mejnik za A.I.
- Pametni kamuflažni našitek bi lahko prikril bojna letala pred A.I. orodja za prepoznavanje
- Ta pametni novi A.I. pomočnik bo namesto vas pregledal in blokiral robotske klice
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi pomagajo bralcem slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
