Kiek elektros energijos suvartoja dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas (DI) vis labiau tampa mūsų kasdienio gyvenimo dalimi. Jis naudojamas įvairiose srityse – nuo sveikatos priežiūros ir finansų iki transporto ir pramogų. Tačiau DI sistema veikia ne tik programinės įrangos lygiu, bet ir reikalauja daug kompiuterinių resursų, kurie, savo ruožtu, suvartoja daug elektros energijos. Kyla klausimas – kiek elektros energijos iš tikrųjų reikia dirbtinio intelekto sistemoms, ir kaip tai veikia aplinką?

Kodėl #Dirbtinis intelektas naudoja tiek daug elektros energijos?

Vienas iš pagrindinių DI energijos sąnaudų šaltinių yra duomenų apdorojimas. DI sistemoms reikia apdoroti milžiniškus kiekius duomenų, kad jos galėtų mokytis ir priimti sprendimus. Mokymosi procesas apima milijonus ar net milijardus skaičiavimo operacijų, todėl tam reikia didelio kompiuterinio pajėgumo.

Šiuolaikinės DI sistemos naudoja aukštos galios grafines plokštes (GPU) ar specializuotas skaičiavimo plokštes (TPU), kurios yra optimizuotos sudėtingiems skaičiavimams. GPU plokštės gali atlikti didelius skaičiavimus greitai, tačiau tam reikia daug elektros energijos, o ypač intensyviai dirbant – energijos suvartojimas gali būti didžiulis.

Kokie pavyzdžiai iliustruoja DI energijos sąnaudas?

Norint geriau suprasti DI energijos suvartojimą, galima pažvelgti į didelių DI modelių pavyzdžius. Vienas tokių pavyzdžių yra kalbos apdorojimo modeliai, kaip „GPT“ (generatyviniai priešpriešiniai tinklai). „OpenAI“ mokomas modelis „GPT-3“, kurio galia ir naudojamų parametrų kiekis yra milžiniškas, apytiksliai sunaudojo daugiau nei 1 gigavatvalandę elektros energijos per visą mokymo procesą. Tai atitinka dešimčių tūkstančių namų ūkių metinį energijos suvartojimą.

Kitas pavyzdys yra „AlphaGo“ – DI modelis, kurį sukūrė „DeepMind“ ir kuris tapo žymus laimėjęs prieš geriausius Go žaidėjus pasaulyje. Šio modelio apmokymui taip pat prireikė didžiulės elektros energijos. Kuo sudėtingesnė užduotis, kurią DI sprendžia, tuo daugiau energijos jis sunaudoja.

Kaip DI energijos sąnaudos veikia aplinką?

Didėjant DI naudojimui, kyla ir klausimų dėl jo poveikio aplinkai. Daugelis didžiųjų DI modelių veikia duomenų centruose, kurie sunaudoja daug elektros energijos. Elektros energijos gamyba dažnai prisideda prie anglies dvideginio (CO₂) išmetimo, kuris prisideda prie klimato kaitos. Kai kurios #kompanijos, tokios kaip „Google“ ar „Microsoft“, jau imasi veiksmų ir investuoja į atsinaujinančius energijos šaltinius, kad sumažintų DI energijos sąnaudas ir poveikį aplinkai.

Nors nauji duomenų centrai vis dažniau naudoja saulės, vėjo ar hidroelektrinę energiją, tačiau ne visi regionai turi galimybes plėtoti atsinaujinančios energijos infrastruktūrą. Tai reiškia, kad dauguma DI sistemų vis dar priklauso nuo tradicinių energijos šaltinių.

Ar yra būdų sumažinti DI energijos suvartojimą?

Vienas iš galimų būdų sumažinti DI energijos suvartojimą yra plėtoti efektyvesnes DI technologijas. Inžinieriai ir mokslininkai siekia kurti modelius, kurie atliktų tuos pačius skaičiavimus naudodami mažiau kompiuterinės galios. Pavyzdžiui, optimizuotos DI programos ir algoritmai gali padėti sumažinti mokymosi proceso trukmę ir išteklių sąnaudas.

Kitas žingsnis – daugiau dėmesio skirti specializuotai aparatūrai. Naujos kartos procesoriai ir specializuotos plokštės gali būti pritaikytos tik tam tikroms užduotims atlikti, tokiu būdu mažinant bendrą energijos sunaudojimą. Pavyzdžiui, TPU plokštės yra optimizuotos DI modeliams ir sunaudoja mažiau elektros nei bendros paskirties GPU.

Išvada

DI sistemų energijos sąnaudos yra svarbus aspektas, kuris ateityje gali turėti didelį poveikį aplinkai ir energijos ištekliams. Visgi, naudojant efektyvesnę aparatūrą ir optimizuotus algoritmus, yra galimybių sumažinti energijos suvartojimą. Dirbtinis intelektas ateityje taps ne tik išmanesnis, bet ir draugiškesnis aplinkai, padėdamas sumažinti neigiamą technologijų poveikį planetai.