Pe măsură ce inteligența artificială (IA) continuă să transforme industriile și să deschidă noi oportunități, impactul său asupra mediului este, de asemenea, un motiv de îngrijorare. Deși IA are un potențial imens de combatere a schimbărilor climatice, ea contribuie în mod paradoxal la problema pe care își propune să o rezolve. Intensitatea computațională a instruirii și implementării IA lasă o amprentă de carbon semnificativă. Așadar, care este modalitatea responsabilă de a savura beneficiile IA fără a agrava criza climatică? Răspunsul este IA verde.

Deci, ce este IA verde?

Inteligența artificială verde (IA verde) este o mișcare și o inovație care urmărește să echilibreze progresul tehnologic cu sustenabilitatea mediului. IA verde, denumită și IA durabilă sau IA cu emisii zero nete, cuprinde practici de reducere a amprentei de carbon a tehnologiilor de inteligență artificială. Spre deosebire de abordările tradiționale, IA verde integrează sustenabilitatea în fiecare etapă a ciclului de viață al IA, de la cercetare și dezvoltare până la implementare și întreținere.

În plus, înțelegerea diferențelor dintre IA convențională și IA verde este esențială pentru abordarea acestei provocări tot mai mari.

IA tradițională vs. IA verde: o lume a diferențelor

IA tradițională se concentrează pe obținerea unei precizii de neegalat în sarcini precum traducerea limbilor, recunoașterea imaginilor și condusul autonom. Deși aplicațiile sale sunt revoluționare, această precizie are un cost. Antrenarea modelelor de IA la scară largă necesită adesea resurse computaționale enorme, consumând cantități uriașe de energie.

De exemplu, un studiu realizat de nature.com a arătat că amprenta de carbon a antrenării unui singur model lingvistic este egală cu aproximativ 300.000 kg de emisii de dioxid de carbon. Aceasta ar putea fi cuantificată ca echivalentul a 125 de zboruri dus-întors între New York și Beijing, o cuantificare pe care o pot vizualiza și persoanele nespecializate.

Prin urmare, IA convențională trece cu vederea eficiența energetică. De asemenea, crește costurile pentru companii și exclude jucătorii mai mici de la intrarea în peisajul IA. Cel mai rău rezultat este daunele aduse mediului de amprenta sa de carbon, suprimând potențialul său de a atenua schimbările climatice.

În schimb, IA verde prioritizează practicile eficiente din punct de vedere energetic. Concentrându-se pe dezvoltarea durabilă și implementarea sistemelor de IA, aceasta urmărește să minimizeze daunele aduse mediului fără a compromite inovația. IA verde introduce eficiența ca o metrică cheie, alături de acuratețe. De asemenea, susține soluții care oferă performanțe ridicate, conservând în același timp resursele.

Inteligența artificială alimentează inovația, dar cu ce cost?

Am proiectat acest studiu de la ScienceDirect pentru a înțelege apetitul energetic pentru soluțiile de inteligență artificială. Inteligența artificială se dezvoltă rapid , cu nevoi de date mai mari și modele mai complexe. Cu toate acestea, acest lucru nu duce întotdeauna la îmbunătățiri la fel de mari în ceea ce privește precizia. Deși modelele lingvistice mari (LLM), precum ChatGPT, stimulează inovația, ele vin cu costuri semnificative pentru mediu. Să aprofundăm…

Apetitul energetic în creștere al inteligenței artificiale

Același raport explică faptul că antrenamentul GPT-3, de exemplu, a consumat 1287 MWh de electricitate și a emis 550 de tone de dioxid de carbon – comparabil cu un zbor de 33 de ori între Australia și Regatul Unit.

Energia necesară pentru inteligența artificială nu este doar în timpul antrenamentului. Utilizarea sistemelor precum GPT-3 are și un cost considerabil. Numai în ianuarie 2023, GPT-3 a procesat 590 de milioane de interogări, consumând echivalentul energiei a 175.000 de persoane. La o scară mai mică, fiecare interogare ChatGPT folosește la fel de multă energie ca și alimentarea unui bec LED de 5W timp de peste o oră.

Fig: Emisii echivalente de CO2 pentru antrenarea modelelor ML (albastru) și pentru cazuri reale (violet). Între paranteze, miliardele de parametri ajustați pentru fiecare model.

Raportul recent al Deloitte , „ Powering Artificial Intelligence: A study of AI’s environmental footprint” (Dând putere inteligenței artificiale: un studiu al amprentei de mediu a inteligenței artificiale ), a dezvăluit următoarele constatări:

• Între 2021 și 2022, centrele de date au reprezentat 98% din consumul suplimentar de energie electrică al Meta și 72% din consumul Apple între 2022 și 2023.
• Adoptarea inteligenței artificiale va alimenta cererea de energie a centrelor de date, ajungând probabil la 1.000 de terawați-oră (TWh) până în 2030 și putând crește până la 2.000 TWh până în 2050.
• Aceasta va reprezenta 3% din consumul global de energie electrică, indicând o creștere mai rapidă decât în ​​cazul altor utilizări, cum ar fi mașinile electrice și producția de hidrogen verde.

Centre de date cu inteligență artificială: eficiente energetic sau risipă de energie?

Centrele de date reprezintă coloana vertebrală a instruirii și implementării în domeniul inteligenței artificiale, adesea denumite „ cloud ” . Cu toate acestea, ele se bazează pe infrastructura fizică pentru calcul, procesare, stocare și schimb de date. Acestea necesită o putere masivă și contribuie semnificativ la consumul de energie al companiilor de tehnologie .

Diferite tipuri de centre de date au cerințe energetice unice . Sălile de calculatoare de bază gestionează sarcini simple, în timp ce centrele de date pentru întreprinderi de dimensiuni medii și mari gestionează operațiuni mai complexe. Centrele de date hiperscalare, deținute de giganți tehnologici , au o densitate hardware maximă și gestionează sarcini de lucru masive, consumând cea mai mare parte a energiei.

În cadrul acestei categorii, centrele de date hiperscalare bazate pe inteligență artificială (IA) apar ca un segment distinct. Aceste centre sunt special construite pentru sarcini de inteligență artificială generativă și învățare automată, necesitând GPU-uri de înaltă performanță pentru antrenarea și inferența modelelor.

Acest lucru duce la un consum mai mare de energie al serverelor și la necesitatea unor sisteme avansate de răcire, crescând și mai mult consumul de energie . Centrele de date mai mici adesea nu au capacitatea necesară pentru aceste sarcini de lucru cu solicitare mare, ceea ce duce la creșterea facilităților hiperscalabile axate pe inteligență artificială .

Însă, pe măsură ce se extind, rămâne o întrebare critică: Cât de sustenabile sunt centrele de date hiperscalare bazate pe inteligență artificială în lupta împotriva schimbărilor climatice?

Ei bine, aici capătă importanță cererea pentru inteligența artificială verde.

De ce contează inteligența artificială verde?

Costul ecologic al inteligenței artificiale nu mai este o ipoteză , este palpabil peste tot. Chiar și tehnologiile blockchain, precum mineritul de criptomonede, au demonstrat cum inovația digitală necontrolată poate duce la un consum de energie nesustenabil.

Trecând direct la subiect, inteligența artificială verde promite inversarea acestei tendințe. De exemplu, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot optimiza lanțurile de aprovizionare, pot reduce deșeurile și pot îmbunătăți eficiența rețelei energetice. Dacă este dezvoltată în mod responsabil, inteligența artificială ar putea deveni forța motrice cheie din spatele efortului global de a atinge neutralitatea emisiilor de carbon.

Astfel, prin combinarea inovației cu sustenabilitatea, inteligența artificială verde poate satisface cererea tot mai mare de putere de calcul, reducând în același timp impactul său asupra mediului .

Principiile de bază ale inteligenței artificiale verzi

Aceasta înseamnă valorificarea unor soluții de inteligență artificială care nu sunt doar eficiente în optimizarea consumului de energie în aplicații, ci și, în mod inerent, consumatoare reduse de energie. Este crucial să se echilibreze beneficiile inteligenței artificiale cu impactul său asupra mediului. Aceasta înseamnă că inteligența artificială ar trebui să susțină obiectivele de sustenabilitate și nu să agraveze problemele pe care își propune să le rezolve. 

Eficiență energetică

Inteligența artificială verde încurajează proiectarea de algoritmi și modele care consumă mai puțină energie. Cercetătorii pot realiza acest lucru prin dezvoltarea de modele ușoare sau prin instalarea de tehnici precum reducerea performanței, cuantizarea și distilarea modelelor, care reduc cerințele de calcul.

Optimizare hardware

Utilizarea de hardware eficient din punct de vedere energetic, cum ar fi GPU-urile cu FLOPS pe watt mai mari sau unitățile de procesare Tensor (TPU) specializate, poate reduce semnificativ consumul de energie al inteligenței artificiale . Paralelizarea sarcinilor pe mai multe nuclee ajută, de asemenea, la reducerea timpilor de antrenament și a emisiilor, deși un număr excesiv de nuclee poate crește consumul de energie în mod disproporționat.

O altă tehnică este edge computing , care înseamnă procesarea datelor la nivel local pentru a evita transmisiile mari consumatoare de energie către cloud sau centre de date și optimizarea resurselor pentru dispozitivele IoT (Internetul Lucrurilor). Împreună, aceste strategii permit performanțe puternice ale inteligenței artificiale cu o amprentă ecologică mai mică.

Optimizarea centrelor de date

Adoptarea surselor de energie regenerabilă pentru alimentarea centrelor de date și a operațiunilor de inteligență artificială este o etapă importantă a inteligenței artificiale verzi. Companii precum Google și Microsoft sunt deja în fruntea acestei tendințe prin tranziția serviciilor lor cloud către o funcționare bazată pe energie curată.

Pentru a face centrele de date mai eficiente din punct de vedere energetic, cercetătorii au creat algoritmi și cadre care echilibrează sarcinile serverelor, optimizează sistemele de răcire și alocă resursele mai eficient . Toate aceste procese sunt incluse în optimizarea centrelor de date, care reduce consumul de energie și emisiile.

Transparență și accesibilitate

Inteligența artificială verde promovează transparența în raportarea costurilor de mediu ale proiectelor de inteligență artificială. Indicatorii standardizați pentru consumul de energie și emisii pot ajuta dezvoltatorii și organizațiile să ia decizii informate cu privire la strategiile lor de inteligență artificială.

Unele dintre instrumentele utilizate pentru estimarea amprentei de carbon a tehnologiilor de inteligență artificială sunt CarbonTracker, CodeCarbon, Green Algorithms și PowerTop .

În plus, prin reducerea barierelor computaționale, inteligența artificială verde promovează incluziunea. Organizațiile mai mici și cercetătorii obțin acces la instrumente avansate fără a se împovăra cu costuri de mediu și financiare ridicate .

Politici care promovează inteligența artificială verde

Obiectivele de Dezvoltare Durabilă (ODD) ale Națiunilor Unite subliniază necesitatea unui viitor sustenabil. Obiective precum  Energia Curată și Accesibilă și Industria, Inovația și Infrastructura stimulează ascensiunea IA Verde. Liderii din industrie regândesc designul și operațiunile centrelor de date pentru a reduce consumul de energie și impactul asupra mediului. Acest lucru demonstrează dorința lor de a demonstra eforturi proactive în direcția sustenabilității. 

Deși inițiativele Green AI sunt în mare parte conduse de industrie, unele regiuni implementează politici de sprijin. Acestea variază de la monitorizarea centrelor de date cu impact redus până la reglementări mai stricte pentru zonele în care stabilitatea rețelei este în pericol. Prin urmare, echilibrarea acestor politici poate încuraja practici sustenabile fără a muta operațiunile în regiuni mai puțin reglementate.

Printre politicile notabile se numără:

• Codul European de Conduită pentru Centrele de Date (CoC UE DC)
• Directiva privind eficiența energetică (EED)
• Foaia de parcurs a Centrului de Date Verzi din Singapore

China a introdus, de asemenea, măsuri precum Planul de acțiune pe trei ani privind noile centre de date, în timp ce SUA nu dispune de reglementări la nivel federal specifice centrelor de date.

Factorii de decizie politică pot amplifica aceste eforturi prin dezvoltarea în comun a standardelor cu liderii din industrie. Strategiile de colaborare asigură că centrele de date îndeplinesc obiectivele climatice fără a compromite creșterea sau stabilitatea rețelei.

Inteligența artificială verde demonstrează că, prin politicile și inovațiile potrivite, industria tehnologică poate deschide calea către un viitor mai sustenabil.

Inteligența artificială verde intră în centrul atenției la COP29

În timp ce liderii mondiali s-au reunit la Baku, Azerbaidjan, pentru COP29, discuțiile au evidențiat rolul inteligenței artificiale în promovarea sustenabilității mediului. Un panel găzduit de Deloitte a reunit experți de la NVIDIA, Crusoe Energy Systems, EON și Agenția Internațională pentru Energie (IEA) pentru a explora strategii de reducere a amprentei ecologice a inteligenței artificiale .

Josh Parker, director senior pentru sustenabilitate juridică și corporativă la NVIDIA, a declarat:

„Observăm o tendință foarte rapidă către răcirea cu lichid direct pe cip, ceea ce înseamnă că necesarul de apă din centrele de date scade dramatic chiar acum.”

Potrivit NVIDIA, proiectarea centrelor de date menținând eficiența energetică ca prioritate absolută încă de la început este esențială. Pe măsură ce cerințele pentru inteligența artificială cresc, infrastructura sustenabilă va fi esențială. Parker a subliniat că centrele de date actuale devin depășite și ineficiente.

El a adăugat că platformele de calcul accelerat sunt de 10 ori mai eficiente decât sistemele tradiționale pentru rularea sarcinilor de lucru. Acest lucru creează o oportunitate semnificativă de a reduce consumul de energie în infrastructurile existente.

Calcul accelerat: o cale către inteligența artificială verde

Parker a subliniat încă o dată că accelerated computing reprezintă cea mai eficientă platformă din punct de vedere energetic pentru inteligența artificială și multe alte aplicații. În ultimii ani, eficiența energetică pentru accelerated computing s-a îmbunătățit dramatic, cu o reducere de 100.000 de ori a consumului de energie .

• Doar în ultimii doi ani, consumul de energie pentru sarcinile de inferență bazate pe inteligență artificială a scăzut cu  96% , sistemele devenind  de 25 de ori mai eficiente pentru aceeași sarcină de lucru.

Calculul accelerat utilizează GPU-uri pentru a procesa sarcinile mai rapid și mai eficient decât procesoarele tradiționale. Prin gestionarea simultană a mai multor sarcini, GPU-urile reduc energia necesară pentru sarcinile de lucru bazate pe inteligența artificială. Este una dintre tehnicile care se încadrează în eficiența hardware și optimizarea centrelor de date.

În plus, NVIDIA a subliniat necesitatea unei infrastructuri eficiente din punct de vedere energetic în centrele de date. Inovații precum GPU-urile răcite cu lichid transformă metodele de răcire. Spre deosebire de sistemele de aer condiționat tradiționale, răcirea cu lichid direct pe cip consumă mai puțină energie și apă, menținând în același timp un control eficient al temperaturii.

Concluzia

Constatările Deloitte au demonstrat cu măiestrie potențialul inteligenței artificiale în stimularea economiilor neutre din punct de vedere climatic. Strategiile de inteligență artificială verde se concentrează pe minimizarea impactului asupra mediului prin îmbunătățirea designului hardware și creșterea utilizării energiei regenerabile.

Liderii din industrie sunt în fruntea acestor eforturi, subliniind eficacitatea practicilor de calcul sustenabile. Trecerea către calcul accelerat și design eficient din punct de vedere energetic deschide calea pentru ca inteligența artificială să sprijine obiectivele climatice globale.

În contextul unei crize climatice, integrarea principiilor IA verzi nu mai este opțională, ci esențială. Prin redefinirea modului în care sunt dezvoltate soluțiile de IA , putem valorifica puterea lor în scopuri benefice, minimizând în același timp impactul lor asupra mediului. Drumul de urmat necesită efort colectiv, inovație și responsabilitate. Nu în ultimul rând, IA verde nu este doar un imperativ tehnologic, ci o responsabilitate morală de a asigura un viitor mai ecologic.