И зкуственият интелект е възприеман като следващата историческа стъпка в развитието не само на технологиите, но и на света. Вече има много интелигентни алторитми, които работят дори и с услуги, които хората използват ежедневно. Те обаче се нуждаят от огромно количество енергия и това повдига въпроса дали не допринасят и за глобалното затопляне.
Учени от Университета на Копенхаген са разработили софтуерен инструмент, който да анализира енергийната консумация на подобни алгоритми и да я конвертира в прогноза за емисиите въглероден диоксид, които се генерират, съобщава DigitalTrends. Системата Carbontracker може да се добавя като софтуерен модул към алгоритмите за машинно обучение - фазата, когато се използват най-много хардуерни ресурси.
Учените дават за пример, че само една тренировъчна сесия на модела GPT-3 например може да консумира енергия колкото 126 средностатистически датски домакинства. Това е равно на въглероден диоксид от автомобил, който е изминал около 70 000 км.
Целта на Carbontracker е да помогне на създателите на изкуствен интелект да проследяват консумацията на енергия и да правят промени в начина на работа, за да намалят вредните емисии. Проектът е с отворен код, като ще може да се доразвива от всеки.
Един от начините за намаляване на вредните емисии е по-интензивните процеси да се извършват от центрове за данни, които използват само "зелена" енергия. Другият е чрез оптимизиране на кода. Проучване на Университета на Бристол от 2019 г. например изчислява, че само гледането на клипове в YouTube генерира около 10 млн. тона въглероден диоксид годишно. Учените смятат, че чрез леки промени в кода на платформата, може да се спестят между 100 000 и 500 000 тона годишно.
