Tekoälyn alan nopeasti laajentuessa se myös vaikuttaa 2.1%: sta 3.9% maailmanlaajuisista kasvihuonekaasupäästöistä. Vihreä tekoäly tarjoaa kuitenkin kestävän ratkaisun, joka pienentää näitä ympäristökustannuksia tinkimättä sen eduista. Lue, kun keskustelemme sen eri ominaisuuksista ja vaikutuksista.
Vihreän tekoälyn edut
Renderöintimenetelmien tutkiminen tietojenkäsittelyä tai tekoälyä hiilitehokkaalla tavalla määrittelee vihreän tekoälyn alueen. Se on orastava toimiala, jonka tavoitteena ei ole pelkästään lieventää teknologian ympäristövaikutuksia ja ihmisten toimien vaikutuksia, vaan myös kamppailla ilmastonmuutoksen kanssa kehittämällä ja ottamalla käyttöön kestäviä, vihreitä algoritmeja.
Katsotaanpa nyt vihreän tekoälyn etuja ja haasteita.
| Hyödyt | Haasteet |
| käytät energiatehokas tekoäly saada organisaatioille ympäristö-, sosiaali- ja hallintotavoitteita. | Datahaasteet kehitysmaissa vaikuttaa tietojen laatuun. |
| Tuottavuus ja kestävyyttä viljelijöille ja elintarviketuottajat tietopohjaisilla ratkaisuilla. | Käsittelee arkaluonteisia tietoja vaatii yksityisyyttä ja turvallisuussuoja. |
| Parantaa kaupunkielämän laatua optimoimalla kaupungin hallintonäkökohtia, kuten tieturvallisuutta, jätehuoltoa ja julkisia palveluja. | Tarvitaan asiantuntijoita, joilla on tekoäly- ja ympäristötieteen taitoja, jotka tuskin haittaavat sen kehitystä. |
Katso myös: 15+ parasta startupia, jotka kehittävät tekoälyä energiatehokkuuden parantamiseksi
Mitkä ovat vihreän tekoälyn tavoitteet?
Ympäristövaikutusten vähentämiseksi Green AI keskittyy kolmeen päätavoitteeseen ja vastaaviin käytäntöihin.
1. Tehostetaan aktiivisesti tekoälyjärjestelmien ympäristöystävällisyyttä ja resurssitehokkuutta kaksitahoista lähestymistapaa. Ensinnäkin parantamalla datakeskuksia, algoritmeja ja laitteistoa. Toiseksi hyödyntämällä vihreää energiaa sekä pilvi- tai reunalaskentaa.
2. Tekoälymallien laskennallisen ja taloudellisen taakan vähentäminen suunnittelemalla strategiaa parantaa saavutettavuutta ja kohtuuhintaisuutta kaikille. Näin voimme antaa kaikille mahdollisuuden luoda innovatiivisia tekoälyratkaisuja.
3. Varmistaaksesi, että Tekoälyn tavoitteet ovat sopusoinnussa inhimillisten arvojen ja etiikan kanssa Tekoälyn käyttäminen välineenä kiireellisten globaalien ongelmien, kuten ilmastonmuutoksen, biologisen monimuotoisuuden vähenemisen ja jopa sosiaalisen oikeudenmukaisuuden, ratkaisemiseksi on välttämätöntä.
Käyttämällä näitä ominaisuuksia hyväksi, Green AI -edut voivat optimoida tekoälyn vaikutukset ympäristöön ja yhteiskuntaan.
Ristiviittaus: Auttaako Green AI Tech jätehuollon tulevaisuutta vai haittaako sitä?
Kestäviä käytäntöjä generatiivisen tekoälyn hiilijalanjäljen vähentämiseksi
Generatiivinen tekoäly on vahva tekniikka, jolla voidaan luoda sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia ja koodia. Sillä on kuitenkin suuri vaikutus ympäristöön, koska se tarvitsee paljon tietoa ja tehokkaita tietokoneita oppiakseen ja työskennelläkseen. Tämä johtaa paljon energian käyttöön. Siksi on tärkeää käyttää kestäviä tapoja vähentää generatiivisen tekoälyn hiilidioksidipäästöjä ja hallita niitä varovasti.
Tässä on joitain tapoja parantaa tekoälyn kestävyyttä:
1. Nykyiset palveluntarjoajat luovat suuria malleja, joissa on paljon energiaa ja suuria määriä, joita voidaan käyttää uudelleen. Monet yritykset voivat käyttää pilvitietoja ja laskentaa yleensä heidän ei tarvitse rakentaa omaa tyhjästä.
2. Tee nykyisistä malleistasi parempia lisäämällä tiettyä sisältöä, joka kuluttaa paljon vähemmän virtaa kuin alkaa kouluttaa suuria uusia malleja alusta. Se tekee yrityksestä myös arvokkaamman tavoilla, joita ei tavallisissa mallintekomenetelmissä näe.
3. Voit vähentää käyttämämme energiaa rahaa säästävällä tavalla TinyML että käytä koneoppimismalleja suoraan pienillä laitteilla, joilla on vähän virtaa. Näin tietojen lähettäminen edestakaisin suurille tietokoneille voidaan välttää. Nämä pienet laitteet kuluttavat tuhat kertaa vähemmän sähköä verrattuna suurempiin osiin, kuten prosessoreihin tai GPU:ihin.
4. Tutki suurten mallien merkitystä ja selvittää, kannattaako ne käyttää enemmän energiaa. Jos järjestelmä käyttää kolme kertaa enemmän sähköä sen tekemiseen 1-3% paremmin, silloin ei ole perusteltua noudattaa tätä lähestymistapaa. Erilaisten ongelmien ratkaisemistapojen tarkastelu voi joskus tarkoittaa, että koneoppimisen tai tekoälyn käyttöä ei tarvita.
5. Generatiivisen tekoälyn käyttäminen tulee tehdä varoen. Koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely ovat hyödyllisiä terveyteen ja katastrofien ennustamiseen, mutta blogitekstien kirjoittaminen ei onnistu niin hyvin. Meidän on oltava siitä varmoja näiden työkalujen käyttö sisällön luomiseen on välttämätöntä ja hintansa arvoista koska ne voivat aiheuttaa enemmän ongelmia maailmallemme kuin auttaa ihmisiä.
6. Katso, mistä pilvipalvelusi tai datakeskuksesi saa tehonsa. Voit saada tekoälysi ja ohjelmistosi päästämään vähemmän hiilidioksidia käyttää niitä paikoissa, joissa käytetään uusiutuvaa energiaa. Tämä saattaa vähentää niiden käytön päästöjä kolmella neljänneksellä. Google rakentaa Quebeciin datakeskusta, joka toimii vain puhtaalla energialla, ja sen tavoitteena on tehdä se vuoteen 2030 mennessä.
7. Jokaisen tutkimuslaboratorion, tekoälypalveluita myyvän yrityksen ja tekoälyä käyttävän yrityksen tulee laskea, kuinka paljon hiilidioksidia ne tuottavat. He tarvitsevat seurata niiden hiilen käyttöä ja jakaa nämä tiedot, jotta asiakkaat voivat tehdä asiantuntevia valintoja, kun he päättävät työskennellä heidän kanssaan tekoälyasioissa.
8. Nopeuta siirtymistä puhtaampaan energiaan käyttämällä generatiivista tekoälyä. Tämä tekniikka voi ennustaa, kuinka paljon energiaa ihmiset tarvitsevat tai tuottaa enemmän energiaa uusiutuvista lähteistä parantamalla säätä huomioivia malleja. Mutta kaikkialla sitä ei tarvita. Tekoälyn perusdiagnostiikkatekniikka on yleensä parempi ympäristön kannalta ja tehokkaampi moniin käyttötarkoituksiin.
Katso myös Kuinka paljon energiaa ChatGPT käyttää päivässä?
Red AI vs Green AI Vertailu: Aja tehokkuutta kestävästi
Muuttuvassa ja laajenevassa tekoälymaailmassa koodaajat ja kehittäjät työskentelevät kovasti kehittääkseen parempia ja kehittyneempiä tekoälyjärjestelmiä. Mutta tämä työ on vaikuttanut ympäristöön niin positiivisissa kuin negatiivisissakin suunnissa, mikä on johtanut siihen, mitä kutsumme punaiseksi tekoälyksi ja vihreäksi tekoälyksi. Punainen tekoäly toimii samalla tavalla kuin nykyaikaisten ajoneuvojen urheiluympäristö ja asettaa etusijalle tehon taloudellisuuden sijaan.
Tässä on taulukko, joka näyttää joitain eroja Red AI:n ja Green AI:n välillä.
| Aspect | Punainen AI | Vihreä AI |
| Tavoite | Saavuttaakseen huippuluokan tuloksia | Korkealaatuisten tulosten saavuttamiseksi |
| Ominaisuudet | Suuret ja monimutkaiset mallit; Korkeat tieto- ja laskentavaatimukset; Tietoihin perustuva päätöksenteko | Pienet ja yksinkertaiset mallit; Alhaiset tieto- ja laskentavaatimukset; Ympäristö- ja sosiaalisten vaikutusten arviointi |
| Hyödyt | Parantaa taloudellista tehokkuutta ja kilpailukykyä | Vähentää energiankulutusta ja hiilijalanjälkeä |
| Tutkii tutkimisen ja luovuuden rajoja | Parantaa tekoälyn edistysten saatavuutta ja osallisuutta | |
| Haasteet | Herättää huolta työturvallisuudesta ja yksityisyyden suojasta | Edellyttää perusteellista tutkimusta ja algoritmien harhaan puuttumista |
| Luo esteitä tekoälytutkimuksen uusille tulokkaille | Vaatii enemmän innovatiivisuutta ja omaperäisyyttä tekoälyasiantuntijoilta | |
| Hinta | Korkeat taloudelliset kustannukset mallien kehittämisestä, koulutuksesta ja juoksemisesta | Pienet taloudelliset kustannukset mallien kehittämisestä, koulutuksesta ja ajosta |
| tarkkuus | Paljon tehtäviä ja tietojoukkoja | Kohtalainen tai korkea tehtävät ja tietojoukot |
| Tehokkuus: | Alhainen tehokkuus tiedon ja laskennan kulutuksessa | Korkea hyötysuhde tiedon ja laskennan kulutuksessa |
| Matala tehokkuus harjoittelussa ja ennusteajan | Korkea tehokkuus harjoittelussa ja ennusteajan |
Lue myös: ChatGPT:n Thirsty Data Centerit tyhjentävät vesivaroja
Muut Green Tech -ehdot
Tekoälymenetelmien ympäristövaikutuksiin liittyy muitakin termejä niiden kestävyyden parantamiseksi.
Mikä on Green IT?
Vihreä IT tarkoittaa tietokoneiden ja vastaavien tuotteiden valmistamista ja käyttöä ympäristöä säästävällä tavalla. Se käyttää materiaaleja, jotka eivät ole yhtä vahingollisia, säästää energiaa ja säästää luonnonvaroja. Se varmistaa myös näiden tuotteiden asianmukaiset kierrätys- tai hävitysmenetelmät.
Mukana on datakeskusten energiatehokkuuden parantaminen ja erilaisten vihreiden laskentastrategioiden käyttö niissä Vihreä IT. Tämä kattaa toiminnot, kuten virtualisoinnin käytön, pilvitekniikan lisäämisen ja keskittyy ympäristöystävälliseen tiedon tallentamiseen ja verkkoon.
Mikä on vihreä älykkyys?
- luonnon ja tekoälyn innovaatioiden yhdistelmä, Vihreä älykkyys on ympäristöön ja yhteiskuntaan liittyvien ongelmien ratkaiseminen. Se käyttää älykkäitä tapoja ja ratkaisee ongelmia energiantuotannossa, maataloudessa ja rakennussuunnittelussa.
Kuinka vihreä älykkyys vähentää tekoälyn ja koneoppimisen ympäristövaikutuksia?
Green Intelligence voi vähentää tekoälyn ja ML:n ympäristövaikutuksia useilla tavoilla.
1. Vähentääksemme tekoäly- ja ML-järjestelmien energian käyttöä ja päästöjä, parempia laitteistoja, ohjelmistoja ja algoritmeja voidaan käyttää hyödyntämään uusiutuvia luonnonvaroja sekä sähköntuotantoon että kompensointistrategioihin.
2. Eri osa-alueet, kuten maanviljely, puutyö, energiankuljetus, voivat käyttää tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML) ympäristöongelmien ratkaisemiseen.
3. Auttamaan ihmisiä, ryhmät ja johtajat tietävät enemmän ympäristöstä ja toimiakseen, on tärkeää antaa heille hyvää ympäristötietoa. Tämä tarkoittaa, että heidän pitäisi saada paitsi tosiasiat myös ymmärrys siitä, mitä nämä tosiasiat tarkoittavat.
Mikä on Green AI Cloud?
Se tarkoittaa tekoälyn käyttäminen pilvipalveluissa joka ei juurikaan vahingoita ympäristöä. Se yrittää vähentää tekoälyohjelmien hiili- ja energiankulutusta valitsemalla uusiutuvia energialähteitä, parempia laitteisto- ja ohjelmistomenetelmiä.
Jotkut esimerkkejä vihreästä tekoälypilvistä ovat
1. Vihreä AI-pilvi on pilvipalvelu, joka tarjoaa erittäin nopean ja ympäristöystävällinen supertietokone tekoälylle käyttämällä vain vettä ja tuulienergiaa. Se muuttaa myös ylimääräisen lämmön lämpimäksi nesteeksi, jota käytetään teollisuustuotteiden valmistukseen.
2. Aivojärjestelmät tarjoaa maailmanlaajuisesti suurimman ja nopeimman AI-sirun nimeltä Wafer Scale Engine 2; se tekee tekoälystä paljon nopeammin 10,000 XNUMX kertaa tavallisia siruja ja käyttää vähemmän sähköä.
Vihreän tekoälyn tavoitteena on löytää harmonia näkökohtien ja strategisten tavoitteiden välillä korostaen sekä kestävyyttä että teknisiä edistysaskeleita. Haasteita syntyy kuitenkin sääntöjen ja määräysten puutteesta. Vastuullisuuden ja luovuuden edistäminen on siis ratkaisevan tärkeää sekä vihreän tekoälyn periaatteiden integroiminen eri toimialoilla. Jos haluat tutkia tällaisia mielenkiintoisia aiheita, jatka blogikirjoitustemme lukemista.
Suositus: Yli 20 parasta tekoälyllä toimivaa uusiutuvan energian yritystä
