À mesure que le domaine de l’intelligence artificielle se développe rapidement, il contribue également 2.1% à 3.9% des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Cependant, l'IA verte offre une solution durable qui atténue ces coûts environnementaux sans compromettre ses avantages. Découvrez ses différents attributs et son impact.
Avantages de l'IA verte
Explorer les méthodes de rendu l'informatique ou l'IA de manière économe en carbone définit le domaine de l'intelligence artificielle verte. Il s'agit d'une branche émergente visant non seulement à atténuer l'impact environnemental de la technologie et celui des actions humaines, mais aussi à lutter contre le changement climatique grâce au développement et au déploiement d'algorithmes durables et écologiques.
Voyons maintenant les avantages et les défis de l’IA verte.
| Avantages sociaux | Défis |
| Utilisations IA économe en énergie pour obtenir des objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance pour les organisations. | Les défis des données dans les pays en développement affecter la qualité des données. |
| Productivité et durabilité pour les agriculteurs et les producteurs alimentaires avec des solutions basées sur les données. | Traite des données sensibles qui exige de la confidentialité et la protection de la sécurité. |
| Améliore la qualité de vie urbaine en optimisant les aspects de la gestion de la ville tels que la sécurité routière, les déchets et les services publics. | Des experts dotés de compétences en IA et en sciences de l’environnement sont nécessaires, mais leur rareté entrave son développement. |
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Quels sont les objectifs de l’IA verte ?
Dans le but de réduire l’impact environnemental, Green AI se concentre sur trois objectifs principaux et les pratiques correspondantes.
1. Améliorer activement le respect de l'environnement et l'efficacité des ressources des systèmes d'IA, en mettre en œuvre une approche en deux voletsPremièrement, en améliorant les centres de données, les algorithmes et le matériel. Deuxièmement, en exploitant les énergies vertes ainsi que le cloud computing ou l'informatique de pointe.
2. Réduire les charges informatiques et financières des modèles d’IA en concevant une stratégie pour améliorer l'accessibilité et l'abordabilité pour tousCe faisant, nous pouvons permettre à chacun de créer des solutions d’IA innovantes.
3. Pour garantir que le les objectifs de l'IA s'alignent sur les valeurs et l'éthique humaines Il est impératif d’utiliser l’IA comme outil pour s’attaquer aux problèmes mondiaux urgents, notamment le changement climatique, la perte de biodiversité et même la justice sociale.
En utilisant ces capacités à bon escient, les avantages de l’IA verte peuvent optimiser les impacts de l’IA sur l’environnement et la société.
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Pratiques durables pour réduire l'empreinte carbone de l'IA générative
L'IA générative est une technologie puissante permettant de créer du contenu, comme du texte, des images, de la musique et du code. Cependant, son impact environnemental est important, car elle nécessite de grandes quantités de données et des ordinateurs puissants pour apprendre et fonctionner. Cela engendre une consommation d'énergie importante. Il est donc important d'utiliser des méthodes durables pour réduire les émissions de carbone de l'IA générative et de la gérer avec prudence.
Voici quelques méthodes pour améliorer la durabilité de l’IA :
1. Les prestataires de services actuels créent de grands modèles, énergivores et en grande quantité, réutilisables. De nombreuses entreprises peuvent utiliser les données et l'informatique en nuage En général, ils n’ont pas besoin de construire le leur à partir de rien.
2. Améliorez vos modèles actuels en ajouter du contenu spécifique qui utilise beaucoup moins d'énergie plutôt que de commencer à former de nouveaux mannequins talentueux dès le début. Cela permet également d'augmenter la valeur de l'entreprise, contrairement aux méthodes habituelles de création de mannequins.
3. Pour réduire l’énergie que nous utilisons tout en économisant de l’argent, vous pouvez utiliser MinusculeML à exécuter des modèles d’apprentissage automatique directement sur de petits appareils à faible consommation d’énergie. Cela permet d'éviter les échanges de données avec de gros ordinateurs. Ces minuscules appareils consomment mille fois moins d'électricité que des composants plus volumineux comme les processeurs ou les cartes graphiques.
4. Étudiez l’importance des grands modèles et déterminer s'ils valent la peine d'utiliser plus d'énergie. Si un système consomme trois fois plus d'électricité pour fonctionner, 1 to 3 % Mieux vaut ne pas suivre cette approche. Explorer différentes manières de résoudre des problèmes peut parfois rendre inutile le recours à l'apprentissage automatique ou à l'intelligence artificielle.
5. L'utilisation de l'IA générative doit être prudente. L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel sont utiles pour la santé et la prévision des catastrophes, mais ils ne sont pas aussi performants pour la rédaction d'articles de blog. Nous devons nous assurer que l'utilisation de ces outils pour créer du contenu est nécessaire et vaut le coût parce qu’ils pourraient causer plus de problèmes à notre monde qu’aider les gens.
6. Analysez la source d'énergie de votre service cloud ou de votre centre de données. Vous pouvez réduire les émissions de carbone de votre IA et de vos logiciels en les utiliser dans des endroits qui utilisent des énergies renouvelablesCela pourrait réduire de trois quarts les émissions liées à leur fonctionnement. Google construit actuellement au Québec un centre de données fonctionnant exclusivement à l'énergie propre, avec pour objectif de le terminer d'ici 2030.
7. Tout laboratoire de recherche, toute entreprise proposant des services d'IA et toute entreprise utilisant l'intelligence artificielle devrait calculer sa quantité de dioxyde de carbone. suivre leur consommation de carbone et partager ces informations afin que les clients puissent faire des choix éclairés lorsqu'ils décident de travailler avec eux sur des questions d'IA.
8. Accélérez la transition vers des énergies plus propres grâce à l'IA générative. Cette technologie peut prédire la quantité d'énergie dont les gens auront besoin ou produire davantage d'énergie à partir de sources renouvelables en améliorant les conceptions qui tiennent compte des conditions météorologiques. Mais ce n'est pas nécessaire partout. Une technique de diagnostic d'IA de base est généralement plus respectueuse de l'environnement et plus efficace pour de nombreux usages.
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Comparaison entre l'IA rouge et l'IA verte : améliorer l'efficacité de manière durable
Dans un monde de l'IA en constante évolution et en pleine expansion, codeurs et développeurs travaillent d'arrache-pied pour créer des systèmes plus performants et plus sophistiqués. Mais ces travaux ont eu des répercussions positives comme négatives sur l'environnement, donnant naissance à ce que l'on appelle l'IA rouge et l'IA verte. L'IA rouge fonctionne de manière similaire à l'environnement sportif des véhicules contemporains, privilégiant la puissance plutôt que l'économie.
Voici un tableau qui montre certaines des différences entre Red AI et Green AI.
| Aspect | IA rouge | AI verte |
| Objectif | Pour obtenir des résultats de pointe | Pour obtenir des résultats de haute qualité |
| Caractéristiques | Modèles volumineux et complexes ; Besoins élevés en données et en calcul ; Prise de décision basée sur les données | Modèles petits et simples ; Faibles besoins en données et en calcul ; Évaluation des impacts environnementaux et sociaux |
| Avantages sociaux | Améliore l'efficacité économique et la compétitivité | Réduit la consommation d'énergie et l'empreinte carbone |
| Explore les frontières de l'exploration et de la créativité | Améliore l'accès et l'inclusivité des avancées de l'IA | |
| Défis | Il soulève des inquiétudes concernant la sécurité de l'emploi et la protection de la vie privée | Nécessite un examen approfondi et une prise en compte des biais dans les algorithmes |
| Crée des obstacles pour les nouveaux venus dans les études d'IA | Appels à plus d'innovation et d'originalité de la part des experts en IA | |
| Prix | Coût financier élevé du développement, de la formation et de l'exécution des modèles | Faible coût financier de développement, de formation et d'exécution des modèles |
| Précision | Riche en tâches et en ensembles de données | Modéré à élevé sur les tâches et les ensembles de données |
| Efficacité | Faible efficacité dans la consommation de données et de calcul | Haute efficacité dans la consommation de données et de calcul |
| Faible efficacité dans le temps d'entraînement et de prédiction | Haute efficacité dans le temps d'entraînement et de prédiction |
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Autres termes liés aux technologies vertes
Il existe d’autres termes liés à l’impact environnemental des méthodes d’IA pour améliorer leur durabilité.
Qu’est-ce que l’informatique verte ?
L'informatique verte signifie fabriquer et utiliser des ordinateurs et des produits similaires d'une manière qui soit bonne pour l'environnement. utilise des matériaux qui ne sont pas aussi nocifs, économisant l'énergie et préservant les ressources. Elle garantit également des méthodes de recyclage ou d'élimination appropriées pour ces produits.
L'amélioration de l'efficacité énergétique des centres de données et l'utilisation de différentes stratégies informatiques vertes en leur sein sont incluses dans green ITCela couvre des actions telles que l’utilisation de la virtualisation, l’ajout de la technologie de cloud computing et se concentre sur le stockage de données et la mise en réseau respectueux de l’environnement.
Qu'est-ce que l'intelligence verte ?
L'espace combinaison d'innovations issues de la nature et de l'intelligence artificielle, L'intelligence verte s'attaque aux problèmes environnementaux et sociétaux. Elle utilise des méthodes intelligentes pour résoudre des problèmes de production d'énergie, d'agriculture et de conception de bâtiments.
Comment l’intelligence verte réduit l’impact environnemental de l’IA et de l’apprentissage automatique ?
L’intelligence verte peut réduire l’impact environnemental de l’IA et du ML de plusieurs manières.
1. Pour réduire la consommation d’énergie et les émissions des systèmes d’IA et de ML, de meilleurs matériels, logiciels et algorithmes peuvent être utilisés de tirer parti des ressources renouvelables à la fois pour produire de l’énergie et pour mettre en place des stratégies de compensation.
2. Différents domaines comme l’agriculture, le travail du bois, le transport d’énergie, peuvent utiliser l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour résoudre les problèmes environnementaux.
3. Pour aider les gens, les groupes et les dirigeants en savent plus sur l'environnement Pour agir, il est important de leur fournir des informations environnementales pertinentes. Cela signifie qu'ils doivent non seulement obtenir des faits, mais aussi comprendre leur signification.
Qu'est-ce que Green AI Cloud ?
Ça veut dire l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le cloud computing Cela ne nuit pas trop à l'environnement. L'objectif est de réduire la consommation de carbone et d'énergie des programmes d'IA en privilégiant les énergies renouvelables, un matériel et des logiciels plus performants.
Voici quelques exemples de cloud d'IA verte :
1. Cloud d'IA vert est un service dans le cloud qui fournit des services très rapides et supercalcul écologique Pour l'intelligence artificielle, il utilise uniquement l'énergie hydraulique et éolienne. Il transforme également la chaleur excédentaire en liquide chaud utilisé pour la fabrication de produits industriels.
2. Systèmes Cerebras propose la puce d'IA la plus grande et la plus rapide au monde, appelée Wafer Scale Engine 2 ; elle fait fonctionner l'IA beaucoup plus rapidement 10,000 XNUMX fois que les puces habituelles et utilise moins d'électricité.
L'IA verte vise à trouver une harmonie entre considérations et objectifs stratégiques, en mettant l'accent à la fois sur la durabilité et les avancées techniques. Cependant, l'absence de réglementation pose des difficultés. Il est donc crucial de cultiver la responsabilité et de favoriser la créativité, tout en encourageant l'intégration des principes de l'IA verte dans tous les secteurs. Pour explorer ces sujets passionnants, continuez à lire nos articles de blog.
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