कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में तेजी से हो रहे विस्तार के साथ-साथ, यह वैश्विक ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में 2.1% से 3.9% का योगदान भी दे रहा है । हालांकि, ग्रीन एआई एक ऐसा स्थायी समाधान प्रस्तुत करता है जो इसके लाभों को खोए बिना पर्यावरणीय लागतों को कम करता है। आइए इसके विभिन्न गुणों और प्रभावों पर चर्चा करें।
हरित एआई के लाभ
कार्बन उत्सर्जन को कम करते हुए कंप्यूटिंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने के तरीकों की खोज करना ही हरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र है। यह एक उभरती हुई शाखा है जिसका उद्देश्य न केवल प्रौद्योगिकी और मानवीय गतिविधियों के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करना है, बल्कि टिकाऊ, हरित एल्गोरिदम के विकास और उपयोग के माध्यम से जलवायु परिवर्तन से निपटना भी है।
अब, आइए ग्रीन एआई के लाभों और चुनौतियों पर एक नज़र डालें।
| फ़ायदे | चुनौतियां |
| का उपयोग करता है ऊर्जा-कुशल एआई संगठनों के लिए पर्यावरणीय, सामाजिक और शासन संबंधी उद्देश्य प्राप्त करना। | विकासशील देशों में डेटा चुनौतियाँ डेटा की गुणवत्ता प्रभावित होती है. |
| उत्पादकता और किसानों के लिए स्थिरता और खाद्य उत्पादकों को डेटा-संचालित समाधान प्रदान करना। | संवेदनशील डेटा से संबंधित कार्य गोपनीयता की आवश्यकता है और सुरक्षा संरक्षण. |
| शहरी जीवन की गुणवत्ता में सुधार सड़क सुरक्षा, अपशिष्ट और सार्वजनिक सेवाओं जैसे शहर प्रबंधन पहलुओं को अनुकूलित करके। | इसके लिए एआई और पर्यावरण विज्ञान कौशल वाले विशेषज्ञों की आवश्यकता है, जो इसके विकास में बाधा बन रहे हैं। |
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ग्रीन एआई के उद्देश्य क्या हैं?
पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के इरादे से, ग्रीन एआई तीन प्राथमिक उद्देश्यों और संगत प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
1. दोहरी रणनीति अपनाकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की पर्यावरण-मित्रता और संसाधन दक्षता को सक्रिय रूप से बढ़ाना । पहला, डेटा केंद्रों, एल्गोरिदम और हार्डवेयर में सुधार करके। दूसरा, हरित ऊर्जा के साथ-साथ क्लाउड या एज कंप्यूटिंग का लाभ उठाकर।
2. सभी के लिए सुलभता और वहनीयता बढ़ाने की रणनीति तैयार करके एआई मॉडल के गणनात्मक और वित्तीय बोझ को कम करना । ऐसा करके, हम सभी को नवीन एआई समाधान बनाने के लिए सशक्त बना सकते हैं।
3. यह सुनिश्चित करना अनिवार्य है कि एआई के लक्ष्य मानवीय मूल्यों और नैतिकता के अनुरूप हों, इसके लिए एआई का उपयोग जलवायु परिवर्तन, जैव विविधता हानि और यहां तक कि सामाजिक न्याय सहित दबावपूर्ण वैश्विक मुद्दों से निपटने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जाना चाहिए।
इन क्षमताओं का अच्छे उद्देश्यों के लिए उपयोग करके, ग्रीन एआई के लाभ पर्यावरण और समाज पर एआई के प्रभावों को अनुकूलित कर सकते हैं।
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जनरेटिव एआई के कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए टिकाऊ अभ्यास
जनरेटिव एआई एक मजबूत तकनीक है जो टेक्स्ट, चित्र, संगीत और कोड जैसी सामग्री बना सकती है। हालाँकि, इसका पर्यावरण पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है क्योंकि इसे सीखने और काम करने के लिए बहुत सारे डेटा और शक्तिशाली कंप्यूटर की आवश्यकता होती है। इसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक ऊर्जा का उपयोग होता है। इसलिए, जनरेटिव एआई से कार्बन उत्सर्जन को कम करने के लिए टिकाऊ तरीकों का उपयोग करना और इसे सावधानीपूर्वक प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है।
एआई स्थिरता में सुधार के कुछ तरीके यहां दिए गए हैं:
1. वर्तमान सेवा प्रदाता बड़ी मात्रा में ऊर्जा खपत करने वाले बड़े मॉडल बनाते हैं, जिनका पुनः उपयोग किया जा सकता है। कई व्यवसाय क्लाउड डेटा और कंप्यूटिंग का उपयोग आसानी से कर सकते हैं, उन्हें शुरू से अपना खुद का सिस्टम बनाने की आवश्यकता नहीं है।
2. विशिष्ट सामग्री जोड़कर अपने मौजूदा मॉडलों को बेहतर बनाएं, जिसमें शुरू से नए बड़े मॉडल तैयार करने की तुलना में बहुत कम ऊर्जा की खपत होती है । इससे व्यवसाय का मूल्य भी बढ़ता है, जो मॉडल बनाने के सामान्य तरीकों में नहीं दिखता।
3. ऊर्जा की खपत कम करने और पैसे बचाने के लिए, आप TinyML का उपयोग करके कम बिजली खपत वाले छोटे उपकरणों पर मशीन लर्निंग मॉडल चला सकते हैं। इससे बड़े कंप्यूटरों को डेटा भेजने और प्राप्त करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। ये छोटे उपकरण CPU या GPU जैसे बड़े उपकरणों की तुलना में हज़ार गुना कम बिजली का उपयोग करते हैं।
4. बड़े मॉडलों के महत्व का अध्ययन करें और पता लगाएं कि क्या उनमें अधिक ऊर्जा खर्च करना उचित है। यदि कोई सिस्टम केवल 1-3% बेहतर होने के लिए तीन गुना अधिक बिजली का उपयोग करता है, तो इस दृष्टिकोण को अपनाना उचित नहीं है। समस्याओं को हल करने के विभिन्न तरीकों पर विचार करने से कभी-कभी यह पता चलता है कि मशीन लर्निंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना आवश्यक नहीं है।
5. जनरेटिव एआई का उपयोग सावधानीपूर्वक किया जाना चाहिए। मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग स्वास्थ्य और आपदाओं की भविष्यवाणी के लिए उपयोगी हैं, लेकिन ब्लॉग पोस्ट लिखने के मामले में ये उतने कारगर नहीं हैं। हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि सामग्री बनाने के लिए इन उपकरणों का उपयोग करना आवश्यक और लागत के लायक है, क्योंकि ये लोगों की मदद करने के बजाय हमारी दुनिया के लिए और अधिक समस्याएं पैदा कर सकते हैं।
6. देखें कि आपकी क्लाउड सेवा या डेटा सेंटर को बिजली कहाँ से मिलती है। नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग करने वाले स्थानों पर अपने एआई और सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके आप कार्बन उत्सर्जन को कम कर सकते हैं । इससे उनके संचालन से होने वाले उत्सर्जन में तीन-चौथाई तक कमी आ सकती है। गूगल क्यूबेक में एक डेटा सेंटर का निर्माण कर रहा है जो केवल स्वच्छ ऊर्जा पर चलेगा, और इसका लक्ष्य 2030 तक इसे पूरा करना है।
7. प्रत्येक अनुसंधान प्रयोगशाला, एआई सेवाएं बेचने वाली कंपनी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले व्यवसाय को अपने द्वारा उत्पादित कार्बन डाइऑक्साइड की मात्रा की गणना करनी चाहिए। उन्हें अपने कार्बन उपयोग पर नज़र रखनी चाहिए और यह जानकारी साझा करनी चाहिए ताकि ग्राहक एआई से संबंधित मामलों में उनके साथ काम करने का निर्णय लेते समय सोच-समझकर निर्णय ले सकें।
8. जनरेटिव एआई का उपयोग करके स्वच्छ ऊर्जा की ओर बदलाव को गति दें। यह तकनीक यह अनुमान लगा सकती है कि लोगों को कितनी ऊर्जा की आवश्यकता होगी या मौसम को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन में सुधार करके नवीकरणीय स्रोतों से अधिक ऊर्जा उत्पन्न कर सकती है। लेकिन इसकी हर जगह आवश्यकता नहीं है। एक बुनियादी एआई निदान तकनीक आमतौर पर पर्यावरण के लिए बेहतर होती है और कई उपयोगों के लिए अधिक प्रभावी होती है।
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रेड एआई बनाम ग्रीन एआई तुलना: टिकाऊ ढंग से दक्षता बढ़ाना
बदलते और विस्तारित AI क्षेत्र में, कोडर और डेवलपर्स बेहतर और अधिक परिष्कृत AI सिस्टम बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। लेकिन इस काम ने पर्यावरण को सकारात्मक और नकारात्मक दोनों दिशाओं में प्रभावित किया है, जिसके परिणामस्वरूप हम रेड AI और ग्रीन AI कहते हैं। रेड AI समकालीन वाहनों में स्पोर्ट्स सेटिंग के समान कार्य करता है, जो कि अर्थव्यवस्था के बजाय शक्ति को प्राथमिकता देता है।
यहां एक तालिका दी गई है जो रेड एआई और ग्रीन एआई के बीच कुछ अंतर दर्शाती है।
| पहलू | लाल एआई | हरा ऐ.आई |
| लक्ष्य | अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने के लिए | उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम प्राप्त करने के लिए |
| विशेषताएँ | बड़े और जटिल मॉडल; उच्च डेटा और गणना आवश्यकताएँ; डेटा-चालित निर्णय लेना | छोटे और सरल मॉडल; कम डेटा और गणना आवश्यकताएँ; पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभाव मूल्यांकन |
| फ़ायदे | आर्थिक दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ाता है | ऊर्जा उपयोग और कार्बन पदचिह्न को कम करता है |
| अन्वेषण और रचनात्मकता की सीमाओं का अन्वेषण करता है | एआई प्रगति की पहुंच और समावेशिता में सुधार | |
| चुनौतियां | नौकरी की सुरक्षा और गोपनीयता की सुरक्षा के बारे में चिंता जताई गई | एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह की गहन जांच और समाधान की आवश्यकता है |
| एआई अध्ययन में नए लोगों के लिए बाधाएं उत्पन्न होती हैं | एआई विशेषज्ञों से अधिक नवाचार और मौलिकता का आह्वान | |
| लागत | मॉडल विकसित करने, प्रशिक्षण देने और चलाने की उच्च वित्तीय लागत | मॉडल विकसित करने, प्रशिक्षण देने और चलाने की कम वित्तीय लागत |
| शुद्धता | कार्यों और डेटासेट पर उच्च | कार्यों और डेटासेट पर मध्यम से उच्च |
| दक्षता | डेटा और कंप्यूटिंग खपत में कम दक्षता | डेटा और कंप्यूट उपभोग में उच्च दक्षता |
| प्रशिक्षण और भविष्यवाणी समय में कम दक्षता | प्रशिक्षण और भविष्यवाणी समय में उच्च दक्षता |
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अन्य ग्रीन टेक शब्द
एआई विधियों की स्थिरता में सुधार के लिए उनके पर्यावरणीय प्रभाव से संबंधित अन्य शब्द भी हैं।
ग्रीन आईटी क्या है?
ग्रीन आईटी का अर्थ है कंप्यूटर और इसी तरह के उत्पादों का निर्माण और उपयोग इस प्रकार करना जो पर्यावरण के लिए अनुकूल हो। इसमें कम हानिकारक सामग्रियों का उपयोग किया जाता है , जिससे ऊर्जा की बचत होती है और संसाधनों का संरक्षण होता है। साथ ही, यह इन उत्पादों के लिए उचित पुनर्चक्रण या निपटान विधियों को भी सुनिश्चित करता है।
डेटा केंद्रों की ऊर्जा दक्षता में सुधार करना और उनमें विभिन्न हरित कंप्यूटिंग रणनीतियों का उपयोग करना ग्रीन आईटी में शामिल है । इसमें वर्चुअलाइजेशन का उपयोग करना, क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीक को जोड़ना और पर्यावरण के अनुकूल डेटा स्टोरेज और नेटवर्किंग पर ध्यान केंद्रित करना जैसी गतिविधियाँ शामिल हैं।
ग्रीन इंटेलिजेंस क्या है?
प्रकृति और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन से उत्पन्न नवाचारों को हरित बुद्धिमत्ता कहा जाता है, जो पर्यावरण और समाज से संबंधित समस्याओं का समाधान कर रही है। यह ऊर्जा उत्पादन, कृषि और भवन निर्माण में समस्याओं को हल करने के लिए स्मार्ट तरीकों का उपयोग करती है।
ग्रीन इंटेलिजेंस किस प्रकार एआई और मशीन लर्निंग के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करता है?
ग्रीन इंटेलिजेंस कई तरीकों से एआई और एमएल के पर्यावरणीय प्रभाव को कम कर सकता है।
1. एआई और एमएल सिस्टम से ऊर्जा के उपयोग और उत्सर्जन को कम करने के लिए, बिजली उत्पादन और क्षतिपूर्ति रणनीतियों दोनों के लिए नवीकरणीय संसाधनों का लाभ उठाने हेतु बेहतर हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है ।
2. खेती, लकड़ी का काम, ऊर्जा परिवहन जैसे विभिन्न क्षेत्र पर्यावरण से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग कर सकते हैं।
3. लोगों, समूहों और नेताओं को पर्यावरण के बारे में अधिक जानने और कार्रवाई करने में मदद करने के लिए, उन्हें अच्छी पर्यावरणीय जानकारी देना महत्वपूर्ण है। इसका अर्थ यह है कि उन्हें न केवल तथ्य मिलें, बल्कि इन तथ्यों का अर्थ भी समझ में आए।
ग्रीन एआई क्लाउड क्या है?
इसका अर्थ है क्लाउड कंप्यूटिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना जो पर्यावरण को कम से कम नुकसान पहुंचाए। यह नवीकरणीय ऊर्जा, बेहतर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विधियों का चयन करके एआई प्रोग्रामों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्बन और ऊर्जा की मात्रा को कम करने का प्रयास करता है।
ग्रीन एआई क्लाउड के कुछ उदाहरण हैं
1. ग्रीन एआई क्लाउड एक क्लाउड-आधारित सेवा है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अत्यंत तीव्र और पर्यावरण के अनुकूल सुपर-कंप्यूटिंग प्रदान करती है , जिसमें केवल जल और पवन ऊर्जा का उपयोग होता है। यह अतिरिक्त ऊष्मा को गर्म तरल में परिवर्तित करती है जिसका उपयोग औद्योगिक उत्पाद बनाने में किया जाता है।
2. सेरेब्रस सिस्टम्स विश्व स्तर पर सबसे बड़ी और सबसे तेज एआई चिप प्रदान करता है, जिसका नाम वेफर स्केल इंजन 2 है; यह सामान्य चिप्स की तुलना में 10,000 गुना अधिक तेजी से एआई कार्य करता है और कम बिजली का उपयोग करता है।
ग्रीन एआई का उद्देश्य स्थिरता और तकनीकी उन्नति दोनों पर जोर देते हुए विचारों और रणनीतिक लक्ष्यों के बीच सामंजस्य स्थापित करना है। हालाँकि, नियमों और विनियमों की कमी के कारण चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं। इसलिए, उद्योगों में ग्रीन एआई सिद्धांतों के एकीकरण के लिए जवाबदेही विकसित करना और रचनात्मकता को बढ़ावा देना महत्वपूर्ण है। ऐसे दिलचस्प विषयों का पता लगाने के लिए, हमारे ब्लॉग पोस्ट पढ़ते रहें।
