Naarmate het vakgebied van kunstmatige intelligentie zich snel uitbreidt, draagt het ook 2.1% tot 3.9% bij aan de wereldwijde uitstoot van broeikasgassen. Groene AI biedt echter een duurzame oplossing die deze milieukosten verlaagt zonder de voordelen op te offeren. Lees verder voor een bespreking van de verschillende kenmerken en de impact ervan.
Groene AI-voordelen
Het verkennen van methoden om computergebruik of AI op een koolstofefficiënte manier in te zetten , definieert het domein van groene kunstmatige intelligentie. Het is een opkomende tak die niet alleen streeft naar het verminderen van de milieu-impact van technologie en menselijk handelen, maar ook naar het aanpakken van klimaatverandering door de ontwikkeling en implementatie van duurzame, groene algoritmen.
Laten we nu eens kijken naar de voordelen en uitdagingen van groene AI.
| Voordelen: | Challenges |
| u gebruikt energiezuinige AI om milieu-, sociale en bestuurlijke doelstellingen voor organisaties te behalen. | Data-uitdagingen in ontwikkelingslanden invloed hebben op de kwaliteit van de gegevens. |
| Productiviteit en duurzaamheid voor boeren en voedselproducenten met datagestuurde oplossingen. | Gaat om gevoelige gegevens die vereist privacy en beveiliging. |
| Verbetert de kwaliteit van het leven in de stad door het optimaliseren van aspecten van stadsbeheer, zoals verkeersveiligheid, afval en openbare diensten. | Er zijn experts nodig met kennis van AI en milieuwetenschappen. Deze zijn schaars en vormen een belemmering voor de ontwikkeling ervan. |
Zie ook: Top 15+ startups die AI ontwikkelen voor energie-efficiëntie
Wat zijn de doelstellingen van groene AI?
Om de impact op het milieu te verminderen, richt Green AI zich op drie hoofddoelen en bijbehorende werkwijzen.
1. Om de milieuvriendelijkheid en de efficiëntie van het gebruik van hulpbronnen in AI-systemen actief te verbeteren, door een tweeledige aanpak te implementeren . Ten eerste door de datacenters, algoritmen en hardware te verbeteren. Ten tweede door gebruik te maken van groene energie en cloud- of edgecomputing.
2. Het verlagen van de rekenkundige en financiële lasten van AI-modellen door een strategie te ontwikkelen die de toegankelijkheid en betaalbaarheid voor iedereen verbetert . Op die manier kunnen we iedereen in staat stellen innovatieve AI-oplossingen te creëren.
3. Het is van essentieel belang ervoor te zorgen dat de doelstellingen van AI aansluiten bij menselijke waarden en ethiek door AI in te zetten als instrument om urgente mondiale problemen aan te pakken, waaronder klimaatverandering, verlies van biodiversiteit en zelfs sociale rechtvaardigheid.
Door deze mogelijkheden voor het goede te gebruiken, kan Green AI de impact van AI op het milieu en de maatschappij optimaliseren.
Kruisverwijzing: Zal groene AI-technologie de toekomst van afvalbeheer helpen of schaden?
Duurzame praktijken om de CO2-voetafdruk van generatieve AI te verkleinen
Generative AI is een krachtige technologie die content kan creëren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek en code. Het heeft echter een grote impact op het milieu omdat het veel data en krachtige computers nodig heeft om te leren en te werken. Dit resulteert in het gebruik van veel energie. Het is dus belangrijk om duurzame manieren te gebruiken om de CO2-uitstoot van generatieve AI te verminderen en deze ook op een zorgvuldige manier te beheren.
Hier zijn enkele methoden om de duurzaamheid van AI te verbeteren:
1. De huidige dienstverleners creëren grote modellen met veel energie en in grote hoeveelheden, die hergebruikt kunnen worden. Veel bedrijven kunnen gebruikmaken van clouddata en -computing ; ze hoeven niet zelf een systeem op te bouwen.
2. Verbeter je huidige modellen door specifieke content toe te voegen die veel minder rekenkracht vereist dan het trainen van grote, nieuwe modellen vanaf nul. Dit verhoogt bovendien de waarde van je bedrijf op manieren die met de gebruikelijke methoden voor modelbouw niet mogelijk zijn.
3. Om ons energieverbruik te verminderen en tegelijkertijd geld te besparen, kun je TinyML gebruiken om machine learning-modellen rechtstreeks op kleine, energiezuinige apparaten uit te voeren. Zo hoef je geen gegevens meer heen en weer te sturen naar grote computers. Deze kleine apparaten verbruiken duizend keer minder elektriciteit dan grotere onderdelen zoals CPU's of GPU's.
4. Onderzoek het belang van grote modellen en ga na of het de extra energie die ze verbruiken waard is. Als een systeem drie keer zoveel elektriciteit verbruikt om slechts 1-3% beter te presteren, is het niet gerechtvaardigd om deze aanpak te volgen. Het bekijken van verschillende manieren om problemen op te lossen kan er soms toe leiden dat machine learning of kunstmatige intelligentie niet nodig is.
5. Het gebruik van generatieve AI moet met zorg gebeuren. Machine learning en natuurlijke taalverwerking zijn nuttig voor de gezondheidszorg en het voorspellen van rampen, maar voor het schrijven van blogposts zijn ze minder geschikt. We moeten er zeker van zijn dat het gebruik van deze tools voor het creëren van content noodzakelijk is en de kosten waard is, omdat ze meer problemen voor onze wereld kunnen veroorzaken dan dat ze mensen helpen.
6. Kijk waar uw cloudservice of datacenter zijn energie vandaan haalt. U kunt de CO2-uitstoot van uw AI en software verminderen door ze te gebruiken op locaties die gebruikmaken van hernieuwbare energie . Dit kan de uitstoot met driekwart verminderen. Google bouwt een datacenter in Quebec dat volledig op schone energie draait, met als doel dit in 2030 te realiseren.
7. Elk onderzoekslaboratorium, elk bedrijf dat AI-diensten verkoopt en elke onderneming die kunstmatige intelligentie gebruikt, moet berekenen hoeveel koolstofdioxide ze uitstoten. Ze moeten hun koolstofverbruik bijhouden en deze informatie delen, zodat klanten weloverwogen beslissingen kunnen nemen wanneer ze besluiten met hen samen te werken op het gebied van AI.
8. Versnel de overgang naar schonere energie met behulp van generatieve AI. Deze technologie kan voorspellen hoeveel energie mensen nodig hebben of meer energie uit hernieuwbare bronnen opwekken door ontwerpen te verbeteren die rekening houden met het weer. Maar het is niet overal nodig. Een eenvoudige AI-diagnosetechniek is meestal beter voor het milieu en effectiever voor veel toepassingen.
Bekijk ook eens hoeveel energie ChatGPT per dag verbruikt.
Vergelijking tussen rode en groene AI: Duurzaam efficiëntie bevorderen
In het veranderende en groeiende AI-domein werken programmeurs en ontwikkelaars hard om betere en geavanceerdere AI-systemen te maken. Maar dit werk heeft de omgeving zowel in positieve als negatieve richtingen beïnvloed, wat heeft geresulteerd in wat we Red AI en Green AI noemen. Red AI functioneert op dezelfde manier als de sportomgeving in hedendaagse voertuigen, waarbij vermogen belangrijker is dan economie.
Hieronder vindt u een tabel met enkele verschillen tussen Rode AI en Groene AI.
| Aspect | Rode AI | Groene AI |
| Doel | Om state-of-the-art resultaten te bereiken | Om resultaten van hoge kwaliteit te bereiken |
| Kenmerken | Grote en complexe modellen; Hoge data- en rekenvereisten; Datagestuurde besluitvorming | Kleine en eenvoudige modellen; Lage data- en rekenvereisten; Milieu- en sociale effectbeoordeling |
| Voordelen: | Verbetert de economische efficiëntie en het concurrentievermogen | Verlaagt energieverbruik en CO2-voetafdruk |
| Verkent grenzen in exploratie en creativiteit | Verbetert de toegang tot en inclusiviteit van AI-ontwikkelingen | |
| Challenges | Maakt zich zorgen over de veiligheid van de baan en de bescherming van de privacy | Vereist een grondig onderzoek en aanpak van vooringenomenheid in algoritmen |
| Creëert obstakels voor nieuwkomers in AI-studies | Roept op tot meer innovatie en originaliteit van AI-experts | |
| Kosten | Hoge financiële kosten voor het ontwikkelen, trainen en uitvoeren van modellen | Lage financiële kosten voor het ontwikkelen, trainen en uitvoeren van modellen |
| Nauwkeurigheid | Hoog op taken en datasets | Gemiddeld tot hoog op taken en datasets |
| Efficiëntie | Lage efficiëntie in data- en computerverbruik | Hoge efficiëntie in data- en rekenverbruik |
| Lage efficiëntie in trainings- en voorspellingstijd | Hoge efficiëntie in trainings- en voorspellingstijd |
Lees ook: De dorstige datacenters van ChatGPT putten de watervoorraden uit.
Andere termen uit de groene technologie
Er zijn andere termen die betrekking hebben op de milieu-impact van AI-methoden om hun duurzaamheid te verbeteren.
Wat is groene IT?
Groene IT betekent dat computers en soortgelijke producten op een milieuvriendelijke manier worden gemaakt en gebruikt. Het maakt gebruik van minder schadelijke materialen , bespaart energie en spaart grondstoffen. Bovendien zorgt het voor een correcte recycling of afvalverwerking van deze producten.
Het verbeteren van de energie-efficiëntie van datacenters en het toepassen van verschillende groene computerstrategieën daarin, valt onder Groene IT . Dit omvat acties zoals het gebruik van virtualisatie, het implementeren van cloudcomputingtechnologie en richt zich op milieuvriendelijke dataopslag en netwerken.
Wat is Groene Intelligentie?
De combinatie van innovaties uit de natuur en kunstmatige intelligentie, ook wel groene intelligentie genoemd, pakt problemen aan die verband houden met het milieu en de maatschappij. Het maakt gebruik van slimme methoden om problemen op te lossen in energieproductie, landbouw en gebouwontwerp.
Hoe vermindert groene intelligentie de milieu-impact van AI en machinaal leren?
Groene Intelligentie kan de milieu-impact van AI en ML op verschillende manieren verminderen.
1. Om het energieverbruik en de emissies van AI- en ML-systemen te verminderen, kunnen betere hardware, software en algoritmen worden gebruikt om optimaal gebruik te maken van hernieuwbare energiebronnen, zowel voor het opwekken van energie als voor compensatiestrategieën.
2. Verschillende sectoren, zoals landbouw, houtbewerking en energietransport, kunnen gebruikmaken van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) om problemen met het milieu op te lossen.
3. Om mensen, groepen en leiders meer inzicht te geven in het milieu en hen aan te moedigen actie te ondernemen, is het belangrijk hen goede milieu-informatie te verstrekken. Dit betekent dat ze niet alleen feiten moeten krijgen, maar ook inzicht in wat deze feiten betekenen.
Wat is Green AI Cloud?
Het betekent het gebruik van kunstmatige intelligentie in cloudcomputing op een manier die het milieu niet veel schaadt. Het streeft ernaar de CO2-uitstoot en het energieverbruik van AI-programma's te verlagen door te kiezen voor hernieuwbare energiebronnen, betere hardware en software.
Enkele voorbeelden van groene AI-cloud zijn:
1. Green AI Cloud is een clouddienst die zeer snelle en milieuvriendelijke supercomputing voor kunstmatige intelligentie biedt, waarbij uitsluitend water- en windenergie wordt gebruikt. Bovendien zet het overtollige warmte om in warme vloeistof die gebruikt kan worden voor de productie van industriële producten.
2. Cerebras Systems biedt 's werelds grootste en snelste AI-chip aan, genaamd Wafer Scale Engine 2; deze chip voert AI-taken 10,000 keer sneller uit dan gebruikelijke chips en verbruikt minder elektriciteit.
Green AI streeft ernaar om harmonie te vinden tussen overwegingen en strategische doelen die zowel duurzaamheid als technische vooruitgang benadrukken. Er ontstaan echter uitdagingen door het gebrek aan regels en voorschriften. Daarom is het cruciaal om verantwoording af te leggen en creativiteit te stimuleren, samen met het aanmoedigen van de integratie van Green AI-principes in alle sectoren. Blijf onze blogposts lezen om dergelijke interessante onderwerpen te verkennen.
Aanbevolen: 20+ toonaangevende bedrijven in hernieuwbare energie die gebruikmaken van AI
