AI prestakuntza-isuriak: AI gaitutako sistemek karbono-isuri globaletan laguntzen dute

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• 3 daiteke, 2022

Ikuspegiaren laburpena

Adimen artifizialaren (AI) teknologiaren gorakadak ustekabeko ingurumen-erronka bat ekarri du berarekin, AI prestakuntzan kontsumitzen den energiak karbono isuri garrantzitsuak eragiten baititu. Arazo hau aintzat hartuta, industria konponbideak aztertzen ari da, hala nola, energia-eraginkorragoak AI ereduak garatzea, energia berriztagarrien enpresekin lankidetzan aritzea eta datu-zentroak lekuz aldatzea energia-kontsumoa minimizatzeko. Ahalegin horiek, balizko arau-neurriekin batera, aurrerapen teknologikoa eta ingurumen-erantzukizuna elkarrekin egon daitezkeen etorkizuna osatzen ari dira.

AI prestakuntzako isurien testuingurua

Adimen artifizialak (AI) bultzatutako sistemek energia kantitate handia kontsumitzen dutela jakin ohi da entrenamendu-faseetan, eta karbono kantitate handiak igortzen dituzte. Horrek, aldi berean, klima-aldaketari laguntzen dio, ahaztu ezin den ingurumen-kezka sortuz. AI industriak hazten jarraitzen duen heinean, eredu handiago eta konplexuagoen eskaera gero eta handiagoa denez, erronka are korapilatsuagoa bihurtzen da. 

AI gero eta paper garrantzitsuagoa jokatzen ari da mundu mailako ekonomian eta garapen berriak bultzatzen ditu osasun-, teknologia- eta energia-industrien, batzuk aipatzearren. Hala ere, AI sistemek sartzen ari diren aldaketa onuragarriaren erdian, ikerketek frogatu dute karbono kantitate handiak sortzen direla entrenatzen ari direnean eta kalkulu ugari egiten dituztenean AI sistemek kontsumitzen duten potentziagatik. Amherst-eko Massachusettseko Unibertsitateak 2019an egindako ikerketen arabera, gutxi gorabehera 1,400 kilo isuri sortzen dira apaletik kanpoko AI hizkuntza prozesatzeko sistema bat entrenatzean. Horrez gain, energia iturriaren arabera, 78,000 kilo karbono inguru isurtzen dira ikaskuntza sakoneko AI sistema bat eraiki eta hutsetik entrenatzen denean.

AI sistemen sorrerak eta prestakuntzak klima-aldaketan nola laguntzen duten aintzat hartuta, Green AI mugimendua sortu da, AI gaitutako prozesuak garbiagoak eta ingurumenarekiko errespetutsuagoak izatea bilatzen duena. Mugimenduak adierazi du ikaskuntza automatikoko algoritmo batzuek AIan oinarritutako beste sistemek baino energia gutxiago kontsumitzen dutela, eta AI sistemaren prestakuntza urruneko kokapenetara eraman daiteke eta iturri berriztagarrietako energia erabil daiteke. 

Eragin disruptiboa

AI sistemak ekoizten eta trebatzen espezializatutako enpresek ingurumenean eragin positiboa izateko ahalmena dute energia iturri berriztagarriak hartuz. Gobernuek eta erakunde arautzaileek aldaketa hori bultza dezakete zerga-pizgarriak eta laguntza eskainiz energia berriztagarriak sistemak instalatzen dituztenei IAn oinarritutako eragiketak laguntzeko. Energia berriztagarrien industria indartsua duten herrialdeak helmuga erakargarri bihur litezke enpresa hauentzat, beharrezko azpiegiturak eskainiz. 

AI algoritmoak entrenatzean sortzen diren karbono-isuriak asko aldatzen dira, hala nola elektrizitatearen sorkuntzaren iturria, erabilitako ordenagailu-hardware mota eta algoritmoaren diseinua bera. Ikertzaileek, Google-koek barne, aurkitu dute posible dela isuri horiek nabarmen murriztea, batzuetan 10 eta 100 aldiz artean. Doikuntza sakonak eginez, hala nola energia berriztagarriak aprobetxatuz eta kokapen desberdinak erabiliz, industriak aurrerapauso handiak eman ditzake karbono aztarna murrizteko. 

Arau-agintariek eginkizuna dute AI prestakuntza-proiektuek ingurumen-arauak betetzen dituztela ziurtatzeko. Proiektu zehatzak beren jurisdikzioetan karbono-isurien mailen ekarpen garrantzitsu gisa identifikatzen badira, agintariek lan-etenaldiak bete ditzakete emisioak murrizten diren arte. Karbono kantitate handiak ekoizten dituzten AI zentroen gaineko zergak disuasio gisa ezarri daitezke, eta AI enpresek, berriz, zientzia konputazionalaren azken garapenak arakatu ditzakete potentzia gutxiago erabiliz kalkulu gehiago egiteko.

AI prestakuntza-isurien ondorioak 

AI prestakuntza-emisioen ondorio zabalagoak izan daitezke:

• Energia-kontsumo minimoarekin datuak modu eraginkorragoan azter ditzaketen AI eredu berrien lehenetsitako garapena, energia-eskaera orokorra murriztea eta ingurumen-inpaktua murriztea ekarriz.
• AI garapenean inbertitu duten enpresek energia berriztagarrien enpresekin lankidetzan aritzen dira, energia garbiko azpiegiturak instalatu ahal izateko beren eragiketak laguntzeko, teknologiaren eta energiaren sektoreen arteko lankidetza sustatuz.
• Datu-zentroen kokapena transferitzea pizgarri fiskalak aprobetxatzeko eta arauzko gainbegiratzea saihesteko, edo artikoko kokapenetara lekualdatzea, hozte-zerbitzarietan gastatzen den energia minimizatzeko, teknologiaren eta tokiko hazkunde ekonomiko potentzialaren gune geografiko berriak sortuz.
• AI garapen iraunkorrean zentratuta dauden hezkuntza-programa berriak sortzea, aurrerapen teknologikoa eta ingurumen-erantzukizuna orekatzeko trebetasun handiagoa duen langileria ekarriz.
• AI karbono-isuriei buruzko nazioarteko akordio eta estandarren agerpena, IAren ingurumen-inpaktua kudeatzeko ikuspegi global bateratuago bat ekarriz.
• Kontsumitzaileen itxaropenen aldaketa ingurumenarekiko arduratsuak diren AI produktu eta zerbitzuetara, erosketa-jokabidean aldaketak eta AI energia-kontsumoan gardentasun-eskaria areagotzea eraginez.
• Energia-sektore tradizionaletan enplegua desplazatzeko potentziala, IA enpresek gero eta gehiago energia-iturri berriztagarrietara jotzen duten heinean, lan-merkatuan aldaketak eta birziklatze-programak behar direla.
• Energia berriztagarrien erabilgarritasunean eta AI industriaren beharretan oinarritutako aliantza politiko eta tentsio berriak garatzea, nazioarteko harremanetan eta merkataritza-hitzarmenetan aldaketak eraginez.
• AI aplikazioetarako bereziki egokitutako energetikoki eraginkorra den hardware diseinuari arreta handiagoa ematea, errendimenduarekin batera iraunkortasuna lehenesten duten aurrerapen teknologikoak ekarriz.
• Energia berriztagarri ugariko baliabideak dituzten landa-eremuek IA garatzeko kokapen erakargarri bihurtzeko ahalmena, aldaketa demografikoak eta hazkunde ekonomikorako aukera berriak ekarriko dituzte lehen hornitutako eskualdeetan.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Uste duzu AI enpresek deep learning AI sistemak trebatzeko eta garatzeko asmoa dutenean energia berriztagarria soilik erabili behar dela ezartzen duen araudia onartu behar dela? 
• Ekologistek AI sistemaren analisiak (adibidez, energia aurrezteko material berrien diseinu informatikoak, makineria, hornikuntza katearen bideratzea, etab.) kontuan hartu behar al dituzte energia aurrezteko onurak AI sistemen ingurumen-kostu erreala/osoa kalkulatzeko?