مقدمه
هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از پرسرعتترین فناوریهای رو به رشد در دهه اخیر، بهویژه در صنایع مختلف، از جمله بهداشت، حمل و نقل، مالی و سرگرمی، تأثیرات قابل توجهی داشته است. با این حال، توسعه و اجرای مدلهای هوش مصنوعی، به ویژه مدلهای یادگیری عمیق و شبکههای عصبی پیچیده، نیاز به توان محاسباتی بالایی دارد که به مصرف زیاد انرژی منجر میشود. این افزایش مصرف انرژی، چالشهای زیستمحیطی و هزینهای به همراه داشته است. این مقاله به بررسی چالشهای انرژی در هوش مصنوعی و نوآوریهای پایدار که میتواند این چالشها را مدیریت کند، میپردازد.
چالشهای انرژی در هوش مصنوعی
- مصرف بالای انرژی مدلهای هوش مصنوعی: مدلهای هوش مصنوعی مدرن، بهویژه شبکههای عصبی و مدلهای یادگیری عمیق، برای آموزش و بهینهسازی نیاز به مقادیر عظیمی از داده و قدرت محاسباتی دارند. به عنوان مثال، یک مدل بزرگ مانند GPT-3 که توسط OpenAI توسعه یافته است، نیازمند صدها هزار ساعت پردازش بر روی پردازندههای گرافیکی (GPU) است. هر بار آموزش مدلهای هوش مصنوعی میتواند هزاران کیلوواتساعت انرژی مصرف کند.
- انتشار کربن: یکی از مهمترین چالشهای مصرف بالای انرژی در فناوریهای هوش مصنوعی، انتشار کربن ناشی از آن است. پردازش مداوم دادهها و آموزش مدلها نیازمند زیرساختهای عظیمی از دیتاسنترها است که از انرژی زیادی استفاده میکنند. بسیاری از این دیتاسنترها همچنان وابسته به انرژیهای تجدیدناپذیر مانند سوختهای فسیلی هستند که منجر به افزایش انتشار گازهای گلخانهای میشود.
- پایداری زیرساختها: با رشد روزافزون مدلهای هوش مصنوعی و استفاده از آنها در صنایع مختلف، زیرساختهای فعلی مانند دیتاسنترها باید توانایی مقیاسپذیری و پایداری بالاتری داشته باشند. با این حال، محدودیتهای زیرساختی فعلی، مانعی برای مدیریت بهینه انرژی است. افزایش تعداد این مراکز بدون توجه به اصول پایداری میتواند تأثیرات زیستمحیطی بیشتری به همراه داشته باشد.
نوآوریهای پایدار در هوش مصنوعی:
برای مقابله با چالشهای مصرف انرژی و تاثیرات زیستمحیطی، چندین نوآوری و راهکارهای پایدار در زمینه هوش مصنوعی معرفی شدهاند:
-
بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی:
یکی از نوآوریهای اصلی در این زمینه، توسعه مدلهای کوچکتر و کارآمدتر است. بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی برای کاهش حجم محاسباتی و مصرف انرژی از اهمیت بالایی برخوردار است. به عنوان مثال، مدلهای “کمحجم” یا “فشردهشده” (pruned models) که بدون کاهش قابل توجه دقت مدل، اندازه و مصرف انرژی آنها کاهش مییابد، به سازمانها کمک میکند تا انرژی کمتری مصرف کنند.
-
استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر:
شرکتهای بزرگ فناوری به طور فزایندهای به سمت استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر مانند انرژی خورشیدی و بادی برای تأمین انرژی دیتاسنترهای خود حرکت میکنند. شرکتهایی مانند گوگل و مایکروسافت متعهد شدهاند که دیتاسنترهای خود را تا چند سال آینده به طور کامل با انرژیهای تجدیدپذیر اداره کنند.
-
مراکز داده با بهرهوری انرژی:
مراکز دادهای که به منظور بهینهسازی مصرف انرژی طراحی شدهاند، میتوانند به کاهش ردپای کربنی سیستمهای هوش مصنوعی کمک کنند. بهعنوان مثال، سیستمهای خنککننده مبتنی بر هوش مصنوعی که به بهینهسازی دمای دیتاسنترها کمک میکنند و استفاده از تکنیکهای مدیریت انرژی، مانند کاهش مصرف در زمان اوج مصرف، از جمله راهحلهای پایدار در این زمینه هستند.
-
هوش مصنوعی برای بهرهوری انرژی:
هوش مصنوعی نه تنها مصرف انرژی دارد، بلکه میتواند به عنوان ابزاری برای بهبود بهرهوری انرژی در سایر صنایع مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال، سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند در بهینهسازی مصرف انرژی در ساختمانها، صنایع تولیدی و حمل و نقل کمک کنند و باعث کاهش مصرف انرژی و افزایش بهرهوری شوند.
-
مقابله با انتشار کربن از طریق هوش مصنوعی:
نوآوریهای جدید در زمینه هوش مصنوعی به منظور بهبود بهرهوری و کاهش انتشار کربن استفاده میشود. هوش مصنوعی میتواند در پیشبینی مصرف انرژی، کاهش اتلاف انرژی و مدیریت کارآمدتر منابع انرژی، نقشی کلیدی ایفا کند. همچنین استفاده از این فناوری برای مدیریت بهتر شبکههای برق و ادغام انرژیهای تجدیدپذیر به ایجاد پایداری بیشتر در مصرف انرژی کمک میکند.
نمونههایی از شرکتهای پیشرو در این زمینه
- گوگل: گوگل با هدف کاهش تأثیرات زیستمحیطی دیتاسنترهای خود، از هوش مصنوعی برای مدیریت بهینه خنککنندهها و کاهش مصرف انرژی استفاده کرده است. همچنین، گوگل متعهد شده است که تا سال ۲۰۳۰ تمام مراکز داده خود را با انرژی تجدیدپذیر اداره کند.
- مایکروسافت: مایکروسافت در پروژهای به نام “Azure AI for Earth”، از هوش مصنوعی برای توسعه فناوریهای سبز و کاهش اثرات زیستمحیطی استفاده میکند. این شرکت همچنین متعهد به کربن منفی شدن تا سال ۲۰۳۰ است.
- آمازون: آمازون با استفاده از پروژههای “Sustainable AI”، به دنبال کاهش مصرف انرژی در عملیاتهای محاسباتی خود است و همچنین در تلاش است تا استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر در دیتاسنترهای AWS را افزایش دهد.
نتیجهگیری
توسعه فناوریهای هوش مصنوعی با وجود نوآوریهای شگرف، چالشهای قابل توجهی در زمینه مصرف انرژی و پایداری زیستمحیطی به همراه داشته است. با این حال، پیشرفتهای تکنولوژیکی مانند بهینهسازی مدلها، استفاده از انرژیهای تجدیدپذیر و بهرهوری بیشتر در دیتاسنترها، نقش مهمی در کاهش این چالشها ایفا کردهاند. برای اطمینان از پایداری در آینده، توسعه مدلهای هوش مصنوعی باید با توجه به کاهش مصرف انرژی و افزایش بهرهوری ادامه یابد.
منابع:
Cisco Sustainability Initiatives