Je to daň za pokrok.

Spracovanie dát dokáže spotrebovať skutočne veľa energie. Výskumníci z University v Massachusetts zistili, že “tréning” jedného algoritmu strojového učenia môže vytvoriť toľko oxidu uhličitého, koľko dokáže vyprodukovať päť priemerných amerických áut, počas celého životného cyklu, vrátane ich výroby.

V novo publikovanom dokumente tím uvádza, že proces môže vyprodukovať viac ako 284 000 kilogramov CO2. Samotné procesory sú veľmi náročné na spotrebu energie. Nezaostávajú ani procesy chladenia, aby neprišlo k poškodeniu počítačov z dôvodu ich prehriatia.

Tím ďalej poznamenáva, že trénovanie algoritmov strojového učenia je často spúšťané na superpočítačoch niekoľko týždňov alebo dokonca mesiacov. Je pravda, že malá časť energie pochádza z obnoviteľných zdrojov, ale vo väčšine prípadov tomu tak nie je.

Momentálne nie je možné zvýšiť dodávky energie z obnoviteľných zdrojov tak, aby sa pokryl dopyt. V prípade plnej prevádzky superpočítačov je potrebné spaľovať veľké množstvo fosílnych palív, aby sa pokryli ich energetické nároky.

Tím sa zameral na algoritmy pre strojové spracovanie prirodzeného jazyka, čo je v dnešnej dobe čoraz dôležitejšie, pretože rozhrania sa začínajú presúvať z klávesníc a obrazoviek k rozpoznávaniu reči a hlasovej syntéze v zariadeniach, ako sú napríklad inteligentné reproduktory. Toto je len počiatočná prípravná fáza. Ďalší vývoj algoritmu môže vytvoriť ešte väčšie množstvo CO2.

Tím výskumníkov odporúča priemyslu a akademickej obci v záujme celej spoločnosti, pracovať na výskume výpočtovo efektívnejších algoritmov, ako aj hardvéru, ktorý potrebuje ku svojej prevádzke menej energie.

Zdroj: TechRadar

Titulný obrázok: Car From Japan

Prečítajte si aj:

Huawei vysvetľuje: Takto uľahčuje umelá inteligencia v smartfónoch život. Ako však funguje na Slovensku?

Peter Hupka

Peter Hupka
Každý deň sledujem aktuálne dianie v technologickom svete a vyberám tie najzaujímavejšie témy pre náš web.