जैसा कि हम जानते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने दुनिया को बदल दिया है।इसका उपयोग स्वास्थ्य देखभाल की निगरानी से लेकर भाषण लिखने तक हर चीज़ के लिए किया जाता है।लेकिन पर्यावरण पर प्रौद्योगिकी का प्रभाव एक गंभीर चिंता का विषय बनता जा रहा है।
चैटजीपीटी, सबसे परिचित एआई मॉडलों में से एक, जेनरेटिव एआई का एक रूप है जो उपयोग करता हैप्राकृतिक भाषाचैटबॉट-शैली वेब इंटरफ़ेस में उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए प्रसंस्करण।
जब ChatGPT बनाने वाली कंपनी OpenAI अपनी तीसरी पीढ़ी को प्रशिक्षण दे रही थीनमूना(अर्थात, इसे यह सिखाना कि उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के विरुद्ध कौन सी सामग्री तैयार करनी है), इसने पूरे वर्ष के लिए 120 कनाडाई घरों को बिजली देने के लिए पर्याप्त बिजली का उपयोग किया।
और प्रशिक्षण एआई मॉडल के उत्सर्जन का सिर्फ एक पहलू है।समय के साथ सबसे बड़ा योगदानकर्ता मॉडल अनुमान, या मॉडल को लाइव चलाने की प्रक्रिया है।ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल लगातार चलते रहते हैं, उपयोगकर्ता द्वारा प्रश्न पूछने की प्रतीक्षा में।
इन मॉडलों को बिजली देने के लिए आवश्यक डेटा सेंटर वर्तमान में वैश्विक ऊर्जा खपत का तीन प्रतिशत हिस्सा हैं, वे शायद ही कभी उपयोग करते हैंपुनःप्राप्य उर्जा स्रोत, और,फोर्ब्स के अनुसार, उतना ही CO उत्सर्जित कर रहे हैं2ब्राज़ील के पूरे देश के रूप में।
डलहौजी के कंप्यूटर विज्ञान संकाय में सहायक प्रोफेसर डॉ. तुषार शर्मा का नाम दर्ज करें।
डॉ. शर्मा का शोध टिकाऊ एआई और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर केंद्रित है।दूसरे शब्दों में: वह सुनिश्चित करता है कि इन मॉडलों को बनाने और चलाने वाला स्रोत कोड यथासंभव स्वच्छ और कुशल हो।जब वे नहीं होते, तो वह उन्हें पहचानता है और ठीक करता है।
डॉ. शर्मा की स्मार्ट लैब हाल ही में प्रकाशित हुईएक खोजमेंसॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और कार्यप्रणाली पर एसीएम लेनदेनकोड के कौन से हिस्से सबसे अधिक बिजली के भूखे हैं, इसकी पहचान करके एआई मॉडल की ऊर्जा खपत को बारीक स्तर पर कैसे मापा जाए, इसका विवरण दिया गया है।(अपने घर के बिजली बिल के बारे में सोचें: यह घर की ऊर्जा खपत को बड़े पैमाने पर दर्शाता है, लेकिन यह आम तौर पर यह नहीं बताता है कि कौन से उपकरण सबसे अधिक बिजली खींच रहे हैं।)
एक अन्य अध्ययन में, उनकी प्रयोगशाला ने एआई मॉडल के भीतर कोड की दर्जनों परतों के माध्यम से उन टोकन को "प्रून" किया जो अब प्रासंगिक, उपयोगी या प्रभावी नहीं थे।
"हम इन बड़े मॉडलों की प्रत्येक परत के माध्यम से रणनीतिक रूप से आगे बढ़ते हैं और अंदर आवश्यक गणना को कम करते हैं," वह बताते हैं।
विचार यह है कि मॉडलों को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित किया जाए, ताकि विद्युत प्रवाह और उसके बाद होने वाले उत्सर्जन को कम किया जा सके।वे कहते हैं, "हम कोशिश कर रहे हैं कि हमें अधिक बिजली या समय का उपयोग न करना पड़े, जिससे ऊर्जा में कमी आए या कार्बन उत्सर्जन में कमी आए।""आदर्श परिदृश्य यह है कि हम लाभों का त्याग किए बिना इन प्रणालियों को प्रशिक्षित करने या संचालित करने के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम कर रहे हैं।"
तो क्या AI इसके लायक है?
डैल के कंप्यूटर विज्ञान संकाय के कार्यवाहक डीन डॉ. क्रिश्चियन ब्लोइन का कहना है कि एआई में दुनिया को बदलने की क्षमता है जैसा कि हम जानते हैं, और यह होने वाला है चाहे हम प्रौद्योगिकी को हरित बनाएं या नहीं।
वे कहते हैं, ''हमारी जिम्मेदारी है कि हम उन महत्वपूर्ण समस्याओं से निपटने का बेहतर तरीका खोजें जिनमें कम संसाधनों की आवश्यकता होती है।''"जैसे-जैसे लोग एआई का लाभ उठाने के नए तरीके खोज रहे हैं, यह महत्वपूर्ण है कि हम इसे और अधिक टिकाऊ बनाने के लिए कंप्यूटर विज्ञान विकसित करें।"
यह संतुलन उन लोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो जलवायु क्षेत्र में काम करते हैं।डॉ. अन्या वाइट दल के एक शोध संस्थान, ओशन फ्रंटियर इंस्टीट्यूट (ओएफआई) की सीईओ और वैज्ञानिक निदेशक हैं।ओएफआई हमारी जलवायु प्रणाली में महासागर की बदलती भूमिका पर शोध करता है और जलवायु परिवर्तन शमन के लिए समाधान प्रदान करता है।
डॉ. वाइट का कहना है कि हालांकि एआई डेटा को प्रबंधित करने और दक्षता और सटीकता में सुधार करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है, लेकिन अगर हम इसके उपयोग से बचाने की तुलना में अधिक ऊर्जा खर्च करते हैं तो यह टिकाऊ नहीं हो जाता है।
वह कहती हैं, "डॉ. शर्मा का काम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एआई दक्षता का समर्थन करता है और इसकी लागत और कार्बन फुटप्रिंट को कम करता है।""आखिरकार, डॉ. शर्मा जैसे काम के बिना, हम नए नवाचारों को लॉन्च करने की क्षमता खोने का जोखिम उठाते हैं, और हम उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले प्रमुख लाभों से चूक सकते हैं।"
एक पेचीदा संतुलन
डॉ. माइकल फ्रायंड दल के क्लीन टेक्नोलॉजीज रिसर्च इंस्टीट्यूट (सीटीआरआई) के निदेशक हैं, और उनका कहना है कि उपयोगकर्ताओं को हमेशा उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और संचालन के बारे में पता नहीं होता है।
"एआई की जिम्मेदार वृद्धि पर विचार करना चाहिएवातावरणीय कारक," डॉ. फ्रायंड कहते हैं। "इसके लिए कुशल संचालन की आवश्यकता होनी चाहिए, जिसमें अधिक कुशल कोड, जिम्मेदार उपयोग और डेटा केंद्रों को हरित ऊर्जा स्रोतों से जोड़ना शामिल है।"
वह स्वीकार करते हैं कि यह एक मुश्किल संतुलन है, क्योंकि ओएफआई की तरह, सीटीआरआई अक्सर संचालन की दक्षता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करता है।
वे कहते हैं, "डॉ. शर्मा जैसे शोधकर्ताओं का काम एआई के वास्तविक मूल्य पर प्रकाश डालेगा और इसे कैसे विकसित और उपयोग किया जाए, इसके बारे में निर्णयों की जानकारी देगा।"
एक हरित एआई भविष्य
डेटा केंद्रों को नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग करने के लिए परिवर्तित करना एक और बड़ी बाधा है, और डॉ. शर्मा का कहना है कि सौर, पवन और पनबिजली जैसे उनके शोध से एआई को हरित बनाया जाएगा।
"ये सभी तकनीकें अंततः हरित एआई के इस लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद कर रही हैं और यह पता लगा रही हैं कि हम इन मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कैसे जारी रख सकते हैं, लेकिन कम कीमत परऊर्जालागत।"
अधिक जानकारी:सौरभसिंह राजपूत और अन्य, सूक्ष्म-दानेदार ऊर्जा मापन के माध्यम से गहन शिक्षण में ऊर्जा-जागरूकता बढ़ाना,सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और कार्यप्रणाली पर एसीएम लेनदेन(2024)।डीओआई: 10.1145/3680470
उद्धरण:शोधकर्ता यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि एआई पर्यावरण को बर्बाद न करे (2024, 30 सितंबर)1 अक्टूबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-09-ai-doesnt-environment.html से
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