Il danno al clima causato dalle emissioni di gas serra è più che evidente e per aiutare la comunità di ricerca comprendere il contributo dell'intelligenza artificiale al cambiamento climatico e adottare nuovi paradigmi di ricerca in cui ridurre le emissioni Considerato come una misura critica delle prestazioni, un gruppo di ricercatori internazionali di IA e data scientist ha collaborato alla progettazione di software in grado di stimare l'impronta di carbonio delle operazioni IT.
CodiceCarbon è un software open source progettato per aiutare le aziende a monitorare la loro impronta di carbonio AI.
Comet, un fornitore di soluzioni MLOps, ha collaborato con un consorzio di società di intelligenza artificiale e scienza dei dati di tutto il mondo: MILA, il laboratorio di ricerca AI guidato da Yoshua Bengio a Montreal, BCG GAMMA, la divisione di analisi e scienza dei dati di Boston Consulting Group e Haverford College in Pennsylvania, per creare software open source.
Informazioni su CodeCarbon
CodeCarbon è un software basato su python che consentirà ai programmatori di rendere il loro codice più efficiente e ridurre la quantità di CO2 generata per l'uso delle risorse informatiche e li motiverà a farlo.
Il software non solo stima la quantità di CO2 prodotta dall'uso delle risorse IT, fornisce inoltre agli sviluppatori consigli su come ridurre le emissioni selezionando la tua infrastruttura cloud nelle regioni che utilizzano fonti di energia a basso consumo.
Yoshua Bengio, fondatore di MILA e vincitore del Premio Turing, ha dichiarato:
“L'intelligenza artificiale è una tecnologia potente e una forza positiva, ma è importante essere consapevoli del suo crescente impatto ambientale. Il progetto CodeCarbon mira proprio a raggiungere questo obiettivo e spero che ispiri la comunità AI a calcolare, divulgare e ridurre la propria impronta di carbonio ".
Sylvain Duranton, Managing Director e Senior Partner presso Boston Consulting Group (BCG) e Global Director presso BCG GAMMA, ha dichiarato:
“Sulla base della storia recente, l'uso dell'IT in generale e dell'IA in particolare continuerà a crescere in modo esponenziale in tutto il mondo. In questo contesto, CodeCarbon può aiutare le organizzazioni a garantire che la loro impronta di carbonio collettiva aumenti il meno possibile ”.
Nell'ambiente di ricerca incentrato sul deep learning, i progressi nell'intelligenza artificiale vengono in gran parte raggiunti creando modelli più grandi, aggregando set di dati più grandi e sfruttando una maggiore potenza di calcolo.
La formazione di un potente algoritmo di apprendimento può richiedere l'uso di più computer per giorni o settimane.
Per architetture come VGG, BERT, GPT-2 e GPT-3, che hanno milioni di configurazioni e sono addestrati su più GPU per diverse settimane, questa può essere una differenza di diverse centinaia di chilogrammi di CO-eq.
Il GPT-2 di OpenAI lanciato nel 2019 si basa su 1.5 miliardi di parametri, mentre il suo successore GPT-3 è stato lanciato lo scorso anno, i cui 175 miliardi di parametri lo rendono più di 100 volte più grande del suo predecessore. Man mano che i modelli più grandi continuano ad avanzare sul campo, aumenterà anche la quantità di energia consumata per addestrarli.
CodiceCarbon ha un modulo del meccanismo di tracciamento che registra la quantità di energia utilizzata dai principali fornitori di cloud computing e dai data center locali ospitati privatamente.
Poi, il sistema utilizza dati provenienti da fonti pubbliche per stimare il volume di CO2 generato, verificando le statistiche della rete elettrica a cui l'apparecchiatura è collegata.
Il tracker stima la CO2 prodotta per ogni esperimento utilizzando un particolare modulo AI, memorizzando i dati sulle emissioni per i progetti e per l'intera organizzazione.
L'idea è che CodeCarbon aiuterà le aziende IT e AI a limitare la loro impronta di carbonio mentre crescono. CodeCarbon genererà un dashboard che consentirà alle aziende di vedere facilmente la quantità di emissioni generate addestrando i propri modelli di machine learning.
La capacità di monitorare le emissioni di CO2 rappresenta un progresso significativo nella capacità degli sviluppatori di utilizzare con saggezza le risorse energetiche e quindi ridurre l'impatto del proprio lavoro in un ambiente sempre più fragile.
fonte: https://www.comet.ml/