Dëmtimi i klimës i shkaktuar nga emetimet e gazeve serë është më se i dukshëm dhe për të ndihmuar komunitetin kërkimor për të kuptuar kontributin e inteligjencës artificiale në ndryshimin e klimës dhe të miratojë paradigma të reja kërkimore në të cilat zvogëlohen emetimet Trajtuar si një masë kritike e performancës, një grup studiuesish ndërkombëtarë të AI dhe shkencëtarëve të të dhënave kanë bashkëpunuar për të hartuar një softuer të aftë për të vlerësuar gjurmën e karbonit të operacioneve të IT.
CodeCarbon është softuer me burim të hapur krijuar për të ndihmuar kompanitë të monitorojnë gjurmët e tyre të karbonit në AI.
Comet, një ofrues i zgjidhjeve MLOps, ka bashkëpunuar me një konsorcium të ndërmarrjeve të shkencave inteligjente dhe të të dhënave nga e gjithë bota: MILA, laboratori i kërkimit shkencor AI i udhëhequr nga Yoshua Bengio në Montreal, BCG GAMMA, departamenti i analitikës dhe shkenca e të dhënave nga Boston Consulting Group dhe Haverford College në Pensilvani, për të krijuar softuer me burim të hapur.
Rreth CodeCarbon
CodeCarbon është një softuer me bazë pitoni që do të lejojë programuesit të bëjnë kodin e tyre më efikas dhe të zvogëlojnë sasinë e CO2 të gjeneruar për përdorimin e burimeve kompjuterike dhe do t'i motivojë ata ta bëjnë këtë.
Softueri jo vetëm vlerëson sasinë e CO2 të prodhuar për përdorimin e burimeve të IT, gjithashtu u jep zhvilluesve këshilla se si të zvogëlohen emetimet zgjedhjen e infrastrukturës suaj cloud në rajone që përdorin burime të ulëta të energjisë.
Yoshua Bengio, themelues i MILA dhe fitues i Çmimit Turing, tha:
“AI është një teknologji e fuqishme dhe një forcë për të mirë, por është e rëndësishme të jesh i vetëdijshëm për ndikimin e saj në rritje në mjedis. Projekti CodeCarbon synon pikërisht të arrijë këtë qëllim dhe shpresoj se do të frymëzojë komunitetin e AI për të llogaritur, zbuluar dhe zvogëluar gjurmët e tyre të karbonit. "
Sylvain Duranton, Drejtor Menaxhues dhe Partner i Lartë në Boston Consulting Group (BCG) dhe Drejtor Global në BCG GAMMA, tha:
“Bazuar në historinë e fundit, përdorimi i IT në përgjithësi, dhe AI në veçanti, do të vazhdojë të rritet në mënyrë eksponenciale në të gjithë botën. Në këtë kontekst, CodeCarbon mund të ndihmojë organizatat për të siguruar që gjurma e tyre kolektive e karbonit rritet sa më pak të jetë e mundur ".
Në mjedisin e thellë të kërkimit, të përqendruar në të mësuarit, përparimet në inteligjencën artificiale janë arritur kryesisht duke krijuar modele më të mëdha, grumbulluar grupe më të mëdha të të dhënave dhe duke shfrytëzuar fuqi më të madhe kompjuterike.
Trajnimi i një algoritmi të fuqishëm të të mësuarit mund të kërkojë përdorimin e shumë kompjuterave gjatë ditëve ose javëve.
Për arkitektura si VGG, BERT, GPT-2 dhe GPT-3, që kanë miliona konfigurime dhe janë trajnuar në GPU të shumta për disa javë, kjo mund të jetë një ndryshim prej disa qindra kilogram CO-eq.
GPT-2 i OpenAI i nisur në 2019 bazohet në 1.5 miliardë parametra, ndërsa pasardhësi i tij GPT-3 u lansua vitin e kaluar, 175 miliardë parametrat e të cilit e bëjnë atë më shumë se 100 herë më të madh se paraardhësi i tij. Ndërsa modelet më të mëdha vazhdojnë të përparojnë në terren, sasia e energjisë së konsumuar për t'i trajnuar ato gjithashtu do të rritet.
CodeCarbon ka një modul të mekanizmit përcjellës që regjistron sasinë e energjisë së përdorur nga ofruesit kryesorë të informatikës në re dhe qendrat e të dhënave private të pritura brenda.
pastaj, sistemi përdor të dhëna nga burimet publike për të vlerësuar vëllimin e CO2 të gjeneruar, duke verifikuar statistikat e rrjetit elektrik në të cilin është e lidhur pajisja.
Gjurmuesi vlerëson CO2 të prodhuar për secilin eksperiment duke përdorur një modul të veçantë AI, duke ruajtur të dhënat e emetimeve për projektet dhe për të gjithë organizatën.
Ideja është që CodeCarbon do të ndihmojë kompanitë IT dhe AI të kufizojnë gjurmët e tyre të karbonit ndërsa rriten. CodeCarbon do të gjenerojë një panel kontrolli që do të lejojë kompanitë të shohin lehtësisht sasinë e emetimeve të gjeneruara duke trajnuar modelet e tyre të të mësuarit makinerik.
Aftësia për të ndjekur emetimet e CO2 përfaqëson një përparim të rëndësishëm në aftësinë e zhvilluesve për të përdorur burimet e energjisë me mençuri dhe për këtë arsye të zvogëlojnë ndikimin e punës së tyre në një mjedis gjithnjë e më të brishtë.
Fuente: https://www.comet.ml/