Штета на клими узрокована емисијом стакленичких плинова је више него евидентна и да помогне истраживачкој заједници да би се разумео допринос вештачке интелигенције климатским променама и усвојити нове истраживачке парадигме у којима се смањује емисија Група међународних истраживача АИ и научника за податке који се третирају као критична мера перформанси сарађивали су на дизајнирању софтвера способног за процену емисије угљеника у ИТ операцијама.
ЦодеЦарбон је софтвер отвореног кода дизајниран да помогне компанијама да надгледају свој отисак угљеника АИ.
Цомет, добављач МЛОпс решења, удружио се са конзорцијумом АИ и компанија за науку података из целог света: МИЛА, истраживачком лабораторијом АИ коју је водио Иосхуа Бенгио из Монтреала, БЦГ ГАММА, одељењем за аналитику и науком о подацима из Бостона Цонсултинг Гроуп и Хаверфорд Цоллеге у Пенсилванији, ради стварања софтвера отвореног кода.
О ЦодеЦарбон-у
ЦодеЦарбон је софтвер на основу питхон-а да омогућиће програмерима да свој код учине ефикаснијим и смање количину створеног ЦО2 за коришћење рачунарских ресурса и мотивисаће их на то.
Софтвер не само да процењује количину произведеног ЦО2 за употребу ИТ ресурса, такође даје савете програмерима како да смање емисије одабир ваше облачне инфраструктуре у регионима који користе ниске изворе енергије.
Иосхуа Бенгио, оснивач МИЛА-е и добитник Турингове награде, рекао је:
„АИ је моћна технологија и сила добра, али важно је бити свестан њеног све већег утицаја на животну средину. Пројект ЦодеЦарбон има за циљ управо постизање овог циља и надам се да надахњује заједницу АИ да израчуна, обелодани и смањи свој отисак угљеника.
Силваин Дурантон, генерални директор и старији партнер у Бостон Цонсултинг Гроуп (БЦГ) и глобални директор у БЦГ ГАММА, рекао је:
„На основу недавне историје, употреба ИТ-а уопште, а посебно АИ-а, наставиће да експоненцијално расте широм света. У том контексту, ЦодеЦарбон може помоћи организацијама да осигурају да се њихов колективни отисак угљеника што мање повећа “.
У дубоком истраживачком окружењу усмереном на учење, напредак у вештачкој интелигенцији у великој мери се постиже стварањем већих модела, обједињавањем већих скупова података и коришћењем веће рачунарске снаге.
Обука моћног алгоритма за учење може захтевати употребу више рачунара током дана или недеља.
За архитектуре попут ВГГ, БЕРТ, ГПТ-2 и ГПТ-3, који имају милионе конфигурација и неколико недеља се обучавају на више графичких процесора, ово може бити разлика од неколико стотина килограма ЦО-ек.
ОпенАИ-ов ГПТ-2 објављен 2019. заснован је на 1.5 милијарди параметара, док је његов наследник ГПТ-3 објављен прошле године, чији га 175 милијарди параметара чини више од 100 пута већим од претходника. Како ће већи модели наставити да напредују на терену, повећаће се и количина енергије која се троши за њихово оспособљавање.
ЦодеЦарбон има модул механизма за праћење који бележи количину утрошене енергије од главних добављача рачунарства у облаку и приватни хостови у локалним центрима података.
Онда, систем користи податке из јавних извора за процену обима створеног ЦО2, верификација статистике електричне мреже на коју је опрема повезана.
Трацкер процењује произведени ЦО2 за сваки експеримент користећи одређени АИ модул, чувајући податке о емисијама за пројекте и за целу организацију.
Идеја је да ће ЦодеЦарбон помоћи ИТ и АИ компанијама да ограниче свој отисак угљеника како расту. ЦодеЦарбон ће генерисати контролну таблу која ће омогућити компанијама да лако виде количину емисија генерисаних обуком својих модела машинског учења.
Способност праћења емисија ЦО2 представља значајан напредак у способности програмера да паметно користе енергетске ресурсе и самим тим смањују утицај свог рада у све крхкијем окружењу.
izvor: https://www.comet.ml/