Yapay zeka (YZ), iklim değişikliği de dahil olmak üzere karmaşık sorunları çözme potansiyeline sahiptir. Ancak, YZ modellerinin enerji ihtiyaçları, ele almayı amaçladığı soruna katkıda bulunmaktadır. YZ altyapısı, veri merkezleri gibi, önemli miktarda karbon emisyonu yayarken, YZ gelişimi için alternatif yaklaşımlar, çevresel etkisini azaltmaya yardımcı olabilir.
Vaad eden iki teknoloji, sıçramalı sinir ağları (SSA) ve ömür boyu öğrenme (L2), geleneksel yapay sinir ağlarına (YSA) enerji verimli alternatifler sunmaktadır. YSA’lar ondalık sayılar kullanarak veri işler, yüksek hesaplama gücü ve enerji gerektirir. YSA’lar büyüdükçe ve daha karmaşık hale geldikçe enerji tüketimi artar. İnsan beyninden esinlenen YSA’lar ve SSA’lar her ikisi de yapay nöronlara sahip olsa da, bilgi iletim şekilleri farklılık gösterir.
İnsan beyninde nöronlar aralıklı elektrik sinyalleri olan sıçramalar aracılığıyla iletişim kurar. Bu sıçramaların zamanlaması bilgi içerir ve bu sayede beyin son derece enerji verimlidir. Benzer şekilde, SSA’lar bilgiyi işlemek ve iletmek için sıçrama desenlerini veya zamanlamalarını kullanır. YSA’lardan farklı olarak, SSA’lar yalnızca bir sıçrama meydana geldiğinde enerji tüketir, bu da önemli ölçüde daha düşük enerji gereksinimlerine yol açar. SSA’lar, YSA’lardan 280 kat daha enerji verimli olabilir.
Araştırmacılar, SSA’lar için öğrenme algoritmaları geliştirmek üzerinde çalışmaktadır ve onları beynin enerji verimliliğine daha da yaklaştırmayı hedeflemektedir. SSA’ların azaltılmış hesaplama gereksinimleri daha hızlı karar vermeyi mümkün kılabilir ve böylece uzay keşfi, savunma ve otonom arabalar dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için uygun hale getirebilir.
Ek olarak, ömür boyu öğrenme (L2), YSA’ların ömrü boyunca enerji gereksinimlerini azaltmayı amaçlayan bir stratejidir. Tipik YSA’lar, yeni görevler öğrenirken önceki bilgileri unutur ve işletim ortamı değiştiğinde sıfırdan yeniden eğitim gerektirir. L2, yapay zeka modellerinin önceki bilgileri unutmadan ardışık olarak birden fazla görevde öğrenmelerine izin verir, bu da enerji yoğun yeniden eğitimi en aza indirir.
YZ’nin enerji taleplerini daha da azaltmak için araştırmacılar, daha küçük ancak aynı derecede yetenekli modeller inşa etme ve daha hızlı eğitim ve çıkarım için kuantum hesaplama gibi diğer ilerlemeleri keşfetmektedir.
YZ’nin iklim etkisi açısından zorluklar sunduğu yönünde olmasına rağmen, SSA’lar, L2 ve gelecekteki ilerlemeler gibi inovatif yaklaşımlar, enerji verimli YZ sistemlerinin geliştirilmesi konusunda umut sunmaktadır. YZ geliştirme sürecinde sürdürülebilirliği önceliklendirerek, bu teknolojinin potansiyelinden yararlanırken çevresel etkisini en aza indirebiliriz.
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve