Kunstig intelligens (AI) har potentialet til at løse komplekse problemer, herunder klimaforandringer. Dog bidrager energibehovet fra AI-modeller til det samme problem, de søger at løse. Mens AI-infrastrukturen som datacentre udleder betydelige mængder af kuldioxid, kan alternative tilgange til AI-udvikling hjælpe med at reducere dens indvirkning på miljøet.
To lovende teknologier, spikende neurale netværk (SNN’er) og livslang læring (L2), tilbyder energieffektive alternativer til konventionelle kunstige neurale netværk (ANN’er). ANNet behandler data ved hjælp af decimaltal, hvilket kræver høj regnekraft og energi. Når ANNet bliver større og mere komplekst, stiger deres energiforbrug. Inspireret af det menneskelige hjerne har både ANNet og SNN’er kunstige neuroner, men måden de transmitterer information på, er forskellig.
I det menneskelige hjerne kommunikerer neuroner gennem intermitterende elektriske signaler kaldet spikes. Timing af disse spikes indeholder information, hvilket gør hjernen meget energieffektiv. På samme måde bruger SNN’er mønstre eller timing af spikes til at behandle og transmittere information. I modsætning til ANNet forbruger SNN’er kun energi, når en spike opstår, hvilket resulterer i betydeligt lavere energibehov. SNN’er kan være op til 280 gange mere energieffektive end ANNet.
Forskere arbejder på at udvikle læringsalgoritmer til SNN’er med det formål at bringe dem tættere på hjernens energieffektivitet. De reducerede beregningsbehov for SNN’er kunne muliggøre hurtigere beslutningstagning, hvilket gør dem egnet til forskellige anvendelser, herunder rumforskning, forsvar og selvkørende biler.
Derudover er livslang læring (L2) en strategi, der sigter mod at reducere energikravene for ANNet i løbet af deres levetid. Typiske ANNet glemmer tidligere viden ved læring af nye opgaver og kræver omlæring fra bunden, når driftsmiljøet ændrer sig. L2 tillader AI-modeller at lære sekventielt på flere opgaver uden at glemme tidligere viden, hvilket minimerer den energikrævende gentræning.
For at yderligere mindske energiforbruget fra AI udforsker forskere andre fremskridt, såsom at opbygge mindre, men lige så kapable modeller og udnytte kvantecomputing til hurtigere træning og inferens.
Mens AI præsenterer udfordringer med hensyn til dens klimapåvirkning, tilbyder innovative tilgange som SNN’er, L2 og kommende fremskridt håb om at udvikle energieffektive AI-systemer. Ved at prioritere bæredygtighed i AI-udvikling kan vi udnytte potentialet af denne teknologi, samtidig med at vi minimerer dens miljømæssige fodaftryk.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es