A inteligência artificial (IA) tem o potencial de resolver problemas complexos, incluindo as mudanças climáticas. No entanto, as necessidades energéticas dos modelos de IA contribuem para o próprio problema que procuram resolver. Enquanto a infraestrutura de IA, como data centers, emite substanciais emissões de carbono, abordagens alternativas para o desenvolvimento de IA podem ajudar a reduzir seu impacto ambiental.
Duas tecnologias promissoras, redes neurais de picos (SNNs) e aprendizado contínuo (L2), oferecem alternativas de alta eficiência energética às redes neurais artificiais convencionais (ANNs). As ANNs processam dados usando números decimais, exigindo alta potência de computação e energia. À medida que as ANNs crescem maiores e mais complexas, seu consumo de energia aumenta. Inspiradas no cérebro humano, tanto as ANNs quanto as SNNs têm neurônios artificiais, mas a forma como transmitem informações difere.
No cérebro humano, os neurônios se comunicam através de sinais elétricos intermitentes chamados picos. A temporização desses picos contém informações, tornando o cérebro altamente eficiente em energia. Da mesma forma, as SNNs usam padrões ou temporizações de picos para processar e transmitir informações. Ao contrário das ANNs, as SNNs consomem energia apenas quando um pico ocorre, resultando em requisitos de energia significativamente menores. As SNNs podem ser até 280 vezes mais eficientes em energia do que as ANNs.
Os pesquisadores estão trabalhando no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado para as SNNs, com o objetivo de aproximá-las da eficiência energética do cérebro. Os requisitos computacionais reduzidos das SNNs poderiam possibilitar uma tomada de decisão mais rápida, tornando-as adequadas para diversas aplicações, incluindo exploração espacial, defesa e carros autônomos.
Além disso, o aprendizado contínuo (L2) é uma estratégia que visa reduzir os requisitos energéticos das ANNs ao longo de sua vida útil. As ANNs típicas esquecem conhecimentos anteriores ao aprender novas tarefas e requerem re-treinamento completo quando o ambiente operacional muda. O L2 permite que os modelos de IA aprendam sequencialmente em múltiplas tarefas sem esquecer conhecimentos anteriores, minimizando assim o re-treinamento intensivo em energia.
Para mitigar ainda mais as demandas energéticas da IA, os pesquisadores estão explorando outros avanços, como a construção de modelos menores, porém igualmente capazes, e a utilização da computação quântica para treinamento e inferência mais rápidos.
Enquanto a IA apresenta desafios em termos de impacto climático, abordagens inovadoras como as SNNs, L2 e avanços futuros oferecem esperança para o desenvolvimento de sistemas de IA energeticamente eficientes. Ao priorizar a sustentabilidade no desenvolvimento de IA, podemos aproveitar o potencial dessa tecnologia ao mesmo tempo em que minimizamos seu impacto ambiental.
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