Analitičari tržišta sve više gledaju na veštačku inteligenciju (AI) kao na značajnog aktera u potrošnji energije i prelazu na čistu energiju. Kako tehnologija AI napreduje, porast centara za obradu podataka sa velikom potrošnjom energije privlači pažnju u raznim sektorima, uključujući vađenje gasa i razvoj obnovljivih izvora energije.
Apetit AI za energijom je izvanredan, a procene sugerišu da generisanje slike pomoću AI može potrošiti energiju ekvivalentnu 10.000 Google pretraga. Trenutni podaci pokazuju da centri za obradu podataka čine približno 1,4 do 1,7% globalne potrošnje električne energije, ali projekcije ukazuju na to da bi se ovaj deo mogao udvostručiti do 2026. godine zbog složenosti operacija AI.
U Severnoj Americi očekuje se povećanje potražnje za električnom energijom od 50% do 2050. godine, pod uticajem proliferacije centara za obradu podataka, kao i povećane upotrebe električnih vozila i elektrifikacije domova. Kanadske komunalne usluge proaktivno prilagođavaju svoje prognoze u svetlu ove rastuće potražnje.
Proizvođači gasa, međutim, optimistični su u pogledu potencijalnih prihoda koji proističu iz potreba za električnom energijom centara za obradu podataka, uprkos tekućoj raspravi o posledicama za klimatske promene. Neki stručnjaci tvrde da bi povećana zavisnost od gasa mogla ometati globalne napore za smanjenje zavisnosti od fosilnih goriva.
Na kraju, vodeće tehnološke firme nisu slepe prema svojim sve većim energetski zahtevima i počinju da ulažu u infrastrukturu obnovljivih izvora energije. Ova promena bi mogla da pokrene napredak u tehnologijama čiste energije, koje su od suštinskog značaja za ispunjavanje budućih klimatskih obaveza.
Iskorišćavanje AI uz smanjenje potrošnje energije: Saveti i uvidi
Kako veštačka inteligencija nastavlja da se razvija i integriše u razne sektore, od suštinskog je značaja razumeti kako možemo smanjiti njen energetski otisak dok maksimizujemo njene koristi. Evo nekoliko saveta, trikova i interesantnih činjenica vezanih za presek AI i potrošnje energije, posebno u kontekstu prelaza na čistu energiju.
1. Optimizujte AI algoritme:
Razmislite o optimizaciji vaših AI algoritama kako biste smanjili njihovu potrošnju energije. Tehnike poput obrezivanja, kvantizacije i destilacije znanja mogu pomoći u pojednostavljivanju modela, čineći ih energetski efikasnijim bez značajnog kompromisa u performansama.
2. Izaberite zelene hosting usluge:
Kada implementirate AI modele, odlučite se za centre za obradu podataka koji daju prioritet obnovljivim izvorima energije. Mnogi provajderi su posvećeni održivosti i koriste zelenu energiju, što drastično smanjuje ukupni karbonski otisak povezan sa AI kalkulacijama.
3. Planirajte intenzivne zadatke van vršnih sati:
Ako upravljate podacima sa velikim opterećenjem, planirajte ih u vreme van vršnih sati kada je potražnja za električnom energijom i troškovi niži. Ova strategija ne samo da štedi novac, već takođe pomaže u balansiranju opterećenja na električnu mrežu.
4. Iskoristite edge computing:
Implementacija edge computinga omogućava da se obrada podataka odvija bliže izvoru, smanjujući potrebu za putovanjem podataka na velike udaljenosti do centralizovanih centara za obradu podataka. Ovo ne samo da skraćuje vreme obrade, već i smanjuje potrošnju energije povezanih sa prenosom podataka.
5. Uložite u obuku o energetskoj efikasnosti:
Timovi koji rade sa AI treba da prođu obuku fokusiranu na energetsku efikasnost. Razumevanje kako kreirati modele koji zahtevaju manje energije može značajno uticati na ukupnu potrošnju energije povezanih sa AI zadacima.
Interesantna činjenica: Da li ste znali da veštačka inteligencija ponekad može da generiše više energije nego što troši? Integracijom AI u sisteme upravljanja energijom, kompanije su mogle značajno optimizovati korišćenje energije, što dovodi do potencijalnih ušteda i smanjenja otpada.
6. Zalažite se za promene u politikama:
Uključite se u razgovore o energetskim politikama koje promovišu održivost i korišćenje obnovljivih izvora energije u tehnološkoj industriji. Vaš glas ima značaj u usmeravanju ulaganja ka napretku čistih tehnologija.
7. Iskoristite napredne tehnike hlađenja:
Centri za obradu podataka su poznati po svojoj potrošnji energije, posebno zbog potreba za hlađenjem. Implementacija naprednih tehnika hlađenja, kao što su tečno hlađenje ili hlađenje slobodnim zrakom, može drastično smanjiti energetsku potrošnju ovih objekata.
8. Pratite i analizirajte potrošnju energije:
Implementirajte alate za praćenje u realnom vremenu kako biste analizirali potrošnju energije u AI operacijama. Razumevanje gde i kada se energija najviše koristi može pomoći u identifikaciji područja za potencijalne uštede i poboljšanja efikasnosti.
Za dalju literaturu o tome kako raditi prema održivim tehnološkim praksama, posetite Example Domain. Ova stranica nudi bogatstvo resursa posvećenih prelazu na čistu energiju i ulozi tehnologije u oblikovanju održive budućnosti.
Usvajanjem ovih strategija, možemo iskoristiti snagu AI dok minimizujemo njen uticaj na životnu sredinu. Balans između korišćenja tehnologije za napredak i očuvanja naše planete je izazov koji zajedno moramo prihvatiti.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com