Dr. Hugo SteinΟι αναλυτές της αγοράς βλέπουν ολοένα και περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη (AI) ως έναν σημαντικό παράγοντα τόσο στην κατανάλωση ενέργειας όσο και στη μετάβαση προς καθαρές πηγές ενέργειας. Καθώς η τεχνολογία AI προοδεύει, η αύξηση των ενεργοβόρων κέντρων δεδομένων προσελκύει την προσοχή σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της εξόρυξης φυσικού αερίου και της ανάπτυξης Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας.
Η όρεξη της AI για ενέργεια είναι εκπληκτική, με τις εκτιμήσεις να υποδεικνύουν ότι η δημιουργία μιας εικόνας με AI μπορεί να καταναλώσει ενέργεια ισοδύναμη με 10.000 αναζητήσεις στο Google. Τα τρέχοντα δεδομένα δείχνουν ότι τα κέντρα δεδομένων αντιπροσωπεύουν περίπου το 1,4 έως 1,7% της παγκόσμιας χρήσης ηλεκτρικού ρεύματος, αλλά οι προβολές υποδεικνύουν ότι αυτό θα μπορούσε να διπλασιαστεί μέχρι το 2026 λόγω των πολυπλοκοτήτων στις επιχειρήσεις AI.
Στη Βόρεια Αμερική, υπάρχουν προσδοκίες αύξησης της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας κατά 50% μέχρι το 2050, επηρεαζόμενες από την εξάπλωση των κέντρων δεδομένων, καθώς και από την αύξηση της χρήσης ηλεκτρικών οχημάτων και την ηλεκτροδότηση κατοικιών. Οι καναδικές επιχειρείες κοινής ωφέλειας προσαρμόζουν προληπτικά τις προβλέψεις τους με βάση αυτή την αυξανόμενη ζήτηση.
Οι παραγωγοί φυσικού αερίου, ωστόσο, είναι αισιόδοξοι για τα πιθανά έσοδα που προκύπτουν από τις ανάγκες ηλεκτρισμού των κέντρων δεδομένων, παρά τη συνεχιζόμενη συζήτηση για τις επιπτώσεις στην κλιματική αλλαγή. Ορισμένοι εμπειρογνώμονες υποστηρίζουν ότι η αυξημένη εξάρτηση από το φυσικό αέριο θα μπορούσε να εμποδίσει τις παγκόσμιες προσπάθειες μείωσης της εξάρτησης από τα ορυκτά καύσιμα.
Τελικά, οι κορυφαίοι τεχνολογικοί όμιλοι δεν είναι τυφλοί στις αυξανόμενες ενεργειακές τους ανάγκες και αρχίζουν να επενδύουν σε υποδομές ανανεώσιμης ενέργειας. Αυτή η στροφή θα μπορούσε να αποτελέσει καταλύτη για προόδους στις τεχνολογίες καθαρής ενέργειας, οι οποίες είναι απαραίτητες για την εκπλήρωση των μελλοντικών κλιματικών δεσμεύσεων.
Αξιοποιώντας την AI ενώ μειώνουμε την κατανάλωση ενέργειας: Συμβουλές και Στοιχεία
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται και να ενσωματώνεται σε διάφορους τομείς, είναι ζωτικής σημασίας να κατανοήσουμε πώς μπορούμε να μετριάσουμε το ενεργειακό της αποτύπωμα ενώ μεγιστοποιούμε τα οφέλη της. Ακολουθούν μερικές συμβουλές, κόλπα και ενδιαφέροντα στοιχεία που σχετίζονται με την αλληλεπίδραση της AI και της κατανάλωσης ενέργειας, ειδικά στο πλαίσιο της μετάβασης σε καθαρές πηγές ενέργειας.
1. Βελτιστοποιήστε τους αλγόριθμους AI:
Σκεφτείτε να βελτιστοποιήσετε τους αλγόριθμούς σας AI ώστε να μειώσετε την κατανάλωση ενέργειας. Τεχνικές όπως η αφαίρεση, η ποσοτικοποίηση και η απόσταξη γνώσης μπορούν να βοηθήσουν στην αναδιάρθρωση των μοντέλων, καθιστώντας τα πιο ενεργειακά αποδοτικά χωρίς να θυσιάζουν σημαντικά την απόδοση.
2. Επιλέξτε πράσινες υπηρεσίες φιλοξενίας:
Όταν αναπτύσσετε μοντέλα AI, επιλέξτε κέντρα δεδομένων που δίνουν προτεραιότητα σε ανανεώσιμες πηγές ενέργειας. Πολλοί πάροχοι έχουν δεσμευτεί για την αειφορία και χρησιμοποιούν πράσινη ενέργεια, μειώνοντας δραστικά το συνολικό αποτύπωμα άνθρακα που σχετίζεται με τους υπολογισμούς AI.
3. Προγραμματίστε εντατικά καθήκοντα σε ώρες εκτός αιχμής:
Αν διαχειρίζεστε φορτία εργασίας βαρέως τύπου, προγραμματίστε τα κατά τις ώρες εκτός αιχμής, όταν η ζήτηση και το κόστος ηλεκτρισμού είναι χαμηλότερα. Αυτή η στρατηγική όχι μόνο εξοικονομεί χρήματα αλλά βοηθά επίσης στη διαχείριση της φόρτισης στο ηλεκτρικό δίκτυο.
4. Χρησιμοποιήστε υπολογιστική ακμής:
Η υλοποίηση της υπολογιστικής ακμής επιτρέπει την επεξεργασία δεδομένων να συμβαίνει κοντά στην πηγή, μειώνοντας την ανάγκη ανάλυσης των δεδομένων να ταξιδεύουν μεγάλες αποστάσεις προς κεντρικά κέντρα δεδομένων. Αυτό όχι μόνο επιταχύνει τους χρόνους επεξεργασίας αλλά μειώνει επίσης την κατανάλωση ενέργειας που σχετίζεται με τη μετάδοση δεδομένων.
5. Επενδύστε σε εκπαίδευση ενεργειακής αποδοτικότητας:
Οι ομάδες που εργάζονται με AI θα πρέπει να υποβληθούν σε εκπαίδευση εστιάζοντας στην ενεργειακή αποδοτικότητα. Κατανοώντας πώς να δημιουργούν μοντέλα που απαιτούν λιγότερη ενέργεια, μπορεί να επηρεάσουν σημαντικά τη συνολική κατανάλωση ενέργειας που σχετίζεται με εργασίες AI.
Ενδιαφέρον Στοιχείο: Ήξερες ότι η τεχνολογία AI μπορεί μερικές φορές να παράγει περισσότερη ενέργεια απ’ ό,τι καταναλώνει; Με την ενσωμάτωσή της σε συστήματα διαχείρισης ενέργειας, οι εταιρείες έχουν κατορθώσει να βελτιστοποιήσουν τη χρήση ενέργειας σημαντικά, οδηγώντας σε ενδεχόμενες εξοικονομήσεις και μείωση της σπατάλης.
6. Υποστηρίξτε τις πολιτικές αλλαγές:
Συμμετάσχετε σε συζητήσεις σχετικά με πολιτικές ενέργειας που προωθούν τη βιωσιμότητα και τη χρήση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας στη βιομηχανία τεχνολογίας. Η φωνή σας μετράει στην κατεύθυνση των επενδύσεων προς τις καθαρότερες τεχνολογικές εξελίξεις.
7. Αξιοποιήστε προηγμένες τεχνικές ψύξης:
Τα κέντρα δεδομένων είναι γνωστά για την κατανάλωση ενέργειας τους, κυρίως λόγω των αναγκών ψύξης. Η εφαρμογή προηγμένων τεχνικών ψύξης, όπως η ψύξη με υγρό ή η ψύξη με ελεύθερο αέρα, μπορεί να μειώσει δραστικά την ενεργειακή παραγωγή αυτών των εγκαταστάσεων.
8. Παρακολουθήστε και αναλύστε τη χρήση ενέργειας:
Εφαρμόστε εργαλεία παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο για να αναλύσετε την κατανάλωση ενέργειας στις λειτουργίες AI. Κατανοώντας πού και πότε χρησιμοποιείται η ενέργεια περισσότερο, μπορείτε να εντοπίσετε τομείς για πιθανές εξοικονομήσεις και βελτιώσεις αποδοτικότητας.
Για περαιτέρω ανάγνωση σχετικά με το πώς να εργαστείτε προς βιώσιμες πρακτικές τεχνολογίας, επισκεφθείτε το Example Domain. Αυτός ο ιστότοπος προσφέρει μια πλούσια πηγή πόρων αφιερωμένων στις μεταβάσεις καθαρής ενέργειας και το ρόλο της τεχνολογίας στο σχήμα ενός βιώσιμου μέλλοντος.
Υιοθετώντας αυτές τις στρατηγικές, μπορούμε να αξιοποιήσουμε τη δύναμη της AI ενώ ελαχιστοποιούμε τον περιβαλλοντικό της αντίκτυπο. Η ισορροπία ανάμεσα στην αξιοποίηση της τεχνολογίας για πρόοδο και στην προστασία του πλανήτη μας είναι μια πρόκληση που πρέπει να αποδεχτούμε μαζί.
