Inteligjenca Artificiale do ta bëjë më ‘green’ Inteligjencën Artificiale

07/12/2020 3:22 PM 0 komente

CodeCarbon, një software inovativ open source, mundëson ndjekjen e gjurmëve të karbonit të Inteligjencës Artificiale

 

A është e qëndrueshme informatika? Po Inteligjenca Artificiale? Gjithnjë e më shumë po flitet dhe diskutohet për ndikimin në mjedis, por zgjidhja e çështjes, duke nisur nga konsumi i sistemeve hardware nuk është sigurisht në rendin e ditës. E megjithatë, bëhet fjalë për një çështje me rëndësi jetike.

Zhvillimi dhe shkrimi i kodeve për funksionimin e algoritmeve, për shembull, kërkon energji për shkak të sasisë së madhe të llogaritjes, e nevojshme për përpunimin e të dhënave dhe pasojat e dëmshme në mjedis mund të jenë të konsiderueshme. Atëherë, përse të mos mendojmë një zgjidhje që të reduktojë emetimet e dëmshme, duke ruajtur plotësisht përfitimet e Inteligjencës Artificiale?

Kjo është ajo që ka bërë një ekip ekspertësh nga katër organizata të ndryshme: Mila, një ndër kompanitë kryesore në botë në fushën e kërkimit mbi Inteligjencën Artificiale, me seli në Montreal; Bcg Gamma, divizioni i Boston Consulting Group, dedikuar zbatimit të shkencës së të dhënave dhe Inteligjencës Artificiale, Haverford College i Pensilvanisë dhe kompania njujorkeze Comet.ml, e specializuar në fushën e zgjidhjeve të meta machine learning. Fryti i këtij bashkëpunimi quhet CodeCarbon, një software inovativ open source, që mundëson ndjekjen e gjurmëve të karbonit të Inteligjencës Artificiale.

Me fjalë të tjera, një instrument informatik, në gjendje të vlerësojë sasinë e CO2 të prodhuar nga burimet e llogaritjes dhe për pasojë, të nxisë zhvilluesit në përmirësimin e efikasitetit të punës së tyre, duke u sugjeruar se si të zvogëlojnë emetimet.

 

Si funksionon software për Inteligjencën Artificiale “green”

Nga pikëpamja teknike, CodeCarbon është një software që mbështetet te sistemet e hapura, i cili integrohet në mënyrë të përsosur në gjuhën e programimit Python. Detyra e këtij tool-i (në letër) është shumë e thjeshtë: të llogarisë sasinë e dioksidit të karbonit që gjenerohet nga burimet computing për ekzekutimin e kodit.

Nëse mendojmë se zhvillimi i një algoritmi të fuqishëm machine learning me miliona parametra për t’u verifikuar mund të jetë një aktivitet veçanërisht intensiv nga pikëpamja e burimeve informatike të përdorura (makina të ndryshme llogaritje dhe njësi përpunimi grafik aktiv në modalitetin H24 për ditë ose javë), është e lehtë të kuptohet se si efikasiteti i këtij procesi mund të shmangë emetimin në atmosferë të disa qindra kilogramëve CO2.

Në fakt, tracker (gjurmuesi) i përfshirë në kodin bazë të Python regjistron sasinë e energjisë së përdorur nga infrastruktura bazë, qofshin ato të cloud provider të mëdhenj (Amazon Web Services, Microsoft, Google…) apo datacenter (qendra të dhënash) në selitë e kompanive, duke u ushqyer falë burimeve të të dhënave publikisht të disponueshme (open data) që lidhen me konsumin e energjisë së këtyre infrastrukturave.

Në këtë mënyrë, software vlerëson sasinë e emetimeve të CO2, duke e llogaritur atë në lidhje me intensitetin e karbonit në rrjetin elektrik ku është i lidhur hardware. Çdo zhvillues që punon me CodeCarbon kodohet për të bërë “gjurmimin” e infrastrukturës hardware të përdorur në punën e tyre, ndërsa software bën pjesën tjetër, duke monitoruar në kohë reale konsumin dhe nivelin e CPU dhe GPU dhe duke shfaqur raportet.

Emetimet e çdo projekti regjistrohen, memorizohen dhe ndahen me palët e përfshira për t’u ofruar shikueshmëri më të madhe (dhe më të prekshme) të ndikimit mjedisor që gjenerohet nga ekzekutimi i modeleve përkatëse matematikore, nëpërmjet një paneli dixhital me përdorim të thjeshtë. Emetimet e CO2 shfaqen dhe paraqiten me numra lehtësisht të kuptueshëm në formën e kilometrave të përshkuar nga një automjet, orëve përpara televizorit apo energjisë së konsumuar nga një familje mesatare amerikane në një ditë.

 

Mendimi i ekspertëve

Yoshua Bengio, themelues i Mila dhe fitues i çmimit “Turing”, si dhe një nga ekspertët më në zë në fushën e Inteligjencës Artificiale, është një nga arkitektët e CodeCarbon. “Misioni ynë – shpjegoi ai gjatë conference call për njoftimin e projektit – është të ndihmojmë komunitetin e Inteligjencës Artificiale që të punojë në mënyrë më të qëndrueshme, duke llogaritur, duke shpërndarë dhe duke zvogëluar gjurmën e karbonit që prodhon, pasi shumë kërkues dhe zhvillues e kanë në qendër të vëmendjes çështjen e ndryshimeve klimatike, por shpesh nuk i dinë ndikimet në mjedis të punës së tyre”.

Konsumi më i lartë i energjisë – shpjegoi eksperti – lidhet me fazën e ngarkimit të imazheve dhe përmbajtjeve video online. Tashmë është shumë e vështirë të vlerësosh kostot që lidhen me emetimin e substancave të dëmshme të një projekti i cili kërkon kapacitet të madh në përpunimin e të dhënave.

Edhe Sylvain Duranton, senior partner i Boston Consulting Group dhe përgjegjës global i Bcg Gamma, është i bindur në faktin se zhvillimi në mënyrë të qëndrueshme dhe të përgjegjshme është një hap vendimtar në përdorimin më të kujdesshëm të burimeve energjetike në shkallë botërore. Përdorimi i informatikës në përgjithësi dhe Inteligjencës Artificiale në veçanti “do të vijojë të zgjerohet në të gjithë botën. Kjo nënkupton një rritje eksponenciale të ndikimit në mjedis – thekson Duranton. – Sot gjurma e karbonit në sektorin e Teknologjisë së Informacionit dhe

Komunikimit peshon rreth 2% në emetimet totale të gazit serrë. Ky nivel nuk duhet të kapërcehet kurrsesi, por të ulet. Ndaj është e nevojshme të ndryshojmë mënyrën e të vepruarit dhe CodeCarbon është një zgjidhje që mund të ndihmojë organizatat të kufizojnë në minimum rritjen e gjurmës së tyre të karbonit”. Duranton thotë më tej se aftësitë e Inteligjencës Artificiale janë “në përpjesëtim të drejtë me sasinë e të dhënave dhe CPU-ve të përdorura dhe për të zvogëluar konsumin e energjisë, duhet ndërhyrë te modelet dhe sistemet e përpunimit të informacioneve”.

Bengio thekson se misioni i konvertimit të botës së zhvilluesve në përdorimin e mjeteve si CodeCarbon, sapo ka nisur dhe potencialet e këtij instrumenti sigurisht që duhet të konsiderohen ambicioze. Mjaft domethënës mendimi i Niko Laskaris, data scientist i Comet.ml. Ai thotë se “ekipet mund të vijojnë të ndërtojnë modele të mëdha të zhvillimit të Inteligjencës Artificiale, por duhet ta bëjnë me një parametër të ri: gjurma e karbonit të punës së tyre, nëpërmjet gjurmimit dhe përmirësimit të modelit”.

Burimi: Il Sole 24 Ore

Komente

avatar
  Subscribe  
Notify of