Ինչպե՞ս է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա։

Ինչպե՞ս է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա։

Կարճ պատասխան. Արհեստական ​​բանականությունը շրջակա միջավայրի վրա հիմնականում ազդում է տվյալների կենտրոններում էլեկտրաէներգիայի օգտագործման միջոցով (ինչպես ուսուցման, այնպես էլ առօրյա եզրակացության), սառեցման համար ջրի հետ մեկտեղ, գումարած սարքավորումների արտադրության և էլեկտրոնային թափոնների ազդեցության միջոցով: Եթե օգտագործումը մասշտաբավորվի միլիարդավոր հարցումների միջոցով, եզրակացությունը կարող է գերազանցել ուսուցմանը. եթե ցանցերն ավելի մաքուր են, իսկ համակարգերը՝ արդյունավետ, ազդեցությունը նվազում է, մինչդեռ օգուտները կարող են աճել:

Հիմնական եզրակացություններ՝

Էլեկտրաէներգիա . Հետևեք հաշվողական միջոցների օգտագործմանը. արտանետումները նվազում են, երբ աշխատանքային բեռներն աշխատում են ավելի մաքուր ցանցերի վրա։

Ջուր . սառեցման ընտրությունները փոխում են ազդեցությունը. ջրային մեթոդներն առավել կարևոր են սակավաթիվ տարածաշրջաններում։

Սարքավորումներ . Չիպերն ու սերվերները զգալի ներդրում ունեն, երկարացնում են ծառայության ժամկետը և առաջնահերթություն են տալիս վերանորոգմանը։

Վերականգնում . Արդյունավետությունը կարող է բարձրացնել ընդհանուր պահանջարկը. չափել արդյունքները, այլ ոչ թե միայն մեկ առաջադրանքի դիմաց ստացված շահույթը։

Գործառնական լծակներ . ճիշտ չափի մոդելներ, եզրակացությունների օպտիմալացում և յուրաքանչյուր հարցման չափանիշների թափանցիկ հաշվետվություն։

Ինֆոգրաֆիկա։ Ինչպե՞ս է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո

🔗 Արհեստական ​​բանականությունը վնասակար է՞ շրջակա միջավայրի համար։
Ուսումնասիրեք արհեստական ​​բանականության ածխածնային հետքը, էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը և տվյալների կենտրոնի պահանջները։.

🔗 Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար։
Նայեք կողմնակալությանը, աշխատանքային խափանումներին, ապատեղեկատվությանը և սոցիալական անհավասարության խորացմանը։.

🔗 Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վատ։ Արհեստական ​​բանականության մութ կողմը
Հասկացեք այնպիսի ռիսկեր, ինչպիսիք են հսկողությունը, մանիպուլյացիան և մարդկային վերահսկողության կորուստը։.

🔗 Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականությունը չափազանց հեռու է գնացել։
Բանավեճեր էթիկայի, կարգավորման և այն մասին, թե որտեղ պետք է սահմաններ գծվեն նորարարության միջև։.

Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա. համառոտ ակնարկ ⚡🌱

Եթե ​​հիշում եք միայն մի քանի կետ, նշեք դրանք հետևյալ կերպ

Եվ հետո կա մի մասը, որը մարդիկ մոռանում են՝ մասշտաբը : Մեկ արհեստական ​​բանականության հարցումը կարող է փոքր լինել, բայց դրանցից միլիարդավորները բոլորովին այլ կենդանիներ են… ինչպես փոքրիկ ձնագնդիկ, որը ինչ-որ կերպ վերածվում է բազմոցի չափի ձնահոսքի: (Այդ փոխաբերությունը մի փոքր սխալ է, բայց դուք հասկանում եք) : Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն. Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա թողած հետքը մեկ բան չէ, այլ կուտակված նյութ 🧱🌎

Երբ մարդիկ վիճում են արհեստական ​​բանականության և կայունության մասին, նրանք հաճախ անտեսում են միմյանց, քանի որ մատնացույց են անում տարբեր շերտեր

1) Հաշվարկել էլեկտրաէներգիան

2) Տվյալների կենտրոնի վերադիր ծախսեր

3) Ջուր և ջերմություն

4) Սարքավորումների մատակարարման շղթա

5) Վարքագիծ և հետադարձ ազդեցություններ

Այսպիսով, երբ մեկը հարցնում է, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա, ուղիղ պատասխանն է՝ կախված է նրանից, թե որ շերտն եք չափում, և թե ինչ է նշանակում «արհեստական ​​բանականություն» տվյալ իրավիճակում։.

Մարզում ընդդեմ եզրակացության. տարբերությունը, որը փոխում է ամեն ինչ 🧠⚙️

Մարդիկ սիրում են խոսել մարզումների մասին, քանի որ դա դրամատիկ է հնչում. «մեկ մոդել օգտագործել է X էներգիա»: Բայց եզրակացությունը լուռ հսկան է: IEA: Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Մարզում (մեծ կառուցում)

Ուսուցումը նման է գործարան կառուցելուն։ Դուք վճարում եք նախնական արժեքը՝ ծանր հաշվարկներ, երկար աշխատանքային ժամանակ, բազմաթիվ փորձերի և սխալների փորձարկումներ (և այո, բազմաթիվ «վա՜յ, եթե չաշխատեցիք, փորձեք կրկին» կրկնություններ)։ Ուսուցումը կարող է օպտիմալացվել, բայց այն դեռ կարող է էական լինել։ IEA: Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Եզրակացություն (ամենօրյա օգտագործում)

Եզրակացությունը նման է գործարանի, որն աշխատում է ամեն օր, բոլորի համար, մասշտաբով

  • Չաթբոտները պատասխանում են հարցերին

  • Պատկերի ստեղծում

  • Որոնման դասակարգում

  • Առաջարկություններ

  • Խոսքից տեքստ

  • Խարդախության հայտնաբերում

  • Երկրորդական օդաչուներ փաստաթղթերում և կոդային գործիքներում

Նույնիսկ եթե յուրաքանչյուր հարցում համեմատաբար փոքր է, օգտագործման ծավալը կարող է նվազեցնել ուսուցման արդյունավետությունը։ Սա դասական իրավիճակ է՝ «մեկ ծղոտը ոչինչ է, մեկ միլիոն ծղոտը՝ խնդիր»։ IEA: Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Փոքրիկ նշում. որոշ արհեստական ​​ինտելեկտի առաջադրանքներ շատ ավելի ծանր են, քան մյուսները: Պատկերների կամ երկար տեսանյութերի ստեղծումը, որպես կանոն, ավելի շատ էներգիա է պահանջում, քան կարճ տեքստերի դասակարգումը: Այսպիսով, «արհեստական ​​ինտելեկտը» մեկ դույլի մեջ դասավորելը մի փոքր նման է հեծանիվը բեռնատար նավի հետ համեմատելուն և երկուսն էլ «տրանսպորտային» անվանելուն: Էներգիա և արհեստական ​​ինտելեկտ

Տվյալների կենտրոններ. էլեկտրաէներգիա, սառեցում և այդ հանգիստ ջրի պատմությունը 💧🏢

Տվյալների կենտրոնները նորություն չեն, բայց արհեստական ​​բանականությունը փոխում է ինտենսիվությունը: Բարձր արդյունավետությամբ արագացուցիչները կարող են մեծ քանակությամբ էներգիա ծախսել նեղ տարածքներում, որը վերածվում է ջերմության, որը պետք է կառավարվի: LBNL (2024): Միացյալ Նահանգների տվյալների կենտրոնի էներգիայի օգտագործման զեկույց (PDF) IEA: Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Սառեցման հիմունքներ (պարզեցված, բայց գործնական)

Ահա թե ինչումն է խնդիրը. երբեմն կարող եք նվազեցնել էլեկտրաէներգիայի սպառումը՝ հենվելով ջրային սառեցման վրա: Կախված տեղական ջրի սակավությունից՝ դա կարող է լավ լինել… կամ կարող է իրական խնդիր լինել: Լի և այլք (2023): Արհեստական ​​բանականությունը պակաս «ծարավ» դարձնելով (PDF)

Բացի այդ, շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը մեծապես կախված է հետևյալից

Անկեղծ ասած՝ հանրային քննարկումներում «տվյալների կենտրոնը» հաճախ վերաբերվում է որպես սև արկղի։ Այն չարիք չէ, այն կախարդական չէ։ Այն ենթակառուցվածք է։ Այն իրեն պահում է ենթակառուցվածքի պես։.

Չիպսեր և սարքավորումներ. այն մասը, որը մարդիկ բաց են թողնում, քանի որ դա պակաս սեքսուալ է 🪨🔧

Արհեստական ​​բանականությունը գոյատևում է սարքավորումների վրա։ Սարքավորումները ունեն կյանքի ցիկլ, և կյանքի ցիկլի վրա ազդեցությունը կարող է մեծ լինել։ ԱՄՆ EPA: Կիսահաղորդչային արդյունաբերություն , ITU: Էլեկտրոնային թափոնների գլոբալ մոնիթոր 2024

Որտեղ է դրսևորվում շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը

Էլեկտրոնային թափոններ և «իդեալականորեն լավ» սպասարկիչներ

Շրջակա միջավայրին հասցվող վնասի մեծ մասը պայմանավորված չէ մեկ առկա սարքով, այլ դրա վաղաժամ փոխարինմամբ, քանի որ այն այլևս ծախսարդյունավետ չէ: Արհեստական ​​բանականությունը արագացնում է սա, քանի որ արտադրողականության թռիչքները կարող են մեծ լինել: Սարքավորումները թարմացնելու գայթակղությունը իրական է: ITU: Էլեկտրոնային թափոնների գլոբալ մոնիթոր 2024

Գործնական նկատառում. սարքավորումների կյանքի երկարացումը, օգտագործման բարելավումը և վերանորոգումը կարող են նույնքան կարևոր լինել, որքան ցանկացած մոդելի նորոգում: Երբեմն ամենաէկոլոգիապես մաքուր GPU-ն այն է, որը դուք չեք գնում: (Դա կարգախոսի պես է հնչում, բայց նաև… մասամբ ճիշտ է):

Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա. «մարդիկ մոռանում են սա» վարքագծի ցիկլը 🔁😬

Ահա անհարմար սոցիալական մասը. արհեստական ​​բանականությունը հեշտացնում է գործերը, որպեսզի մարդիկ ավելի շատ բաներ անեն: Դա կարող է հրաշալի լինել՝ ավելի շատ արտադրողականություն, ավելի շատ ստեղծագործականություն, ավելի շատ հասանելիություն: Բայց դա կարող է նաև նշանակել ռեսուրսների ավելի մեծ ընդհանուր օգտագործում: Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն (2012): Էներգաարդյունավետության բարելավումների բազմակի առավելությունները (PDF)

Օրինակներ՝

  • Եթե ​​արհեստական ​​բանականությունը տեսանյութերի ստեղծումը դարձնի էժան, մարդիկ ավելի շատ տեսանյութեր կստեղծեն։.

  • Եթե ​​արհեստական ​​բանականությունը գովազդն ավելի արդյունավետ դարձնի, ավելի շատ գովազդներ կցուցադրվեն, ավելի շատ ներգրավվածության ցիկլեր կպտտվեն։.

  • Եթե ​​արհեստական ​​բանականությունը առաքման լոգիստիկան ավելի արդյունավետ դարձնի, էլեկտրոնային առևտուրը կարող է ավելի մեծ ընդլայնում ունենալ։.

Սա խուճապի մատնվելու պատճառ չէ։ Սա արդյունքներ չափելու պատճառ է, ոչ միայն արդյունավետությունը։.

Անկատար, բայց զվարճալի փոխաբերություն. արհեստական ​​բանականության արդյունավետությունը նման է դեռահասին ավելի մեծ սառնարան տալուն. այո, սննդի պահեստավորումը բարելավվում է, բայց ինչ-որ կերպ սառնարանը մեկ օրից կրկին դատարկվում է: Կատարյալ փոխաբերություն չէ, բայց… դուք տեսել եք դա 😅

Դրական կողմը՝ արհեստական ​​բանականությունը կարող է իսկապես օգնել շրջակա միջավայրին (ճիշտ ուղղորդման դեպքում) 🌿✨

Հիմա՝ այն մասի մասին, որը թերագնահատվում է. արհեստական ​​բանականությունը կարող է նվազեցնել արտանետումներն ու թափոնները գոյություն ունեցող համակարգերում, որոնք… անկեղծ ասած՝ անճաշակ են: IEA. Արհեստական ​​բանականությունը էներգիայի օպտիմալացման և նորարարության համար

Ոլորտներ, որտեղ արհեստական ​​բանականությունը կարող է օգնել

Կարևոր նրբերանգ. արհեստական ​​բանականության «օգնությունը» ավտոմատ կերպով չի փոխհատուցում արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը։ Դա կախված է նրանից, թե արդյոք արհեստական ​​բանականությունն իրականում տեղակայվում է, իրականում օգտագործվում է, և արդյոք դա հանգեցնում է իրական կրճատումների, այլ ոչ թե պարզապես ավելի լավ վահանակների։ Բայց այո, ներուժը իրական է։ IEA. Արհեստական ​​բանականություն էներգիայի օպտիմալացման և նորարարության համար

Ի՞նչն է դարձնում էկոլոգիապես մաքուր արհեստական ​​բանականության տարբերակը լավը։ ✅🌍

Սա «լավ, ուրեմն ի՞նչ անենք» բաժինն է։ Լավ, շրջակա միջավայրի համար պատասխանատու արհեստական ​​բանականության համակարգը սովորաբար ունի

  • Օգտագործման դեպքի հստակ արժեք . Եթե մոդելը չի ​​փոխում որոշումները կամ արդյունքները, ապա դա պարզապես բարդ հաշվարկ է։

  • Չափումները ներառված են . էներգիայի, ածխածնի գնահատականների, օգտագործման և արդյունավետության չափանիշները հետևվում են ինչպես ցանկացած այլ KPI: CodeCarbon. Մեթոդաբանություն

  • Ճիշտ չափի մոդելներ . օգտագործեք փոքր մոդելներ, երբ փոքր մոդելներն աշխատում են: Արդյունավետ լինելը բարոյական ձախողում չէ:

  • Արդյունավետ եզրակացության նախագծում . քեշավորում, խմբաքանակավորում, քվանտացում, վերականգնում և լավ հուշման օրինաչափություններ: Գոլամի և այլք (2021): Քվանտացման մեթոդների ուսումնասիրություն (PDF) Լյուիս և այլք (2020): Վերականգնման-ընդլայնված գեներացիա

  • Սարքավորումների և տեղանքի իրազեկում . աշխատացրեք աշխատանքային բեռներ այնտեղ, որտեղ ցանցն ավելի մաքուր է, իսկ ենթակառուցվածքը՝ արդյունավետ (երբ հնարավոր է): Ածխածնի ինտենսիվության API (GB)

  • Ավելի երկար սարքավորումների կյանքի տևողություն . առավելագույնի հասցնել օգտագործումը, վերօգտագործումը և վերանորոգումը: ITU: Էլեկտրոնային թափոնների գլոբալ մոնիթոր 2024

  • Ուղիղ լրատվություն . խուսափեք «կանաչ լվացման» լեզվով խոսելուց և անորոշ պնդումներից, ինչպիսին է «էկոլոգիապես մաքուր արհեստական ​​բանականությունը»՝ առանց թվերի։

Եթե ​​դեռ հետևում եք, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա, սա այն կետն է, երբ պատասխանը դադարում է փիլիսոփայական լինելուց և դառնում է գործնական. այն ազդում է դրա վրա՝ հիմնվելով ձեր ընտրությունների վրա։.

Համեմատական ​​աղյուսակ. գործիքներ և մոտեցումներ, որոնք իրականում նվազեցնում են ազդեցությունը 🧰⚡

Ստորև բերված է արագ, գործնական աղյուսակ։ Այն կատարյալ չէ, և այո, մի քանի բջիջներ մի փոքր ինքնահավան են… որովհետև այդպես է իրական գործիքների ընտրությունը գործում։.

Գործիք / մոտեցում Լսարան Գինը Ինչու է այն աշխատում
Ածխածնի/էներգիայի հետևման գրադարաններ (աշխատանքային ժամանակի գնահատիչներ) ՄՄ թիմեր Ազատի նման Ապահովում է տեսանելիություն, որը կեսն է գործի, նույնիսկ եթե գնահատականները մի փոքր մշուշոտ են… CodeCarbon
Սարքավորումների հզորության մոնիթորինգ (GPU/CPU հեռաչափություն) Ինֆրա + ՄԼ Անվճար Չափում է իրական սպառումը. լավ է համեմատական ​​​​աշխատանքների համար (աննկատելի, բայց ոսկե)
Մոդելային թորում մեքենայական ուսուցման ինժեներներ Անվճար (ժամանակի արժեքով 😵) Փոքր ուսանողական մոդելները հաճախ համապատասխանում են կատարողականին շատ ավելի քիչ եզրակացության արժեքով Հինտոն և այլք (2015): Գիտելիքների խտացում նեյրոնային ցանցում
Քվանտացում (ցածր ճշգրտության եզրակացություն) ՄՄ + արտադրանք Անվճար Կրճատում է լատենտությունը և էներգիայի սպառումը. երբեմն՝ որակի փոքր զիջումներով, երբեմն՝ առանց որևէ զիջման Գոլամի և այլք (2021): Քվանտացման մեթոդների ուսումնասիրություն (PDF)
Քեշավորում + խմբաքանակային եզրակացություն Արտադրանք + հարթակ Անվճար Նվազեցնում է ավելորդ հաշվարկը. հատկապես հարմար է կրկնվող հարցումների կամ նմանատիպ հարցումների համար
Վերականգնման-ընդլայնված գեներացիա (RAG) Հավելվածների թիմեր Խառը Ազատում է «հիշողությունը» վերականգնման համար. կարող է նվազեցնել հսկայական համատեքստային պատուհանների անհրաժեշտությունը Լյուիս և այլք (2020): Վերականգնման-ընդլայնված սերունդ
Աշխատանքային բեռների ժամանակացույցի կազմումը ըստ ածխածնի ինտենսիվության Ինֆրա/օպերացիաներ Խառը ճկուն աշխատանքները տեղափոխում է ավելի մաքուր էլեկտրական պատուհանների, սակայն համակարգում է պահանջվում Ածխածնի ինտենսիվության API (GB)
Տվյալների կենտրոնի արդյունավետության վրա կենտրոնացում (օգտագործում, համախմբում) ՏՏ ղեկավարություն Վճարովի (սովորաբար) Ամենաքիչ հմայիչ լծակը, բայց հաճախ ամենամեծը՝ դադարեցրեք կիսադատարկ համակարգերը գործարկելը Կանաչ ցանցը՝ PUE
Ջերմության վերօգտագործման նախագծեր Հարմարություններ Դա կախված է Վերածում է թափոն ջերմության արժեքի. միշտ չէ, որ հնարավոր է, բայց երբ դա հնարավոր է, այն բավականին գեղեցիկ է
«Մեզ այստեղ արհեստական ​​բանականություն պե՞տք է», - ստուգեք։ Բոլորը Անվճար Կանխում է անիմաստ հաշվարկները։ Ամենաուժեղ օպտիմալացումը (երբեմն) «ոչ» ասելն է։

Նկատե՞լ եք, թե ինչն է պակասում։ «Գնեք կախարդական կանաչ պիտակ»։ Այդ մեկը գոյություն չունի 😬

Գործնական ուղեցույց. արհեստական ​​բանականության ազդեցության նվազեցում՝ առանց ապրանքը վնասելու 🛠️🌱

Եթե ​​դուք կառուցում կամ գնում եք արհեստական ​​բանականության համակարգեր, ահա գործնականում աշխատող իրատեսական հաջորդականություն

Քայլ 1. Սկսեք չափումից

  • Հետևեք էներգիայի սպառմանը կամ հետևողականորեն գնահատեք այն։ CodeCarbon. Մեթոդաբանություն

  • Չափել յուրաքանչյուր մարզման վազքի և յուրաքանչյուր եզրակացության հարցման համար։.

  • Վերահսկեք օգտագործումը. չօգտագործված ռեսուրսները կարող են թաքնվել տեսանելի տեղում: Կանաչ ցանց. PUE

Քայլ 2. Մոդելի չափը համապատասխանեցրեք աշխատանքին

  • Օգտագործեք ավելի փոքր մոդելներ դասակարգման, արդյունահանման, երթուղայնացման համար։.

  • Ծանր մոդելը պահեք կոշտ պատյանների համար։.

  • Դիտարկեք «մոդելային կասկադը». նախ փոքր մոդելը, ապա մեծ մոդելը միայն անհրաժեշտության դեպքում։.

Քայլ 3. Օպտիմալացնել եզրակացությունը (սա այն կետն է, որտեղ մասշտաբը խայթում է)

  • Քեշավորում . պահպանել կրկնվող հարցումների պատասխանները (զգույշ գաղտնիության վերահսկմամբ):

  • Փաթեթավորում . խմբային հարցումներ՝ սարքավորումների արդյունավետությունը բարելավելու համար։

  • Կարճ արդյունքներ . երկար արդյունքները ավելի թանկ են. երբեմն էսսեն պետք չէ։

  • Հուշումների կարգապահություն . անկարգ հուշումները ստեղծում են ավելի երկար հաշվողական ուղիներ… և այո, ավելի շատ տոկեններ։

Քայլ 4. Բարելավել տվյալների հիգիենան

Սա անկապ է հնչում, բայց այդպես չէ՝

  • Ավելի մաքուր տվյալների հավաքածուները կարող են նվազեցնել վերապատրաստման դասընթացներից դուրս մնալը։.

  • Ավելի քիչ աղմուկ նշանակում է ավելի քիչ փորձեր և ավելի քիչ ապարդյուն վազքեր։.

Քայլ 5. Սարքավորումներին վերաբերվեք որպես ակտիվի, այլ ոչ թե միանգամյա օգտագործման իրի

  • Հնարավորության դեպքում երկարացրեք թարմացման ցիկլերը։ ITU: Էլեկտրոնային թափոնների գլոբալ մոնիթոր 2024

  • Ավելի թեթև աշխատանքային բեռների համար վերաօգտագործեք հին սարքավորումները։.

  • Խուսափեք «միշտ գագաթնակետային» մատակարարումից։.

Քայլ 6. Խելամտորեն ընտրեք տեղակայումը

  • Հնարավորության դեպքում աշխատեք ճկուն աշխատատեղերում, որտեղ էներգիան ավելի մաքուր է։ Ածխածնի ինտենսիվության API (GB)

  • Նվազեցրեք ավելորդ կրկնօրինակումը։.

  • Պահպանեք լատենտության նպատակները իրատեսական (գերցածր լատենտությունը կարող է հանգեցնել անարդյունավետ միշտ միացված կարգավորումների):.

Եվ այո… երբեմն լավագույն քայլը պարզապես հետևյալն է՝ չգործարկել ամենամեծ մոդելը յուրաքանչյուր օգտատիրոջ գործողության համար։ Այդ սովորությունը շրջակա միջավայրի համար համարժեք է բոլոր լույսերը միացված թողնելուն, քանի որ անջատիչին մոտենալը նյարդայնացնող է։.

Տարածված առասպելներ (և որն է ավելի մոտ իրականությանը) 🧠🧯

Միֆ. «Արհեստական ​​բանականությունը միշտ ավելի վատն է, քան ավանդական ծրագրային ապահովումը»

Ճշմարտություն. արհեստական ​​բանականությունը կարող է ավելի շատ հաշվողական ծախսեր պահանջել, բայց այն կարող է նաև փոխարինել անարդյունավետ ձեռքով գործընթացներին, կրճատել թափոնները և օպտիմալացնել համակարգերը: Այն իրավիճակային է: IEA. Արհեստական ​​բանականությունը էներգիայի օպտիմալացման և նորարարության համար

Միֆ. «Մարզումը միակ խնդիրն է»

Ճշմարտություն. մասշտաբային եզրակացությունը կարող է գերիշխել ժամանակի ընթացքում: Եթե ձեր ապրանքի օգտագործումը կտրուկ աճի, սա կդառնա գլխավոր պատմությունը: Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Միֆ. «Վերականգնվող էներգիան լուծում է խնդիրը անմիջապես»

Ճշմարտություն. Ավելի մաքուր էլեկտրաէներգիան շատ է օգնում, բայց չի վերացնում սարքավորումների հետքը, ջրի օգտագործումը կամ հետադարձ ազդեցությունները։ Այնուամենայնիվ, կարևոր է։ ՄԷԳ. Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն

Միֆ. «Եթե դա արդյունավետ է, ապա այն կայուն է»

Ճշմարտություն. Արդյունավետությունը առանց պահանջարկի վերահսկողության դեռ կարող է մեծացնել ընդհանուր ազդեցությունը: Սա է հետադարձի ծուղակը: Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն (2012): Էներգաարդյունավետության բարելավումների բազմակի առավելությունները (PDF)

Կառավարում, թափանցիկություն և թատերականացված չլինել 🧾🌍

Եթե ​​դուք ընկերություն եք, սա այն դեպքն է, երբ վստահությունը կամ կառուցվում, կամ կորչում է։.

Սա այն մասն է, որտեղ մարդիկ աչքերը թարթում են, բայց դա կարևոր է։ Պատասխանատու տեխնոլոգիան միայն խելացի ինժեներիայի մասին չէ։ Այն նաև նշանակում է չձևացնել, թե փոխզիջումներ գոյություն չունեն։.

Ամփոփում. Արհեստական ​​բանականության ազդեցության համառոտ ամփոփում շրջակա միջավայրի վրա 🌎✅

Արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը շրջակա միջավայրի վրա կախված է լրացուցիչ բեռից՝ էլեկտրաէներգիա, ջուր (երբեմն) և սարքավորումների պահանջարկից: ՄԷԳ. Էներգիա և Արհեստական ​​բանականություն Լի և այլք (2023): Արհեստական ​​բանականության նվազեցում (PDF): Այն նաև առաջարկում է հզոր գործիքներ՝ այլ ոլորտներում արտանետումները և թափոնները նվազեցնելու համար: ՄԷԳ. Արհեստական ​​բանականություն էներգիայի օպտիմալացման և նորարարության համար: Վերջնական արդյունքը կախված է մասշտաբից, ցանցի մաքրությունից, արդյունավետության ընտրությունից և նրանից, թե արդյոք արհեստական ​​բանականությունը լուծում է իրական խնդիրներ, թե՞ պարզապես ստեղծում է նորարարություն՝ նորարարության համար: ՄԷԳ. Էներգիա և Արհեստական ​​բանականություն

Եթե ​​ուզում եք ամենապարզ գործնական եզրակացությունը

  • Չափել։.

  • Ճիշտ չափի։.

  • Օպտիմալացնել եզրակացությունը։.

  • Երկարացրեք ապարատային ծառայության ժամկետը։.

  • Անկեղծ եղեք փոխզիջումների հարցում։.

Եվ եթե ձեզ ճնշված եք զգում, ահա մի հանգստացնող ճշմարտություն. փոքր գործառնական որոշումները, որոնք կրկնվում են հազար անգամ, սովորաբար գերազանցում են մեկ մեծ կայուն զարգացման հայտարարությանը: Մի փոքր նման է ատամները մաքրելուն: Ոչ թե հմայիչ, բայց աշխատում է… 😄🪥

Հաճախակի տրվող հարցեր

Ինչպե՞ս է արհեստական ​​բանականությունը ազդում շրջակա միջավայրի վրա առօրյա օգտագործման դեպքում, ոչ միայն մեծ հետազոտական ​​լաբորատորիաների։

Արհեստական ​​բանականության ազդեցության մեծ մասը գալիս է այն էլեկտրաէներգիայից, որը սնուցում է գրաֆիկական պրոցեսորներ և պրոցեսորներ աշխատող տվյալների կենտրոնները՝ թե՛ մարզումների, թե՛ առօրյա «եզրակացությունների» ընթացքում: Մեկ հարցումը կարող է չափավոր լինել, բայց մասշտաբով այդ հարցումները արագ կուտակվում են: Ազդեցությունը կախված է նաև նրանից, թե որտեղ է գտնվում տվյալների կենտրոնը, որքան մաքուր է տեղական ցանցը և որքան արդյունավետ է գործում ենթակառուցվածքը:.

Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականության մոդելի մարզումն ավելի վատ է շրջակա միջավայրի համար, քան դրա օգտագործումը (եզրակացություն):

Ուսուցումը կարող է լինել հաշվարկների մեծ, նախնական պոռթկում, բայց եզրակացությունը ժամանակի ընթացքում կարող է դառնալ ավելի մեծ հետք, քանի որ այն աշխատում է անընդհատ և մեծ մասշտաբով: Եթե գործիքն օգտագործվում է միլիոնավոր մարդկանց կողմից ամեն օր, կրկնվող հարցումները կարող են գերազանցել միանվագ ուսուցման արժեքը: Ահա թե ինչու օպտիմալացումը հաճախ կենտրոնանում է եզրակացության արդյունավետության վրա:.

Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը ջուր օգտագործում, և արդյո՞ք դա միշտ խնդիր է։

Արհեստական ​​բանականությունը կարող է ջուր օգտագործել հիմնականում այն ​​պատճառով, որ որոշ տվյալների կենտրոններ ապավինում են ջրային սառեցմանը, կամ որովհետև ջուրը անուղղակիորեն սպառվում է էլեկտրաէներգիայի արտադրության միջոցով: Որոշակի կլիմայական պայմաններում գոլորշիացնող սառեցումը կարող է նվազեցնել էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը՝ միաժամանակ ավելացնելով ջրի օգտագործումը, ստեղծելով իրական փոխզիջում: Դա «վատ» է, թե ոչ, կախված է տեղական ջրի սակավությունից, սառեցման նախագծումից և այն բանից, թե արդյոք ջրի օգտագործումը չափվում և կառավարվում է:.

Արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա թողած հետքի որ մասն է գալիս սարքավորումից և էլեկտրոնային թափոններից։

Արհեստական ​​բանականությունը կախված է չիպերից, սերվերներից, ցանցային սարքավորումներից, շենքերից և մատակարարման շղթաներից, ինչը նշանակում է հանքարդյունաբերություն, արտադրություն, առաքում և վերջնական հեռացում: Կիսահաղորդչային արտադրությունը էներգատար է, և արագ արդիականացման ցիկլերը կարող են մեծացնել մարմնավորված արտանետումները և էլեկտրոնային թափոնները: Սարքավորումների կյանքի երկարացումը, վերանորոգումը և օգտագործման բարելավումը կարող են զգալիորեն նվազեցնել ազդեցությունը, երբեմն մրցակցելով մոդելային մակարդակի փոփոխությունների հետ:.

Արդյո՞ք վերականգնվող էներգիայի օգտագործումը լուծում է արհեստական ​​բանականության շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության խնդիրը։

Ավելի մաքուր էլեկտրաէներգիան կարող է նվազեցնել հաշվողական տեխնոլոգիաների արտանետումները, բայց այն չի վերացնում այլ ազդեցությունները, ինչպիսիք են ջրի օգտագործումը, սարքավորումների արտադրությունը և էլեկտրոնային թափոնները: Այն նաև ավտոմատ կերպով չի լուծում «հետադարձ ազդեցությունները», որտեղ ավելի ցածր գնով հաշվողական տեխնիկան հանգեցնում է ընդհանուր օգտագործման ավելացման: Վերականգնվող էներգիան կարևոր լծակ է, բայց դրանք հետքի կույտի միայն մեկ մասն են կազմում:.

Ի՞նչ է հետադարձի էֆեկտը, և ինչո՞ւ է այն կարևոր արհեստական ​​բանականության և կայունության համար։

Հետադարձ էֆեկտը այն է, երբ արդյունավետության աճը ինչ-որ բան դարձնում է ավելի էժան կամ հեշտ, ուստի մարդիկ ավելի շատ են անում դա՝ երբեմն ոչնչացնելով խնայողությունները: Արհեստական ​​բանականության շնորհիվ ավելի էժան արտադրությունը կամ ավտոմատացումը կարող են մեծացնել բովանդակության, հաշվարկների և ծառայությունների ընդհանուր պահանջարկը: Ահա թե ինչու գործնականում արդյունքների չափումն ավելի կարևոր է, քան արդյունավետությունը մեկուսացված կերպով նշելը:.

Որո՞նք են արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը նվազեցնելու գործնական եղանակները՝ առանց ապրանքին վնասելու։

Տարածված մոտեցում է սկսել չափումներից (էներգիայի և ածխածնի գնահատականներ, օգտագործում), այնուհետև առաջադրանքին համապատասխան մոդելներ ընտրել և օպտիմալացնել եզրակացությունը քեշավորման, խմբաքանակավորման և ավելի կարճ ելքային տվյալների միջոցով: Քվանտացման, թորման և վերականգնման միջոցով լրացված գեներացիայի նման տեխնիկաները կարող են կրճատել հաշվողական կարիքները: Գործառնական ընտրությունները, ինչպիսիք են աշխատանքային բեռների ժամանակացույցը ածխածնի ինտենսիվության և սարքավորումների ավելի երկար կյանքի տևողության միջոցով, հաճախ մեծ հաղթանակներ են բերում:.

Ինչպե՞ս կարող է արհեստական ​​բանականությունը օգնել շրջակա միջավայրին, այլ ոչ թե վնասել այն։

Արհեստական ​​բանականությունը կարող է նվազեցնել արտանետումները և թափոնները, երբ այն կիրառվում է իրական համակարգերի օպտիմալացման համար՝ ցանցի կանխատեսում, պահանջարկի արձագանք, շենքի HVAC կառավարում, լոգիստիկ երթուղիավորում, կանխատեսողական սպասարկում և արտահոսքի հայտնաբերում: Այն կարող է նաև աջակցել շրջակա միջավայրի մոնիթորինգին, ինչպիսիք են անտառահատման մասին ահազանգերը և մեթանի հայտնաբերումը: Հիմնականը ոչ թե պարզապես ավելի լավ վահանակներ է, այլ այն, թե արդյոք համակարգը փոխում է որոշումները և ապահովում չափելի կրճատումներ:.

Ի՞նչ չափանիշներ պետք է ընկերությունները հաղորդեն՝ արհեստական ​​բանականության պնդումները «կանաչ լվացումից» խուսափելու համար։

Ավելի իմաստալից է հաշվետվություններ ներկայացնել յուրաքանչյուր առաջադրանքի կամ հարցման չափորոշիչների վերաբերյալ, քան միայն մեծ ընդհանուր թվերի վերաբերյալ, քանի որ դա ցույց է տալիս արդյունավետությունը միավորի մակարդակում: Էներգիայի օգտագործման, ածխածնի գնահատականների, օգտագործման և, որտեղ դա տեղին է, ջրի ազդեցության հետևումը ստեղծում է ավելի հստակ հաշվետվողականություն: Կարևոր է նաև սահմանել սահմաններ (ինչ է ներառված) և խուսափել անորոշ պիտակներից, ինչպիսիք են «էկոլոգիապես մաքուր արհեստական ​​բանականությունը»՝ առանց քանակականացված ապացույցների:.

Հղումներ

  1. Միջազգային էներգետիկ գործակալություն (ՄԷԳ) - Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն - iea.org

  2. Միջազգային էներգետիկ գործակալություն (ՄԷԳ) - Արհեստական ​​բանականություն էներգիայի օպտիմալացման և նորարարության համար - iea.org

  3. Միջազգային էներգետիկ գործակալություն (ՄԷԳ) - Թվայնացում - iea.org

  4. Լոուրենս Բերկլիի ազգային լաբորատորիա (LBNL) - Միացյալ Նահանգների տվյալների կենտրոնի էներգիայի օգտագործման զեկույց (2024) (PDF) - lbl.gov

  5. Լի և այլք - Արհեստական ​​բանականությունը պակաս «ծարավ» դարձնելը (2023) (PDF) - arxiv.org

  6. ASHRAE (TC 9.9) - Հեղուկային սառեցման ի հայտ գալը և ընդլայնումը հիմնական տվյալների կենտրոններում (PDF) - ashrae.org

  7. Կանաչ ցանց - PUE-մետրիկայի համապարփակ ուսումնասիրություն - thegreengrid.org

  8. ԱՄՆ Էներգետիկայի դեպարտամենտ (DOE) - FEMP - Սառեցման ջրի արդյունավետ օգտագործման հնարավորություններ դաշնային տվյալների կենտրոնների համար - energy.gov

  9. ԱՄՆ Էներգետիկայի դեպարտամենտ (DOE) - FEMP - Էներգաարդյունավետություն տվյալների կենտրոններում - energy.gov

  10. ԱՄՆ շրջակա միջավայրի պաշտպանության գործակալություն (EPA) - Կիսահաղորդչային արդյունաբերություն - epa.gov

  11. Միջազգային հեռահաղորդակցության միություն (ITU) - Էլեկտրոնային թափոնների գլոբալ մոնիթոր 2024 - itu.int

  12. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն - Էներգաարդյունավետության բարելավման բազմակի առավելությունները (2012) (PDF) - oecd.org

  13. Ածխածնի ինտենսիվության API (GB) - carbonintensity.org.uk

  14. imec - Չիպերի արտադրության մեջ շրջակա միջավայրի վրա ազդեցության նվազեցում - imec-int.com

  15. UNEP - Ինչպես է աշխատում MARS-ը - unep.org

  16. Global Forest Watch - GLAD անտառահատման ահազանգեր - globalforestwatch.org

  17. Ալան Թյուրինգի ինստիտուտ - Արհեստական ​​բանականություն և ինքնավար համակարգեր կենսաբազմազանության և էկոհամակարգի առողջության գնահատման համար - turing.ac.uk

  18. CodeCarbon - Մեթոդաբանություն - mlco2.github.io

  19. Գոլամի և այլք - Քվանտացման մեթոդների ուսումնասիրություն (2021) (PDF) - arxiv.org

  20. Լյուիս և այլք - Վերականգնման-ընդլայնված սերունդ (2020) - arxiv.org

  21. Հինտոն և այլք - Գիտելիքների ներծծումը նեյրոնային ցանցում (2015) - arxiv.org

  22. CodeCarbon - codecarbon.io

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ