O impacto crescente da IA generativa no clima
Vijay Gadepally, membro sênior do MIT Lincoln Laboratory, lidera projetos no Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC) para tornar as plataformas de computação e os sistemas de inteligência artificial mais eficientes. Nesta discussão, ele fala sobre o uso crescente da IA generativa em ferramentas do dia a dia, seu impacto ambiental oculto e como a comunidade de IA pode reduzir emissões para um futuro mais verde.
Tendências do uso da IA generativa
A IA generativa utiliza aprendizado de máquina para criar novos conteúdos, como imagens e textos, com base nos dados inseridos no sistema. No LLSC, projetamos e construímos algumas das maiores plataformas de computação acadêmica do mundo. Nos últimos anos, houve um aumento nos projetos que necessitam de computação de alto desempenho para IA generativa, impactando áreas como educação e mercado de trabalho.
Estrategias para mitigar o impacto climático
Estamos sempre buscando maneiras de tornar a computação mais eficiente. Reduzimos o consumo de energia de hardware, como unidades de processamento gráfico, em 20% a 30% através de técnicas de limitação de energia. Outras estratégias incluem o uso de fontes de energia renováveis e o treinamento de modelos de IA em horários de menor demanda de energia.
Projetos para reduzir o consumo de energia
Desenvolvemos uma ferramenta de visão computacional consciente do clima, que ajusta automaticamente o modelo conforme a intensidade de carbono do momento. Isso resultou em uma redução de quase 80% nas emissões de carbono em um período de um a dois dias.
Como consumidores podem ajudar
Os consumidores podem exigir maior transparência dos provedores de IA, como a medição da pegada de carbono das ferramentas de IA generativa. Além disso, é importante se informar sobre as emissões da IA generativa e considerar o impacto ambiental ao escolher ferramentas e plataformas.
O futuro da IA e o clima
Mitigar o impacto climático da IA generativa é uma questão global. No longo prazo, centros de dados, desenvolvedores de IA e redes de energia precisam colaborar para descobrir novas maneiras de melhorar a eficiência computacional. A cooperação será essencial para avançar nessa área.
