La sostenibilità energetica dell’intelligenza artificiale è ancora lontana. Dal 2005 in poi gli scienziati si sono occupati di questo argomento. Un recente studio di Roberto Verdecchia, June Sallou e Luís Cruzne fa il punto.
“Con la crescente adozione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale (AI), l’impronta di carbonio dell’IA non è più trascurabile. I ricercatori e i professionisti dell’intelligenza artificiale sono quindi esortati a ritenersi responsabili delle emissioni di carbonio dei modelli di intelligenza artificiale che progettano e utilizzano. Ciò ha portato negli ultimi anni alla comparsa di ricerche che affrontano la sostenibilità ambientale dell’IA, un campo denominato Green AI.
Nonostante il rapido aumento dell’interesse per l’argomento, ad oggi manca ancora una panoramica completa della ricerca sull’intelligenza artificiale verde. Per colmare questa lacuna, in questo articolo presentiamo una revisione sistematica della letteratura sull’IA verde. Dall’analisi di 98 studi primari emergono modelli diversi.
I sistemi di intelligenza artificiale sono notevolmente complessi e, per raggiungere l’intelligenza artificiale verde, abbiamo bisogno di uno sforzo congiunto che miri a tutte le diverse fasi del ciclo di vita di un sistema di intelligenza artificiale (ad esempio raccolta dati, formazione, monitoraggio), diversi artefatti (ad esempio dati, modello, pipeline, architettura, hardware) e così via (Haakman et al., 2021).
Ridurre l’impatto ambientale dell’IA esclusivamente al consumo energetico deve essere considerato un processo eccessivamente semplicistico (Luccioni & Hernandez-Garcia, 2023). Allo stesso modo, poiché le risorse verdi sono sostenibili ma non infinite (Verdecchia et al., 2022a), il campo dell’intelligenza artificiale verde deve tenere conto anche del multiforme impatto ambientale che l’intelligenza artificiale può avere, oltre alle sole emissioni di CO2.
Il tema ha conosciuto una notevole crescita dal 2020 in poi.
La maggior parte degli studi prende in considerazione il monitoraggio dell’impronta del modello di intelligenza artificiale, l’ottimizzazione degli iperparametri per migliorare la sostenibilità del modello o il benchmarking dei modelli. È presente un mix di documenti di posizione, studi osservazionali e documenti di soluzione.
I risparmi energetici segnalati con l’intelligenza artificiale verde arrivano fino al 115%, con risparmi superiori al 50% che sono piuttosto comuni. I soggetti industriali sono coinvolti negli studi sull’intelligenza artificiale verde, anche se la maggior parte si rivolge ai lettori accademici. Il provisioning di strumenti di intelligenza artificiale verde è scarso.
In conclusione, il campo di ricerca della Green AI risulta aver raggiunto un notevole livello di maturità. Pertanto, da questa revisione emerge che il momento è opportuno per adottare altre strategie di ricerca sull’intelligenza artificiale verde e trasferire i numerosi risultati accademici promettenti nella pratica industriale.
Qui trovate lo studio completo: https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/widm.1507
Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.
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