Výzkumníci se zaměřili na energetickou náročnost hlubokého učení

Může mít vytváření umělé inteligence na naši planetu nepříznivější dopad než automobily? Přesně tuhle otázku si položili výzkumníci z University of Massachusetts Amherst a rozhodli se vyhodnotit, kolik energie je potřeba k trénování čtyř velkých neuronových sítí.

Když se řekne hluboké učení, nutně se člověku vybaví zpracování obrovského množství dat. Aby se dokázaly naučit něco tak komplexního jako je jazyk, modely umělé inteligence musí být opravdu obsáhlé. Vývoj takových modelů a jejich následné používání je nákladné po finanční stránce ve smyslu ceny za hardware a elektřinu, stejně jako s ohledem na životní prostředí.

Z výsledků výzkumu vyplývá, že proces hlubokého učení produkuje ekvivalent více než 626 000 liber oxidu uhličité, což odpovídá emisím pěti průměrných amerických automobilů za dobu jejich životnosti (toto číslo navíc zahrnuje také samotnou výrobu automobilu).

Celý článek na University of Tech Xplore

Image Credit: Pixabay

-jk-