Докато енергийните компании се стремят да модернизират своите операции и

Докато енергийните компании се стремят да модернизират своите интервенции и действия, с цел да понижат разноските си и да станат по-ефективни, доста от тях се обръщат към технологии като образование на машини, роботика и изкуствен интелект (ИИ). Но както при всяка нова технология, значимо е да се вземе поради цялата картина. Докато потреблението на ИИ и други технологии може да помогне за възстановяване на дейностите, както при изкопаемите горива по този начин и при екологичните други възможности, само че какъв брой сила е нужна за зареждането на този разсъдък? Отдавна се води полемика по отношение на въздействието на ИИ върху планетата, само че с цялата шумотевица към впечатляващите нови технологии, тя отиде на назад във времето, разяснява изданието OilPrice. През 2020 година откриватели от OpenAI в Сан Франциско показаха на света логаритъм, кадърен да се учи, който може да движи роботизирана ръка, с цел да манипулира кубчето на Рубик. Още по тематиката 14 юни 2023 14 юни 2023 31 май 2023 Това бележи голяма крачка напред в ИИ технологията. В този миг бяха нужни над 1000 компютъра и дузина машини, работещи със профилирани графични чипове, с цел да се правят комплицирани калкулации в продължение на месеци, с цел да се реализира това достижение. Процесът е изразходвал почти 2,8 гигаватчаса електрическа енергия съгласно оценките, което се равнява на мощността на три атомни електроцентрали за един час – макар че това не е доказано от компанията. AI технологията напредва със зашеметяваща скорост след десетилетия на огромни вложения. Но с този прогрес идват опасенията за това какво влияние може да има върху околната среда. Докато резултатът и решенията, които машината дава може да наподобяват елементарни, до момента в който компютрите се учат да дават отговор на въпроси, да разпознават изображения и да играят игри, то мощността, нужна за осъществяването на тези задания, е голяма. Работата на ИИ изисква големи количества изчислителна мощ и електричество за основаване и решение на логаритми. Саша Лучиони, постдокторант в Mila, проучвателен институт за изкуствен интелект в Канада, изясни: „ Притеснението е, че логаритмите за машинно образование като цяло употребяват от ден на ден сила, употребяват повече данни, образоват се все по-дълго и по-дълго. “ И през последните няколко години AI последователно се интегрира в ежедневните ни действия, като отговаряне на въпроси посредством Alexa или Siri, маршрутизиране на Гугъл Maps или идентифициране на хора посредством фотоси, всички налични на нашите телефони и домашни компютри. Но малко хора се замислят какъв брой сила е нужна за осъществяването на тези на пръв взор елементарни задания. Често съпоставяме машините с хората, когато става въпрос за този вид задания, като одобряваме, че компютрите могат да отговорят на въпроси тъкмо както мозъците ни, с релативно малко старания. Въпреки това AI не научава информация по структуриран метод, не схваща човешки концепции като причина и разследване, подтекст или аналогии, което значи, че изисква метод на статистическа техника на надълбоко образование (deep learning) и тип „ груба мощ “, с цел да работи. Моделът на надълбоко образование се образова доста по-различно по отношение на нашия мозък. Например, с цел да разпознава изображение на котка, се демонстрират хиляди фотоси на котки, които са били етикетирани от хора. Моделът не схваща, че котката е по-вероятно от кучето да се катери на дърво или да прави други котешки действия и ще асоциира тези обекти единствено в случай че са в изображенията. За да може моделът да разбере изображението, би трябвало да му се покажат всички вероятни комбинации, до момента в който се научи. Досега отговорът на потреблението на ИИ при енергийните интервенции, с цел да ги направи по-ефективни и да понижи разноските, беше извънредно позитивен. Но в този момент специалистите се тормозят, че високите енергийни условия на тези типове технологии може да са били необятно подценени. Ако изкуственият разсъдък се употребява в енергийни планове за подкрепяне на модернизацията и декарбонизацията, той може да аргументи повече щета на околната среда, в сравнение с допускаме. Въпреки че може да революционизира промишлености за трилиони долари, от енергетиката до търговията на дребно. Създаването на ИИ технологии като чатботове и генератори на изображения ще изисква голямо количество електрическа енергия, което може да усили международните въглеродни излъчвания. https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:ExTSbllG0dIJ:https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-03-09/how-much-energy-do-ai-and-chatgpt-use-no-one-knows-for-sure&cd=12&hl=en&ct=clnk&gl=mx&client=safari#xj4y7vzkg Понастоящем има доста неясноти към количеството сила, което е належащо за зареждане на ИИ стратегии. Например, в случай че зададете този въпрос на ChatGPT, той дава отговор по следния метод: „ Като езиков модел на ИИ, аз нямам физическо наличие или непосредствено употребявам сила “. Сложността на стратегиите за изкуствен интелект значи, че те употребяват доста повече сила от другите форми на пресмятане, само че фирмите, които построяват тези стратегии, като Гугъл и Microsoft, не разкриват какъв брой. Понастоящем знаем доста малко за това какъв брой електричество и вода са нужни за образование и зареждане на техните ИИ модели и какви източници на сила се употребяват за ръководство на техните центрове за данни. Виждаме от ден на ден и повече компании да включват AI в своите интервенции, защото интелектът става все по-широко наличен. Саша Лучиони, ръководителят на направление „ Климат “ за компанията за изкуствен интелект Hugging Face, изясни: „ Тази експоненциална приложимост на изкуствен интелект води със себе си потребността от от ден на ден и повече сила. “ Лучиони добави: „ И все пак виждаме тази смяна на хората, които употребяват генеративни модели за изкуствен интелект, единствено тъй като усещат, че би трябвало, без да се взема поради устойчивостта. “ Бързият прогрес в ИИ технологията накара фирмите във всички браншове да включат стратегии за изкуствен интелект в своите интервенции, до момента в който се стремят да се развиват. Това може да се преглежда като позитивно, защото фирмите възприемат технологиите и модернизацията, което може да направи интервенциите по-ефективни. Въпросът за потреблението на сила при изкуствения разсъдък и сходни технологии обаче постоянно не се преглежда. А това значи, че фирмите бързо одобряват стратегии за ИИ, без да правят оценка въздействието им върху околната среда. В бъдеще е значимо информацията за потреблението на сила в ИИ да стане по-прозрачна и държавните управления да контролират бранша в сходство с техните политики за климата.