Utiliser l'informatique verte pour résoudre les problèmes de consommation d'énergie rencontrés dans le développement de l'intelligence artificielle

Le développement de l'intelligence artificielle a de nombreuses directions, mais en raison de la grande puissance de calcul requise, cela oblige la demande d'équipements matériels à augmenter fortement. L'empreinte carbone générée par les équipements matériels pendant le fonctionnement est très énorme, et les émissions générées par le fonctionnement d'un modèle dépassent même celles d'une voiture. Ce chiffre étonnant nous oblige à réexaminer le développement de l’intelligence artificielle

Plus d’émissions de carbone intensifieront l’effet de serre et causeront davantage de dommages à l’environnement. Toutefois, une solution universelle entraverait également le développement rapide de l’intelligence artificielle. Un tel développement technologique historique revêt une grande importance stratégique. Il existe donc un besoin accru d'une technologie permettant de réduire la consommation d'énergie et les émissions de carbone sans affecter la puissance de calcul. L’informatique verte apporte des solutions aux problèmes de consommation d’énergie auxquels est confrontée l’intelligence artificielle.

L'informatique verte est divisée en quatre parties, à savoir l'IA économe en énergie, le système informatique économe en énergie, les indicateurs de mesure écologiques et les applications d'IA durables. En calculant la consommation d'énergie requise dans le cycle de vie du modèle, en contrôlant la taille du modèle et en surveillant la durée de fonctionnement, la consommation d'énergie générée à chaque étape peut être réduite.

Encouragez l'utilisation de méthodes d'apprentissage intégrées pour simplifier le processus de développement de base, réduisant ainsi le gaspillage de ressources causé par le développement répété du même contenu. De plus, le partage des processus via des plateformes cloud peut aider l'ensemble du secteur à réduire le taux de doubles calculs. En plus d'ajuster la méthode d'entraînement, l'allègement du modèle est également une idée importante. Développer des modèles à plus petite échelle mais avec une puissance de calcul plus élevée peut réduire davantage le coût de l'informatique verte et améliorer sa faisabilité pour les applications industrielles

Le développement de l'informatique verte nécessite plus que de simples recherches universitaires. Les entreprises doivent également s'engager dans le développement durable et réduire de manière proactive les émissions grâce à l'optimisation des processus. En outre, le gouvernement devrait jouer un rôle important de facilitateur pour promouvoir la popularité de l’informatique verte en mettant en œuvre des politiques et des exigences appropriées. Entre développement de l’intelligence artificielle et protection de l’environnement, il faut trouver un équilibre approprié

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