Zielona sztuczna inteligencja

Green AI: nowy trend w rozwoju

#BLOG

Czym jest Green AI? 🥬

Green AI koncentruje się na budowaniu inteligentniejszych modeli, które zużywają mniej energii, zapewniając solidną wydajność bez marnowania zasobów. Chodzi o skuteczne rozwiązywanie problemów, utrzymanie wpływu na środowisko na możliwie najniższym poziomie.

Zielony kod AI 3Q


Intro

Szybka ewolucja AI przyniosła transformacyjne korzyści w różnych branżach, od opieki zdrowotnej po autonomiczne pojazdy. Jednak ten wzrost wiąże się z często pomijanym kosztem: wpływem na środowisko szkolenia i uruchamiania modeli AI na dużą skalę. Wkracza Green AI, rozwijający się ruch skupiony na zmniejszaniu śladu węglowego systemów AI. To podejście promuje wydajność, zrównoważony rozwój i świadomy wysiłek, aby rozwój AI był mniej zasobochłonny.

Zielona sztuczna inteligencja

Zdjęcie wygenerowane przez sztuczną inteligencję (DALL-E)


Koszty środowiskowe sztucznej inteligencji

Szkolenie najnowocześniejszych modeli AI, takich jak GPT OpenAI lub BERT Google, to proces energochłonny. Na przykład badanie przeprowadzone przez University of Massachusetts Amherst wykazało, że szkolenie jednego dużego modelu NLP może emitować tyle samo dwutlenku węgla, co pięć samochodów w ciągu całego okresu ich eksploatacji. Ta oszałamiająca liczba wynika z ogromnej mocy obliczeniowej wymaganej do szkolenia, które zużywa ogromne ilości energii elektrycznej.

Na przykład:

  • OpenAI GPT-3 wymagane szacunkowe 1,287 MWh energii do treningu, produkując ponad 550 ton CO₂.
  • Googlowski DeepMind AlphaGo podobno skonsumował równowartość tysięcy procesorów graficznych a jego przeszkolenie zajęło miesiące, co jest kolejnym przykładem tego, jak intensywne pod względem zasobów są badania nad najnowocześniejszą sztuczną inteligencją.

Liczby te stawiają pilne pytanie: czy możemy uczynić sztuczną inteligencję mądrzejszą, nie narażając jej jednocześnie na większe szkody dla środowiska?


Czym jest Green AI?

Zielona sztuczna inteligencja podkreśla efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój środowiska w rozwoju AI. Zamiast ślepo dążyć do większej dokładności poprzez coraz bardziej złożone modele, badacze i inżynierowie dążą do minimalizacji zasobów obliczeniowych, osiągając jednocześnie podobne lub nieznacznie obniżone poziomy wydajności.

Filozofia ta sprowadza się do dwóch głównych podejść:

  1. Projektowanie zorientowane na wydajność: Budowanie modeli zużywających mniej energii poprzez optymalizację architektury, wykorzystanie wydajnego sprzętu lub trenowanie na mniejszych zestawach danych.
  2. Metryki uwzględniające zużycie energii: Opracowanie ram umożliwiających pomiar kosztów energii i emisji dwutlenku węgla w badaniach nad sztuczną inteligencją, zachęcanie do przejrzystości i odpowiedzialności.


Przykłady Green AI w działaniu

Pionierami praktyk w zakresie Green AI są liczne firmy i instytucje badawcze:

1. DistilBERT od Hugging Face

Hugging Face wprowadziło DistilBERT, kompaktowa wersja BERT-a, która jest 40% mniejsza i wymaga o 60% mniej obliczeń zachowując 97% wydajności oryginalnego modelu. Dzięki destylacji większych modeli do mniejszych, badacze drastycznie zmniejszają koszty energii związane ze szkoleniem i wdrażaniem.

2. TinyML

TinyML koncentruje się na wdrażaniu modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim poborze mocy, takich jak mikrokontrolery. Zastosowania obejmują monitorowanie dzikiej przyrody, inteligentne rolnictwo i rozwiązania IoT. Modele te są nie tylko energooszczędne, ale także umożliwiają przetwarzanie w czasie rzeczywistym, zdecentralizowane, zmniejszając potrzebę energochłonnych infrastruktur chmurowych.

3. Moduły TPU firmy Google

Jednostki przetwarzania tensorowego (TPU) firmy Google są zaprojektowane tak, aby były energooszczędne. W połączeniu z ich Carbon Intelligent Computing PlatformGoogle planuje zadania AI wymagające dużej ilości zasobów w okresach dostępności energii odnawialnej, co znacznie ogranicza emisję dwutlenku węgla.


Zdjęcie wygenerowane przez sztuczną inteligencję (DALL-E)


Nowe narzędzia i techniki

Ruch Green AI zainspirował rozwój narzędzi i metodologii mających na celu ograniczenie wpływu sztucznej inteligencji na środowisko:

1. Monitorowanie śladu węglowego

Ta biblioteka typu open source szacuje zużycie energii i emisję CO₂ modeli sztucznej inteligencji w trakcie szkolenia, umożliwiając programistom podejmowanie świadomych decyzji.

2. Przycinanie i kwantyzacja

Techniki takie jak przycinanie modelu (usuwanie zbędnych parametrów) i kwantyzacja (używanie mniejszej liczby bitów do określania wag) umożliwiają systemom AI wydajną pracę bez utraty dokładności.

3. Ramy energooszczędne

Ramki takie jak PyTorch Lightning i TensorFlow Lite obejmują teraz funkcje zoptymalizowane pod kątem zielonej sztucznej inteligencji, takie jak akceleracja sprzętowa i lekkie możliwości wnioskowania.


Wyzwania i krytyka

Mimo swych obietnic Green AI stoi przed kilkoma wyzwaniami:

  • Kompromisy wydajności: Zmniejszenie zasobów obliczeniowych może mieć niewielki wpływ na wydajność modelu, co rodzi pytania o kompromisy w zastosowaniach takich jak służba zdrowia lub systemy o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa.
  • Bariery adopcyjne: Wiele organizacji waha się przed przeniesieniem akcentu z osiągania najnowocześniejszych wyników na priorytetowe traktowanie wskaźników efektywności.
  • Kwestie przejrzystości: Nie wszystkie firmy ujawniają wpływ swoich modeli na środowisko, co utrudnia ocenę postępów ruchu Green AI.

Przyjęcie zasad Green AI nie dotyczy tylko oszczędzania energii; chodzi o stworzenie zrównoważonego ekosystemu AI, który przyniesie korzyści zarówno ludzkości, jak i planecie. Ponieważ zmiana klimatu stanowi zagrożenie egzystencjalne, każda branża, w tym AI, musi ocenić swoją rolę w redukcji emisji dwutlenku węgla.

Co więcej, Green AI wpisuje się w szersze trendy, takie jak korporacyjne cele zrównoważonego rozwoju, ESG (środowiskowe, społeczne i korporacyjne), inicjatywy na rzecz zerowej emisji netto, co czyni je atrakcyjną propozycją dla organizacji nastawionych na myślenie przyszłościowe.

#BLOG

Droga przed nami

 

Zielona sztuczna inteligencja nie jest trendem, lecz koniecznością. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania obliczeniowego wraz z rozwojem większych modeli, społeczność AI musi wprowadzać innowacje, aby zapewnić, że postęp nie będzie odbywał się kosztem środowiska. Poprzez priorytetowe traktowanie wydajności i zrównoważonego rozwoju, zielona sztuczna inteligencja może utorować drogę do przyszłości, w której sztuczna inteligencja wspiera — a nie naraża — zdrowie naszej planety. 

Pamiętajmy: inteligentniejsza sztuczna inteligencja powinna również oznaczać bardziej ekologiczną sztuczną inteligencję.

Zielony kod AI 3Q

PRZECZYTAJ POZOSTAŁE ARTYKUŁY

Gartner TOP 10 strategicznych trendów technologicznych 2025

Najważniejsze trendy technologiczne Gartnera na rok 2025 stanowią kompas, który pomoże Twojej organizacji pewnie i niezawodnie poruszać się po biznesowej autostradzie.

10 min

TOP 10

Daniel Król
Marzec 3 2025

Czym jest Webflow? Funkcje i analiza kosztów

Webflow to platforma do tworzenia stron internetowych no-code, zaprojektowana tak, aby umożliwić osobom prywatnym i firmom tworzenie profesjonalnych stron internetowych bez konieczności zagłębiania się w tradycyjne kodowanie.

10 min

Bezkodowa sztuczna inteligencja

Mariusz Manka
Stycznia 9 2025

Model O3 na nowo definiuje możliwości sztucznej inteligencji

Najnowszy model firmy OpenAI o nazwie kodowej O3 osiągnął wyniki przewyższające możliwości człowieka w testach porównawczych, ustanawiając nowy standard możliwości sztucznej inteligencji.

12 min

AI

Kuba Strychowski
Stycznia 9 2025

Kampania OpenAI „12 dni OpenAI”.

Kampania „12 dni OpenAI” to seria codziennych wydań i aktualizacji produktów, które prezentują przełomowe osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Mają one inspirować i wspierać użytkowników na całym świecie.

14 min

Historie IT

Daniel Król
17 grudnia 2024

Jak pracujemy zdalnie w 3Qcode?

Od pierwszego dnia istnienia firmy naszą podstawową filozofią było stworzenie dynamicznej struktury, która wspiera pracę zdalną w 100%. Nieważne skąd pracujesz, dla nas liczą się Twoje umiejętności i zaangażowanie.

14 min

Historie IT

Daniel Król
1 grudnia 2024

3Qcode na No Code Days 2024

Jacek Zawadzki, CEO 3Qcode, był jednym z głównych mówców na No Code Day 2024. Podzielił się swoimi spostrzeżeniami na temat wykorzystania platform no-code do napędzania innowacji i usprawniania transformacji cyfrowej.

5 min

WydarzeniaAktualności

Daniel Król
25 listopada 2024
Akt pierwszy Runway

Pierwszy akt Runway odblokowany dla wszystkich!

Act-One tworzy angażujące animacje na podstawie nagrań wideo i głosu, przekształcając je w dynamiczne, wizualnie przyciągające i wywierające wpływ treści.

13 min

AktualnościAI

Daniel Król
5 listopada 2024
Partner 3Qcode Mendix

3Qcode oficjalnie partnerem Mendix w Polsce

Z przyjemnością informujemy, że firma 3Qcode oficjalnie dołączyła do sieci partnerskiej Mendix w Polsce, dzięki czemu będziemy mogli wspierać przedsiębiorstwa w przyspieszaniu ich cyfrowej transformacji.

10 min

Wiadomości o niskim kodzie

Daniel Król
3 listopada 2024

5 najlepszych platform no-code/low-code w 2024 r.

Na rynku rośnie popularność platform no-code i low-code, które umożliwiają szybkie tworzenie aplikacji bez konieczności znajomości skomplikowanego programowania. Sprawdź, które polecamy.

15 min

Bez koduTOP 10

Pola Stefaniak
Październik 17 2024

Studia IT: bilet do kariery czy tylko formalność?

Skupię się na moich osobistych obserwacjach i doświadczeniach, aby odpowiedzieć na pytanie, czy studia w IT to naprawdę konieczność, czy raczej tylko jedno z wielu narzędzi w drodze do sukcesu.

15 min

Historie IT

Mariusz Manka
20 września 2024

Bielik – AI made in Poland

To polski model językowy z kategorii LLM (Large Language Models), z potencjałem 11 miliardów parametrów! Do „wyszkolenia” Bielika, dwóch najszybszych superkomputerów w Polsce.

10 min

AI

Daniel Król
1 września 2024

10 przykładów, w których AI okazała się być game-changerem

Zapoznaj się z konkretnymi przykładami, w których sztuczna inteligencja faktycznie zmieniła zasady gry, przekształcając różne gałęzie przemysłu, od archeologii po rolnictwo, z niespotykaną dotąd skutecznością.

10 min

TOP 10

Daniel Król
21 sierpnia 2024

No-code: zalety i wady

Platformy no-code zyskały na popularności w ostatnich latach, oferując firmom i osobom prywatnym nowatorski sposób tworzenia aplikacji bez konieczności posiadania tradycyjnych umiejętności kodowania.

12 min

No-code

Pola Stefaniak
9 sierpnia 2024

10 najlepszych narzędzi marketingowych AI w 2024 roku

Odkryj 10 najlepszych narzędzi marketingowych AI, których używają główne marki, aby przyspieszyć rozwój, zwiększyć zaangażowanie klientów i wyprzedzić dynamicznie zmieniającą się konkurencję.

11 min

TOP 10

Daniel Król
9 sierpnia 2024

No-Code w logistyce na targach MTTSL 2024

W kwietniu odbyła się piąta edycja Międzynarodowych Targów Transportu, Spedycji i Logistyki (MTTSL), w której zgromadzili się różnorodni eksperci branżowi i wystawcy technologiczni z całego świata.

5 min

Wydarzenia

Daniel Król
18 kwietnia 2024

Synergia GenAI i No-Code

Creatio wprowadza na rynek Creatio Copilot, łącząc technologie AI i no-code, aby ustanowić nowy standard w transformacji cyfrowej, pokazując swoje zaangażowanie w rozwój automatyzacji procesów.

13 min

AI

Pola Stefaniak
25 czerwca 2024

Metodologia AGILE

Świat tworzenia oprogramowania szybko ewoluował na przestrzeni lat, a programiści nieustannie poszukują sposobów na poprawę wydajności, elastyczności i szybkości reagowania na potrzeby klientów.

10 min

Big Data

Kuba Strychowski
15 czerwca 2023

Ewolucja technologii chatbotów

Technologia Chatbot zasadniczo zmieniła interakcję człowiek-komputer, ewoluując od prostych systemów opartych na regułach do wyrafinowanych jednostek opartych na sztucznej inteligencji.

7 min

AI

Daniel Król
31 maja 2023