Um dos maiores estudos já realizados sobre inteligência artificial (IA) revelou que a maioria dos treinamentos de IA é movida principalmente por combustíveis fósseis.
Menos de 25% das IAs usam fontes de energia de baixo carbono, como hidroeletricidade e energia nuclear durante o treinamento.
Sasha Luccioni, da Hugging Face, uma empresa que desenvolve ferramentas para compartilhar código e conjuntos de dados de IA, explica que as pessoas veem a IA como algo intangível que vive na nuvem.
No entanto, por trás dos modelos de IA, existem camadas e camadas de hardware e, frequentemente, são alimentadas por fontes de energia que causam danos significativos ao meio ambiente.
Uma pesquisa, publicada na revista Nature, analisou 190 estudos sobre o consumo de energia na IA e descobriu que a energia usada em treinamentos de IA dobrou a cada 3,4 meses desde 2012. Atualmente, o treinamento de IA representa cerca de 0,5% do consumo de eletricidade global.
No entanto, a equipe de pesquisa também descobriu que existem soluções para tornar a IA mais sustentável. Uma dessas soluções é a mudança para fontes de energia de baixo carbono, como hidroeletricidade e energia nuclear, para alimentar o hardware de IA.
Além disso, a pesquisa destaca a importância de otimizar o hardware de IA para reduzir seu consumo de energia. Uma das maneiras de fazer isso é aumentar a eficiência do hardware, tornando-o capaz de processar mais informações com menos energia.
Outra solução é melhorar o software de IA. Por exemplo, as redes neurais artificiais (ANNs), que são comumente usadas em treinamentos de IA, podem ser treinadas para serem mais eficientes em termos energéticos.
Isso pode ser alcançado por meio de técnicas como a quantização de pesos, que reduz o número de bits necessários para representar cada peso na ANNs.
A pesquisa destaca a necessidade de abordar o consumo de energia da IA, uma vez que o treinamento de IA deve aumentar significativamente nos próximos anos. A IA é usada em uma variedade de setores, incluindo saúde, transporte, finanças e segurança. À medida que esses setores se tornam cada vez mais dependentes da IA, o consumo de energia da IA também aumentará.
Portanto, é vital que os desenvolvedores de IA considerem a sustentabilidade ao projetar e treinar modelos de IA. Com o uso de fontes de energia de baixo carbono e hardware e software eficientes em termos energéticos, a IA pode ser uma ferramenta poderosa para resolver problemas do mundo real sem prejudicar o meio ambiente.
