Các Nhà Phát Triển Tạo Ra Phần Mềm Mã Nguồn Mở Để Giúp Các Nhà Nghiên Cứu Trí Tuệ Nhân Tạo Giảm Bớt Tác Động Môi Trường

Một nhóm các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu quốc tế đã hợp tác để thiết kế phần mềm có khả năng ước tính lượng khí carbon dioxide phát thải từ các hoạt động tính toán. Bộ phần mềm mã nguồn mở, gọi là CodeCarbo, được thiết kế bởi một tập đoàn các công ty trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Hy vọng là phần mềm này sẽ giúp các nhà lập trình có thể tạo ra mã code hiệu quả hơn và giảm lượng khí carbon dioxide phát thải từ việc sử dụng tài nguyên tính toán.

Giảm Tác Động Môi Trường

Theo ITP, bộ phần mềm CodeCarbon mới này được phát triển bởi một nhóm các nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo do công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Mila dẫn đầu, cùng với Comet.ml, Haverford College ở Pennsylvania và GAMMA. Không chỉ phần mềm ước tính lượng khí carbon dioxide phát thải từ việc sử dụng tài nguyên tính toán, mà nó còn cung cấp cho các nhà phát triển lời khuyên về cách giảm lượng khí carbon dioxide.
Việc đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể yêu cầu rất nhiều năng lượng. Như được giải thích bởi ArsTechnica, các nhà nghiên cứu từ Đại học Massachusetts Amherst đã ước tính tổng chi phí tạo ra và đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo nhất định, và nhóm đã phát hiện ra rằng việc đào tạo mạng ngôn ngữ tự nhiên BERT một lần tạo ra khoảng lượng khí carbon dioxide tương đương với một chuyến bay khứ hồi giữa San Francisco và New York. Trong khi đó, việc đào tạo mô hình nhiều lần cho đến khi nó được tối ưu hóa có thể tạo ra lượng khí carbon dioxide tương đương với 315 hành khách khác nhau trên cùng một chuyến bay.
Tại sao các mô hình trí tuệ nhân tạo lại tiêu thụ nhiều năng lượng và tạo ra nhiều khí carbon dioxide như một sản phẩm phụ? Một phần của câu trả lời nằm ở cách các mô hình trí tuệ nhân tạo được đào tạo và tối ưu hóa. Để đạt được những cải tiến nhỏ so với các thuật toán hiện có, các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có thể đào tạo mô hình của họ hàng nghìn lần, thực hiện các điều chỉnh nhỏ đối với mô hình mỗi lần cho đến khi một kiến trúc mô hình tối ưu được tìm thấy.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo cũng đang ngày càng lớn và phức tạp hơn mỗi năm.
Các thuật toán và mô hình học máy mạnh nhất như GPT-3, BERT và VGG, có hàng triệu tham số và được đào tạo trong nhiều tuần, tương đương với hàng trăm hoặc hàng nghìn giờ đào tạo. GPT-2 có khoảng 1,5 tỷ tham số trong mạng, trong khi GPT-3 có khoảng 175 tỷ trọng số. Điều này dẫn đến việc sử dụng hàng trăm kilogram khí carbon dioxide.

CodeCarbon

CodeCarbon có một cơ chế theo dõi mô-đun ghi lại lượng điện năng được sử dụng bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu. Hệ thống sau đó sử dụng dữ liệu từ các nguồn công khai để ước tính lượng khí carbon dioxide tạo ra, kiểm tra thống kê từ lưới điện mà phần cứng được kết nối. Trình theo dõi ước tính lượng khí carbon dioxide tạo ra cho mỗi thí nghiệm sử dụng một mô-đun trí tuệ nhân tạo cụ thể, lưu trữ dữ liệu phát thải cho cả dự án và toàn bộ tổ chức.
Người sáng lập Mila, Yohua Bengio, giải thích rằng mặc dù trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ có thể giải quyết nhiều vấn đề, nhưng nó thường yêu cầu một lượng điện toán đáng kể. Sylvian Duranton, Giám đốc Điều hành của Boston Consulting Group, cho rằng việc tính toán và trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục tăng trưởng với tốc độ指数 trên toàn thế giới. Ý tưởng là CodeCarbon sẽ giúp các công ty trí tuệ nhân tạo và tính toán hạn chế lượng khí carbon dioxide khi họ tiếp tục phát triển. CodeCarbon sẽ tạo ra một bảng điều khiển cho phép các công ty dễ dàng xem lượng khí thải tạo ra từ việc đào tạo các mô hình học máy của họ. Nó cũng sẽ thể hiện lượng khí thải dưới dạng các chỉ số mà các nhà phát triển có thể dễ dàng hiểu, chẳng hạn như số dặm lái xe, số giờ xem TV và mức tiêu thụ năng lượng trung bình của một hộ gia đình ở Mỹ.
Các nhà phát triển CodeCarbon hy vọng rằng phần mềm này sẽ không chỉ khuyến khích các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cố gắng giảm lượng khí carbon dioxide của riêng họ, mà còn khuyến khích sự minh bạch hơn về lượng khí thải nói chung. Các nhà phát triển sẽ có thể lượng hóa và báo cáo về lượng khí thải tạo ra từ một loạt các thí nghiệm trí tuệ nhân tạo và tính toán khác nhau. Đội ngũ chịu trách nhiệm tạo ra CodeCarbon hy vọng rằng các nhà phát triển khác sẽ lấy công cụ mã nguồn mở của họ và nâng cao nó với các tính năng mới sẽ giúp các kỹ sư và nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo giảm thiểu tác động môi trường của họ thậm chí còn nữa.