مشكلة جديدة تواجه #الذكاء_الاصطناعي:
ستتطلب تقنيات الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2040 طاقة أكبر بكثير مما يمكن للبشر توليده، وفقًا لأبحاث معهد MIT.
وفي مساره الحالي، ستؤدي تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تسريع أزمة المناخ.
مثلا:
تطبيق #ChatGPT3 استهلك 936 ميجاوات في الساعة. وهذه طاقة كافية لتزويد ما يقرب من 30,632 أسرة أمريكية بالطاقة ليوم واحد، أو 97,396 أسرة أوروبية لنفس الفترة.
وفي تقرير آخر:
ربما يكون ChatGPT قد استهلك من الكهرباء ما يعادل 175000 شخص في يناير 2023.
1️⃣
ستتطلب تقنيات الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2040 طاقة أكبر بكثير مما يمكن للبشر توليده، وفقًا لأبحاث معهد MIT.
وفي مساره الحالي، ستؤدي تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تسريع أزمة المناخ.
مثلا:
تطبيق #ChatGPT3 استهلك 936 ميجاوات في الساعة. وهذه طاقة كافية لتزويد ما يقرب من 30,632 أسرة أمريكية بالطاقة ليوم واحد، أو 97,396 أسرة أوروبية لنفس الفترة.
وفي تقرير آخر:
ربما يكون ChatGPT قد استهلك من الكهرباء ما يعادل 175000 شخص في يناير 2023.
1️⃣
وحيث ان نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تحتاج إلى كميات كبيرة من الطاقة للتدريب والاستدلال، مما يترتب عليه انبعاثات ثاني أكسيد الكربون الكبيرة. لذلك يجتهد العلماء بايجاد الحلول لتفادي هذه المشكلة:
🔅من خلال إستراتيجية جديدة تتجه إليها إنفيديا لخفض إستهلاك الطاقة في مراكز البيانات أو النماذج التي ترتكز على تقنية الذكاء الإصطناعي، وذلك من خلال إستخدام كروت الشاشة التي تستخدم التبريد السائل. مثل: بطاقة الحوسبة الجديدة A100 التي تدعم بالتبريد السائل، والذي يتميز بإستهلاك أقل للطاقة بنسبة 30% مقارنة بالإصدار المميز بتبريد الهواء.
🔅 من خلال دفع التعلم الآلي إلى الأجهزة الطرفية منخفضة الطاقة، يمكن لـ #TinyML تقليل البصمة الكربونية للحوسبة بعامل يصل إلى 1000.
وهي في حد ذاتها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم أجهزة الكمبيوتر الخوارزميات للتعرف على الأنماط - ويدفعها إلى الأجهزة التي تعتبر رخيصة للغاية وموفرة للطاقة. محدودة الموارد لتعلم الآلة👇.
cognizant.com
🔅من خلال الاستفادة من تجارب #البيتكوين في استخدام مصادر طاقة متجددة لتقليل الأثر البيئي لأنظمة الذكاء الاصطناعي 👇.
fa-mag.com
2️⃣
🔅من خلال إستراتيجية جديدة تتجه إليها إنفيديا لخفض إستهلاك الطاقة في مراكز البيانات أو النماذج التي ترتكز على تقنية الذكاء الإصطناعي، وذلك من خلال إستخدام كروت الشاشة التي تستخدم التبريد السائل. مثل: بطاقة الحوسبة الجديدة A100 التي تدعم بالتبريد السائل، والذي يتميز بإستهلاك أقل للطاقة بنسبة 30% مقارنة بالإصدار المميز بتبريد الهواء.
🔅 من خلال دفع التعلم الآلي إلى الأجهزة الطرفية منخفضة الطاقة، يمكن لـ #TinyML تقليل البصمة الكربونية للحوسبة بعامل يصل إلى 1000.
وهي في حد ذاتها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم أجهزة الكمبيوتر الخوارزميات للتعرف على الأنماط - ويدفعها إلى الأجهزة التي تعتبر رخيصة للغاية وموفرة للطاقة. محدودة الموارد لتعلم الآلة👇.
cognizant.com
🔅من خلال الاستفادة من تجارب #البيتكوين في استخدام مصادر طاقة متجددة لتقليل الأثر البيئي لأنظمة الذكاء الاصطناعي 👇.
fa-mag.com
2️⃣
numenta.com/blog/2023/08/1…
AI is harming our planet: addressing AI’s staggering energy cost (2023 update)
AI models consume massive energy levels, accelerating the climate crisis. Read how neuroscience-base...
media.mit.edu/posts/mit-ai-h…
MIT AI Hardware Program features NCB research on 2D neuromorphic devices for sustainable Artificial Intelligence – MIT Media Lab
MIT AI Hardware program has featured Nano Cybernetic Biotrek’s (NCB’s) research on energy-efficient...
towardsdatascience.com/chatgpts-elect…
ChatGPT’s Electricity Consumption
ChatGPT may have consumed as much electricity as 175,000 people in January 2023.
وتضاف هذه المخاطر التي تواجه تطور التقنية الى المشاكل الفنية الاخرى.
فقد سبق ان اطلق باحثون من عدة جامعات عالمية تحذيرات من تضرر #الذكاء_الاصطناعي من ظاهرة #انهيار_النموذج.
و هي تشويه المعرفة باعادة الضخ الهائل والمستمر لنفايات ومخلفات ناتج برامج الذكاء الاصطناعي في الانترنت مما يزيد المعلومات المغلوطه.
وهذا قد يسبب في تدمير هذه التقتيات لنفسها بنفسها.
4️⃣
فقد سبق ان اطلق باحثون من عدة جامعات عالمية تحذيرات من تضرر #الذكاء_الاصطناعي من ظاهرة #انهيار_النموذج.
و هي تشويه المعرفة باعادة الضخ الهائل والمستمر لنفايات ومخلفات ناتج برامج الذكاء الاصطناعي في الانترنت مما يزيد المعلومات المغلوطه.
وهذا قد يسبب في تدمير هذه التقتيات لنفسها بنفسها.
4️⃣
جاري تحميل الاقتراحات...