Google ცხადყოფს, თუ როგორ აყალიბებს AI და მანქანათმცოდნეობა მის მდგრადობის სტრატეგიას

Google-მა გააუქმა ის, თუ როგორ ეხმარება მას ხელოვნური ინტელექტი (AI) და მანქანათმცოდნეობა (ML), რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს და ბიზნესს შეამცირონ თავიანთი საქმიანობის გარემოსდაცვითი კვალი, რაც მათ საშუალებას აძლევს რეალურ დროში განახორციელონ კორექტირება, რაც შეიძლება შეზღუდოს მათი სათბურის გაზების (GHG) ემისიები.

ამ სფეროში მისი მუშაობის დეტალები შეგიძლიათ იხილოთ ტექნიკური გიგანტის უახლეს ყოველწლიურ გამოცემაში გარემოსდაცვითი ანგარიში. 12 თვე 2022 წლის 31 დეკემბრის ჩათვლით, დოკუმენტში მოცემულია განახლებები იმის შესახებ, თუ როგორ მიმდინარეობს ტექნიკური გიგანტის მცდელობები, აწარმოოს მონაცემთა ცენტრები და ოფისები უნახშირბადო ენერგიაზე (CFE) მთელი საათის განმავლობაში და როგორ მიდის მისი მცდელობა, შეამციროს მისი ოპერაციების დროს მოხმარებული წყალი.

„ჩვენ მივაღწიეთ დაახლოებით 64% მრგვალი საათის CFE ჩვენს ყველა მონაცემთა ცენტრსა და ოფისში, [and] წელს, ჩვენ გავაფართოვეთ ჩვენი CFE ანგარიშგება, რათა მოიცავდეს ოფისებსა და მესამე მხარის მონაცემთა ცენტრებს, Google-ის მფლობელობაში და ოპერირებად მონაცემთა ცენტრების გარდა“, – თქვა კომპანიამ.

„2022 წლის ბოლოს, ჩვენმა კონტრაქტით შეთანხმებულმა წყალგამყოფმა პროექტებმა შეავსო 271 მილიონი გალონი წყალი – 400-ზე მეტი ოლიმპიური ზომის საცურაო აუზის ექვივალენტი, რათა მხარი დავუჭიროთ ჩვენს მიზანს, შევსება მტკნარი წყლის 120%.

მოხსენება ასევე ადასტურებს, თუ როგორ, შვიდი წლის შემდეგ, რაც გამოაცხადა თავი “AI-პირველ კომპანიად”, ეს ტექნოლოგია ეფუძნება კომპანიის საკუთარ ძალისხმევას კლიმატის ცვლილების შერბილების მიზნით.

ამ ეტაპზე, კომპანიამ განაცხადა, რომ ის იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს კლიმატის ცვლილების წინააღმდეგ ბრძოლის ინსტრუმენტების განვითარების დასაჩქარებლად, რომელსაც შეუძლია მიაწოდოს „უკეთესი ინფორმაცია ინდივიდებს, ოპერაციული ოპტიმიზაცია ორგანიზაციებისთვის და გაუმჯობესებული პროგნოზირება და პროგნოზირება“.

მაგალითად, კომპანიამ მიუთითა, თუ როგორ იყენებს Google Maps AI-ს, რათა დაეხმაროს მომხმარებლებს დაგეგმონ მოგზაურობა უფრო ეკოლოგიურად, საწვავის და ბატარეის ოდენობის მინიმუმამდე შემცირებით, რომლებსაც ისინი იყენებენ A-დან B-მდე მისასვლელად.

„ეკოლოგიურად გატარებული მარშრუტი დაეხმარა 1.2 ტონა ნახშირბადის სავარაუდო ემისიების თავიდან აცილებას გაშვების დღიდან – რაც ექვივალენტურია დაახლოებით 250,000 საწვავზე დაფუძნებული მანქანის გზიდან ერთი წლის განმავლობაში“, – ნათქვამია განცხადებაში.

ტექნოლოგია ასევე სასარგებლოა კომპანიის მუშაობაში, რათა შეამციროს მისი AI მოდელების გარემოსდაცვითი კვალი, ეხმარება მონაცემთა ცენტრებს, რომლებშიც ისინი მასპინძლობენ, აწარმოონ უფრო ენერგოეფექტური გზა.

„ჩვენ განვახორციელეთ მნიშვნელოვანი ინვესტიციები სუფთა ღრუბლოვან გამოთვლებში, ჩვენი მონაცემთა ცენტრები მსოფლიოში ყველაზე ეფექტურებად აქციით და მეტი ნახშირბადისგან თავისუფალი ენერგიის მოპოვებით“, – ნათქვამია ანგარიშში. „ჩვენ ვეხმარებით ჩვენს მომხმარებლებს რეალურ დროში მიიღონ გადაწყვეტილებები ემისიების შესამცირებლად და კლიმატის რისკების შესამცირებლად მონაცემთა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით.

ამ პუნქტის გასამყარებლად, კომპანიამ მოიყვანა თავისი Active Assist ფუნქციის Google Cloud-ის მომხმარებლებისთვის გამოშვება, რომელიც იყენებს მანქანურ სწავლებას გამოუყენებელი და პოტენციურად უსარგებლო დატვირთვის დასადგენად, რათა შეჩერდეს ფულის დაზოგვისა და ორგანიზაციის ნახშირბადის გამონაბოლქვის შემცირების მიზნით.

მეორეს მხრივ, მოხსენება აგრძელებდა აღიარებას, რომ ხელოვნური ინტელექტის ამ გზით გამოყენების გაზრდა ასევე ზრდის მისი მონაცემთა ცენტრების სამუშაოს მოცულობას, რაც იწვევს შეშფოთებას გარემოზე ზემოქმედების და ენერგიის მოხმარების ჩვევების შესახებ მისი AI სამუშაო დატვირთვის შესახებ.

„ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტის გადახრის მომენტში, ჩვენს მონაცემთა ცენტრებში ენერგიის მოხმარებისა და ემისიების მომავალი ზრდის პროგნოზირება რთულია“, – გაგრძელდა მოხსენება.

„ისტორიულად, კვლევამ აჩვენა, რომ AI/ML გამოთვლით მოთხოვნილების მატებასთან ერთად, ამ ტექნოლოგიის გასაძლიერებლად საჭირო ენერგია გაცილებით ნელი ტემპით გაიზარდა, ვიდრე ბევრი პროგნოზი იყო ნაწინასწარმეტყველები. ჩვენ გამოვიყენეთ აპრობირებული პრაქტიკა სამუშაო დატვირთვის ნახშირბადის ანაბეჭდის შესამცირებლად დიდი ზღვრებით; ერთად, ამ პრინციპებმა შეამცირა მოდელის ვარჯიშის ენერგია 100-ჯერ და გამონაბოლქვი 1000-ჯერ.

მოხსენებაში დამატებულია: ”ჩვენ ვგეგმავთ გავაგრძელოთ ამ გამოცდილი პრაქტიკის გამოყენება და გავაგრძელოთ ახალი გზების შემუშავება ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლის უფრო ეფექტური გახადოს.”