L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) ha portato a un aumento del consumo energetico e dei costi, relativi all’addestramento e all’esecuzione dei modelli AI.
Per questo motivo, è essenziale bilanciare progresso scientifico e sostenibilità ambientale. I modelli di AI diventano sempre più grandi e richiedono sistemi più potenti e tempi di elaborazione più lunghi.
Molte aziende si stanno orientando verso il raggiungimento della neutralità carbonica entro il 2050: per poter conseguire questo obiettivo, occorre ridurre il consumo energetico.
L’approccio da adottare è olistico: diventa fondamentale aumentare l’uso di energie rinnovabili e carbon-free, sviluppare tecnologie per catturare il carbonio prima che si disperda e ottimizzare il riutilizzo delle risorse, riducendo gli sprechi.
I ricercatori stanno esplorando nuove strategie per ottimizzare l’impiego delle risorse: ne sono state ideate quattro.
La prima riguarda gli acceleratori analogici: offrono un’alternativa efficace per ridurre il consumo energetico complessivo, a differenza dei circuiti digitali, usati per anni per le loro caratteristiche
La seconda è stata definita “gemello digitale”: si tratta di una rappresentazione virtuale di un sistema fisico, costantemente aggiornato e utile a ottimizzare il funzionamento del sistema fisico in tempo reale.
La terza strategia prevede lo sviluppo di algoritmi di ottimizzazione, capaci di analizzare emissioni di carbonio, disponibilità idrica e costi energetici in diverse aree geografiche.
Infine, la quarta e ultima strategia corrisponde al raffreddamento a liquido diretto, più efficiente rispetto ai data center che usano il raffreddamento ad aria.
La capacità termica dell’acqua è superiore e permette una migliore gestione del calore, facilitandone il recupero. Inoltre, il calore di scarto può anche essere riutilizzato, per esempio, per riscaldare serre o edifici.
B.P.
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