Creare un solo algoritmo di intelligenza artificiale emette carbonio quanto 5 auto

Un nuovo studio prodotto da ricercatori dell’Università del Massachusetts, Amherst, sorprende relativamente al fatto che l’industria dell’intelligenza artificiale, da sempre vista come un elemento di contrasto all’inquinamento, in particolare quello atmosferico, debba essere riconsiderata in tal senso.

Secondo i risultati conseguiti dai ricercatori, sviluppare un solo software basato sull’intelligenza artificiale, di quelli “classici” che lavorano con il machine learning, può portare all’emissione di più di 283.000 kg di equivalente di anidride carbonica. È il materiale medio emesso nell’aria da cinque automobili negli Stati Uniti durante tutto il loro corso di utilizzo.

A consumare di più, e dunque a provocare più emissioni nell’ambiente, è la fase di addestramento dei software basati sul machine learning: questi ultimi devono infatti superare una lunga fase iniziale durante la quale vengono inseriti nel programma corposi set di dati, sempre più grandi e massicci, per far sì che lo stesso algoritmo venga “istruito” e funzioni poi a dovere quando messo in funzione.

Evidentemente questa fase ha bisogno di tantissime ore e giorni di lavoro, periodo durante il quale l’energia consumata dagli elaboratori raggiunge i picchi.
Questo senza contare l’utilizzo di hardware di ogni tipo, ad esempio da parte dell’industria della robotica e dell’automazione, che prevede fasi di test ancora più esose in tal senso.

Naturalmente grazie all’intelligenza artificiale sono state create reti neurali di grandissima efficienza, utilissime in tantissimi contesti e molto vantaggiose riguardo anche al contesto dell’inquinamento, ma questa analisi sensibilizza comunque e fornisce una risposta a chi crede che l’automazione tramite software risulti inattaccabile in tal senso.
E forse questi dati potrebbero servire in futuro per spingere i ricercatori a sviluppare software e algoritmi sempre più efficienti.

Fonti e approfondimenti

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