أخبار التقنية

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة أن تجعلنا نتراجع عن حافة التغير المناخي المتسارع


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح.. يتعلم أكثر


بالكاد يمر أسبوع دون تقرير مثير آخر عن وصول البشرية والكوكب إلى نقطة تحول في تغير المناخ. كانت التقارير الأخيرة تحليلاً مؤثرًا من المنظمة العالمية للأرصاد الجوية وأثارت انتقادات من الأمين العام للأمم المتحدة. تم تقاسم كلاهما في الأيام الأخيرة من أبريل.

سيحدد الذكاء الاصطناعي ما إذا كنا سننفجر عبر نقطة التحول أو نخرج من حافة الهاوية.

الذكاء الاصطناعي هو أحد الأدوات المهمة المتبقية في مكافحة تغير المناخ. لقد حول الذكاء الاصطناعي يده للتنبؤ بالمخاطر ، والوقاية من الأحداث المناخية المدمرة ، مثل حرائق الغابات وتعويضات الكربون. وقد وُصف بأنه حيوي لضمان تحقيق الشركات لأهدافها بشأن البيئة والمجتمع والحوكمة.

ومع ذلك ، فهو أيضًا مسرّع. يتطلب الذكاء الاصطناعي قوة حاسوبية هائلة ، والتي تنتقل عبر الطاقة عند تصميم الخوارزميات ونماذج التدريب. ومثلما أكلت البرمجيات العالم ، من المقرر أن يتبعه الذكاء الاصطناعي.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

سيساهم الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030 ، وهو أكبر من الناتج المحلي الإجمالي لليابان وألمانيا والهند والمملكة المتحدة. يستخدم الكثير من الأشخاص الذكاء الاصطناعي في كل مكان مثل الإنترنت ، من استخدام ChatGPT إلى صياغة رسائل البريد الإلكتروني وكتابة التعليمات البرمجية إلى استخدام منصات تحويل النص إلى صورة لصنع الفن.

تتزايد القوة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي منذ سنوات. على سبيل المثال ، تضاعفت القوة المطلوبة لتدريب أكبر نماذج الذكاء الاصطناعي كل 3.4 شهرًا تقريبًا ، حيث زادت 300000 مرة بين عامي 2012 و 2018.

يوفر هذا التوسع فرصًا لحل مشاكل العالم الحقيقي الرئيسية في كل شيء من الأمن والطب إلى الجوع والزراعة. كما سيكون له تأثير عقابي على تغير المناخ.

تكلفة الطاقة العالية

تسير الحوسبة جنبًا إلى جنب مع ارتفاع تكاليف الطاقة وبصمة كربونية أكبر ، مما يؤدي إلى الضغط على دواسة الوقود في تغير المناخ في العالم.

هذا ينطبق بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي. العدد الهائل من وحدات معالجة الرسومات (GPU) التي تشغل خوارزميات التعلم الآلي تصبح ساخنة وتحتاج إلى التبريد ؛ وإلا فإنها تذوب. يتطلب تدريب حتى نموذج لغوي كبير (LLM) قدرًا مذهلاً من الطاقة مع بصمة كربونية كبيرة.

على سبيل المثال:

مع انتقالنا إلى عصر GPT4 وازداد حجم النماذج ، تزداد الطاقة اللازمة لتدريبها. كان GPT-3 أكبر 100 مرة من سلفه GPT ، وكان حجم GPT-4 عشرة أضعاف حجم GPT-3. طوال الوقت ، يتم إطلاق الطرز الأكبر بشكل أسرع. وصل GPT-4 في مارس 2023 ، بعد أربعة أشهر تقريبًا من إصدار ChatGPT (المدعوم من GPT-3.5) في نهاية نوفمبر 2022.

لتحقيق التوازن ، لا ينبغي أن نفترض أنه مع ظهور نماذج وشركات جديدة في الفضاء ، ستستمر البصمة الكربونية للذكاء الاصطناعي في النمو. تستخدم Geeta Chauhan ، مهندسة الذكاء الاصطناعي في Meta ، برامج مفتوحة المصدر لتقليل البصمة الكربونية التشغيلية لـ LLM. يُظهر أحدث أعمالها انخفاضًا بمقدار 24 ضعفًا في انبعاثات الكربون مقارنةً بـ GPT-3.

ومع ذلك ، فإن شعبية الذكاء الاصطناعي وقوته الهائلة تقوض الكثير من العمل المناخي الساري اليوم وتثير الشكوك حول إمكانية أن تكون جزءًا من الحل.

نحن بحاجة إلى حل يسمح للذكاء الاصطناعي بالازدهار مع الحد من بصمته الكربونية. إذن ماذا نفعل؟

التخفيف من إدمان الكربون

وكالعادة ستخرجنا التكنولوجيا من هذا المأزق.

لكي يكون انفجار الذكاء الاصطناعي مستدامًا ، يجب أن تظهر الحوسبة المتقدمة في المقدمة وتقوم بالأعباء الثقيلة للعديد من المهام التي يؤديها الذكاء الاصطناعي حاليًا. الخبر السار هو أن لدينا بالفعل تقنيات حوسبة متقدمة معدة لتنفيذ هذه المهام بشكل أكثر كفاءة وسرعة من الذكاء الاصطناعي ، مع فائدة إضافية تتمثل في استخدام طاقة أقل بكثير.

باختصار ، الحوسبة المتقدمة هي أكثر الأدوات فعالية لدينا للتخفيف من إدمان الكربون للذكاء الاصطناعي. مع ذلك ، يمكننا إبطاء زحف تغير المناخ.

هناك عدد من التقنيات المختلفة في الحوسبة المتقدمة الناشئة التي يمكنها حل بعض المشكلات التي يعالجها الذكاء الاصطناعي حاليًا.

على سبيل المثال ، تتفوق الحوسبة الكمومية على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية. بينما يعيش البشر لفترة أطول ، فإنهم يواجهون ، بأعداد متزايدة ، أمراضًا جديدة معقدة وغير قابلة للعلاج. وهذا ما يسمى مشكلة “أفضل من البيتلز” ، حيث تحسن الأدوية الجديدة بشكل متواضع على العلاجات الناجحة بالفعل.

حتى الآن ، ركز تطوير الأدوية على الأحداث النادرة داخل مجموعة البيانات وعمل تخمينات مستنيرة لتصميم الأدوية المناسبة لاستهداف البروتينات التي تسبب المرض والارتباط بها. يمكن استخدام LLM بكفاءة للمساعدة في هذه المهمة.

تعتبر LLM جيدة بشكل ملحوظ في التنبؤ بالكلمات في مفرداتنا التي يمكن أن تناسب الجملة بشكل أفضل لنقل المعنى بدقة. لا يختلف اكتشاف الأدوية اختلافًا كبيرًا حيث تكمن المشكلة في تحديد أفضل ملاءمة أو تكوين للجزيئات في المركب للحصول على نتيجة علاجية.

ومع ذلك ، فإن الجزيئات هي عناصر كمومية ، لذا فإن الحوسبة الكمومية أفضل بكثير في معالجة هذه المشكلة. تمتلك الحوسبة الكمية القدرة على محاكاة أعداد هائلة من مواقع الربط في الأدوية بسرعة لإنشاء التكوين الصحيح لعلاج الأمراض المستعصية حاليًا.

الحوسبة المتقدمة: الكم وما بعده

تعني قدرات الكم أنه يمكن حلها بشكل أسرع وباستخدام أقل للطاقة.

تطور آخر مع إمكانية حقيقية ليكون تحسينًا للذكاء الاصطناعي هو الضوئيات ، أو ما يسمى بالحوسبة الضوئية ، والتي تستخدم الضوء الناتج عن الليزر بدلاً من الكهرباء لإرسال المعلومات.

تقوم بعض الشركات ببناء أجهزة كمبيوتر تستخدم هذه التقنية ، والتي تعد أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من معظم تقنيات الحوسبة الأخرى ويتم التعرف عليها بشكل متزايد على أنها طريق لتحقيق Net Zero.

في أماكن أخرى ، لدينا أجهزة كمبيوتر عصبية. هذا نوع من هندسة الكمبيوتر حيث يتم تصميم عناصر نظام الكمبيوتر على غرار تلك الموجودة في الدماغ البشري والجهاز العصبي. يجرون حسابات لتكرار الطبيعة التناظرية لنظامنا العصبي. تشمل تجارب هذه التكنولوجيا مشاريع من قبل Mythic و Semron. Neuromorphic هو خيار آخر أكثر مراعاة للبيئة ويحتاج إلى مزيد من الاستثمار. تمتلك أجهزتها القدرة على تشغيل شبكات كبيرة للتعلم العميق تكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من أنظمة الحوسبة الكلاسيكية المماثلة.

على سبيل المثال ، تستهلك معالجة المعلومات من خلال مئات المليارات من الخلايا العصبية 20 واطًا فقط ، على غرار المصباح الكهربائي الموفر للطاقة في المنزل.

تطوير وتطبيق هذه الابتكارات أمر حتمي إذا أردنا أن نضغط على تغير المناخ.

قادة الحوسبة المتقدمة

هناك العديد من الشركات الناشئة (والمستثمرين) حول العالم مهووسون بالحوسبة المتقدمة ولكن هناك عدد قليل من الشركات التي تركز على ما يسمى مجالات التأثير مثل الرعاية الصحية والبيئة وتغير المناخ.

ضمن الحوسبة الكمومية ، فإن أكثر الشركات إثارة التي تطور حالات استخدام للطاقة واكتشاف الأدوية هي Pasqal (حصل أحد مؤسسيها على جائزة نوبل في الفيزياء 2022) و Qubit Pharmaceutical و IBM. عندما يتعلق الأمر بالضوئيات ، فإننا ننظر إلى القادة ذوي التأثير العالمي على أنهم Lightmatter و Luminous ، بينما في الحوسبة العصبية ، نتتبع تقدم Groq و Semron و Intel.

تعد الحوسبة المتقدمة أمرًا حيويًا لتحقيق كفاءة الطاقة التي نحتاجها لمكافحة تغير المناخ. يستغرق الأمر وقتًا طويلاً جدًا ويستهلك الكثير من الطاقة لتشغيل الشبكات العصبية الاصطناعية على وحدة معالجة الرسومات.

من خلال اعتماد أساليب الحوسبة المتقدمة كبدائل للذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات أن تخفف بشكل كبير من تأثير الذكاء الاصطناعي على البيئة مع ضمان استمرار قوتها الهائلة في التخفيف من بعض آثار تغير المناخ ، مثل توقع حرائق الغابات أو الطقس القاسي.

تقترب نقطة النهاية الوجودية من بيئتنا. لكن الوضع ليس ميئوسا منه.

يعد نشر الحوسبة المتقدمة أحد الموارد الموثوقة والقوية لمواجهة المشكلة. نحن بحاجة إلى الاستثمار في هذه التقنيات الآن لحل أكبر تحد يواجه البشرية.

فرانشيسكو ريتشيوتي هو رأس مال استثماري في رونا كابيتال.

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى