Bir grup uluslararası Yapay Zeka (Artificial Intellegence – AI) araştırmacısı ve veri bilimcisi, bilgi teknolojileri işlemlerinin Karbon Ayak İzi Hesaplama konusunda bir tahmin yazılımı tasarlamak için işbirliği yaptı. CodeCarbon adlı açık kaynaklı yazılım paketi, yapay zeka ve veri bilimi şirketlerinden oluşan bir konsorsiyum tarafından tasarlandı. Projenin amacı bilgi teknolojileri işlemleri sırasında kullanılan kaynaklar tarafından üretilen Karbon Ayak İzi Hesaplama sını yapmak ve azaltmak.
Karbon ayak izinin azaltılması
ITP’ye göre ,CodeCarbon yazılım paketi, AI araştırma şirketi Mila liderliğindeki bir yapay zeka araştırma grubu ile birlikte Comet.ml, Pennsylvania’daki Haverford College ve GAMMA tarafından geliştirildi. Yazılım yalnızca bilgi teknolojileri kullanımı sırasında üretilen CO2 miktarını saptamakla kalmayıp, aynı zamanda firmalara karbon ayak izlerini azaltmaları için önerilerde bulunarak CO2 salınımını azaltmayı hedefliyor.
Yapay zeka modelleri neden bu kadar çok CO2 üretiyor?
Massachusetts Amherst Üniversitesi’nden araştırmacılar, belirli AI modellerini oluşturmanın ve eğitmenin toplam maliyetini hesapladılar ve ekip, doğal dil ağı BERT’i eğitmenin, San Francisco ile New York arasındaki bir gidiş-dönüş uçuşu kadar CO2 ürettiği sonucuna ulaştılar. Yapay zeka araştırmacıları, mevcut en son teknolojiye sahip algoritmalar üzerinde küçük iyileştirmeler elde etmek için modellerini binlerce kez eğitmek zorundalar. Ayrıca AI modellerinin boyutu da her geçen gün büyüyor ve her yıl daha karmaşık hale geliyor. Bu durum her yıl CO2 üretimini daha fazla artmasına sebep oluyor. Örneğin GPT-3, BERT ve VGG gibi makine öğrenimi algoritmaları milyonlarca parametreye sahipler ve eğitim süreleri ayları buluyor. GPT-2, yaklaşık 1,5 milyar parametreye sahipken, GPT-3’ün yaklaşık 175 milyar parametreye sahip.
CodeCarbon yazılımı nedir?
CodeCarbon, bulut sağlayıcıları ve veri merkezleri tarafından kullanılan güç miktarını kaydeden bir izleme yazılımıdır. Sistem, üretilen CO2 hacmini tahmin etmek için halka açık kaynaklardan alınan verileri toplar ve donanımların bağlı olduğu elektrik şebekesinden gelen tüketim istatistiklerini kontrol eder. İzleyici, belirli bir AI modülü kullanarak her işlem için üretilen CO2’yi saptar.
Mila’nın kurucusu Yohua Bengio, ”Yapay zeka birçok sorunu çözebilecek inanılmaz derecede güçlü bir araç olmasına rağmen, yüksek miktarda kaynak tüketmesi çözülmesi gereken bir sorundur.” dedi. Boston Consulting Group’un Genel Müdürü Sylvian Duranton, ”Bilgi işlem teknolojilerinin ve yapay zekanın gelişimi dünya çapında katlanarak büyümeye devam edecektir. CodeCarbon yazılımı yapay zeka ve bilgi işlem şirketlerinin büyümeye devam ederken karbon ayak izlerini sınırlamalarına yardımcı olacaktır.” dedi.
Veri Mekezleri enerji ihtiyacı durmadan artıyor
“Despacito” adlı müzik videosu yayınlandığında, YouTube’da 5 milyar görüntülemeye ulaşan ilk video olmuş. Bilim insanı Rabih Bashroush, YouTube görüntülemelerinin Çad, Gine-Bissau, Somali, Sierra Leone ve Orta Afrika Cumhuriyeti’nin bir yılda bir araya getirdiği enerji kadar enerji tükettiğini hesaplamış!
Veri Merkezleri her yıl tahmini 200 terawatt saat (TWh) kullanır. Bu, bazı ülkelerin yıllık enerji tüketiminden fazladır. Genel karbon emisyonlarına yaklaşık% 0,3 katkıda bulunurken, bir bütün olarak bilgi ve iletişim teknolojisi (ICT) ekosistemi küresel emisyonların% 2’sinden fazlasını oluşturmaktadır.
Ancak ICT güç tüketiminin 2030 yılına kadar küresel elektrik talebinin% 20’sine yükseleceği tahmin ediliyor, bu da karbon ayak izinin büyük ölçüde artması anlamına geliyor. 
Capgemini makalesinde bir şeyler yapmalı şeklinde devam ediyor ve Veri Merkezlerinde enerji verimliliğine yönelik önerilerde bulunuyor. Merak edenler aşağıdaki linkten tüm makaleyi okuyabilirler.
Benim altını çizmek istediğim konu; Dijitalleşme ile ortaya çıkan veriyi saklamak ve işlemek için gerekli enerji sürekliliğini nasıl sağlayacağımız? Bunun yanında sosyal medya ortamlarında bıraktığımız ayak izlerimiz; resimler, videolar, …. tüm bunların saklanması için inanılmaz bir enerji ihtiyacı gerekiyor yukardaki grafikten net bir şekilde görülüyor. Nasıl ki suyu tüketirken ne kadar dikkatli olmamız gerekiyor ise dijital bir içerik üretip paylaşırken de aynı hassasiyetle davranmalıyız.
Dijital içerik üretirken yada paylaşırken iki kere düşünelim!
Kaynaklar:
