हरित डेटा अवसंरचना के साथ मिलकर अधिक स्मार्ट कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियों का डिजाइन तैयार करने से दक्षिण-पूर्व एशिया को अपने ऊर्जा परिवर्तन लक्ष्यों से समझौता किए बिना अपनी डिजिटल महत्वाकांक्षाओं को साकार करने में मदद मिल सकती है।
दक्षिण पूर्व एशिया की डिजिटल अर्थव्यवस्था तेज़ी से बढ़ रही है। ई-कॉमर्स, फिनटेक और एआई सेवाओं में तेज़ी से वृद्धि के साथ, इस क्षेत्र में बिजली की मांग में भी तेज़ी देखी जा रही है – खासकर डेटा सेंटरों से।
ये सुविधाएं 24/7 संचालित होती हैं और इनके लिए बड़ी क्षमता वाली शीतलन प्रणालियों की आवश्यकता होती है, जिससे राष्ट्रीय ग्रिड पर निरंतर परिचालन का बोझ पड़ता है।
वैश्विक स्तर पर, डेटा केंद्रों द्वारा 2024 तक लगभग 415TWh बिजली की खपत होने की उम्मीद है - जो इंडोनेशिया की कुल खपत से भी अधिक है।
अनुमान है कि 2030 तक इन केन्द्रों की बिजली खपत जापान की वर्तमान खपत से अधिक हो जाएगी।
जबकि वैश्विक डेटा सेंटर का अधिकांश विस्तार अमेरिका, चीन और यूरोप में हो रहा है, दक्षिण-पूर्व एशिया भी तेजी से इसकी राह पर बढ़ रहा है, तथा अनुमान है कि इस क्षेत्र में मांग 2030 तक दोगुनी से अधिक हो जाएगी।
राष्ट्रीय अनुमानों ने ग्रिड के लिए एक बड़ी चुनौती पेश की है। मलेशिया में, डेटा केंद्रों से बिजली की मांग 2030 तक सात गुना बढ़ सकती है, जो देश की कुल खपत का लगभग 30% तक पहुँच जाएगी।
इंडोनेशिया में मांग लगभग चार गुना बढ़ने की उम्मीद है, जबकि फिलीपींस में यह 18 गुना से अधिक बढ़ सकती है।
डेटा केंद्रों की मांग में वृद्धि से आवासीय क्षेत्रों और समुदायों के साथ बिजली और पानी के लिए प्रतिस्पर्धा का खतरा भी बढ़ जाता है - विशेष रूप से सीमित बिजली ग्रिड और सीमित जल आपूर्ति वाले क्षेत्रों में - जिससे व्यापक सामाजिक और समानता संबंधी चिंताएं बढ़ जाती हैं।
यदि इस बढ़ती हुई मांग को मुख्य रूप से जीवाश्म ईंधन पर अत्यधिक निर्भर ग्रिडों द्वारा पूरा किया जाता है, तो इससे क्षेत्र के स्वच्छ ऊर्जा परिवर्तन के धीमा होने या यहां तक कि पटरी से उतरने का खतरा है।
2022 तक, नवीकरणीय ऊर्जा के निरंतर विस्तार के बावजूद, कोयले के नेतृत्व में जीवाश्म ईंधन, दक्षिण पूर्व एशिया की 70% से अधिक बिजली प्रदान करेगा।
इस संदर्भ में, समाधान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हार्डवेयर नवाचार में निहित है, विशेष रूप से "ग्रीन डेटा सेंटर" के विकास के माध्यम से।
इन सुविधाओं में उन्नत प्रौद्योगिकियों का उपयोग किया जाता है, जैसे उच्च दक्षता वाली शीतलन प्रणालियां, अपशिष्ट ऊष्मा पुनर्चक्रण, कार्यभार को ऑफ-पीक घंटों में स्थानांतरित करना, तथा नवीकरणीय ऊर्जा एकीकरण।
इन सुधारों के साथ, डेटा केंद्र अधिक ऊर्जा कुशल बन सकते हैं, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि वे स्वच्छ ऊर्जा परिनियोजन को बढ़ावा देने में सहायक हो सकते हैं।
दक्षिण-पूर्व एशियाई देश पहले से ही इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। सिंगापुर का ग्रीन डेटा सेंटर रोडमैप 2024 उद्योग-अग्रणी ऊर्जा दक्षता मानक निर्धारित करता है और नवीकरणीय ऊर्जा के उपयोग के लिए प्रोत्साहन प्रदान करता है। मलेशिया 2025 के अंत तक एक स्थायी डेटा सेंटर ढाँचा शुरू करने की तैयारी कर रहा है।
हार्डवेयर सुधारों के अलावा, सॉफ्टवेयर स्तर पर अन्य शक्तिशाली लीवरों का भी लाभ उठाया जा सकता है।
एक समाधान यह है कि अधिक स्मार्ट, सरल एआई डिजाइन किया जाए, जिसके लिए ऐसे अनुप्रयोगों का निर्माण किया जाए जो समान परिणाम तो दें, लेकिन कम कम्प्यूटेशनल प्रयास के साथ, जिससे बुनियादी ढांचे और ऊर्जा दोनों की आवश्यकता कम हो जाए।
व्यवहार में, यह भारी-भरकम सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों के स्थान पर छोटे, कार्य-विशिष्ट AI मॉडलों को तैनात करके; मॉडल प्रशिक्षण के दौरान छोटे लेकिन उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट का उपयोग करके; कम्प्यूटेशनल लोड को कम करने के लिए प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन जैसी मॉडल संपीड़न तकनीकों को लागू करके; और प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए अधिक कुशल एल्गोरिदम को लागू करके प्राप्त किया जा सकता है।
इन उपायों में सॉफ्टवेयर दक्षता में सुधार और ऊर्जा उपयोग में कटौती की महत्वपूर्ण क्षमता है। उदाहरण के लिए, गूगल का कहना है कि उसका जेमिनी मॉडल, जो अधिक कुशल सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर और एल्गोरिदम को हार्डवेयर सुधारों के साथ जोड़ता है, पिछले कई सार्वजनिक अनुमानों की तुलना में काफी कम ऊर्जा खपत करता है।
इसके अतिरिक्त, सही सहायक वातावरण बनाना भी महत्वपूर्ण है।
वर्षों से, एआई डेवलपर्स - प्लेटफॉर्म मॉडल बनाने वाले इंजीनियरों से लेकर एप्लिकेशन निर्माता तक - को आमतौर पर सटीकता, गति और कार्यक्षमता के लिए पुरस्कृत किया जाता रहा है, न कि ऊर्जा दक्षता के लिए।
इसमें बदलाव आना शुरू हो गया है, क्योंकि बढ़ती कम्प्यूटेशनल लागत और टोकन लागत के कारण दक्षता पर चर्चा हो रही है, लेकिन अधिकांश प्रयास स्वतःस्फूर्त ही बने हुए हैं।
एआई अनुप्रयोग विकास में ऊर्जा दक्षता को शामिल करने के लिए स्पष्ट नीति संकेत के बिना, प्रगति स्थिर हो सकती है और यदि ऊर्जा लागत कम हो जाती है या प्राथमिकताएं बदल जाती हैं तो ऊर्जा-गहन सॉफ्टवेयर को बढ़त मिल सकती है।
यहीं पर सरकारें और कंपनियाँ एक साथ आ सकती हैं। एआई डिज़ाइन को सीधे विनियमित करने के बजाय, नीति-निर्माता एआई अनुप्रयोगों के ऊर्जा उपयोग पर रिपोर्टिंग के मानकों को बढ़ावा देकर एक सक्षम वातावरण बना सकते हैं।
अपनी ओर से, कंपनियां डेटा साझा करके, हल्के अनुप्रयोगों का परीक्षण करके, तथा एल्गोरिथम अनुकूलन में सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रस्तुत करके सहयोग कर सकती हैं।
सार्वजनिक प्राधिकारियों को गैर-आवश्यक उपयोगों की तुलना में आवश्यक सामाजिक आवश्यकताओं को प्राथमिकता देने पर भी विचार करना चाहिए, तथा यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई की मांग बढ़ने पर ग्रिड समाज के व्यापक हितों की पूर्ति करता रहे।
स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp
टिप्पणी (0)