Az intelligensebb mesterséges intelligencia (MI) technológiák tervezése a zöld adatinfrastruktúrával kombinálva segíthet Délkelet-Ázsiának digitális ambícióinak megvalósításában anélkül, hogy veszélyeztetné az energetikai átállási céljait.
Délkelet-Ázsia digitális gazdasága virágzik. Az e-kereskedelem, a fintech és a mesterséges intelligencia szolgáltatások gyors növekedésével a régióban megnőtt az áramigény – különösen az adatközpontokban.
Ezek a létesítmények a nap 24 órájában, a hét minden napján működnek, és nagy kapacitású hűtőrendszereket igényelnek, ami folyamatos üzemeltetési terhet ró a nemzeti hálózatra.
Globálisan az adatközpontok várhatóan körülbelül 415 TWh áramot fognak fogyasztani 2024-re – többet, mint Indonézia teljes fogyasztása.
2030-ra ezen központok villamosenergia-fogyasztása várhatóan meghaladja Japán jelenlegi fogyasztását.
Míg a globális adatközpont-bővítés nagy része az Egyesült Államokban, Kínában és Európában zajlik, Délkelet-Ázsia gyorsan felzárkózik, és a régióban a kereslet várhatóan több mint kétszeresére fog nőni 2030-ra.
A nemzeti becslések szerint komoly kihívással néz szembe a hálózat. Malajziában az adatközpontok villamosenergia-igénye 2030-ra akár hétszeresére is nőhet, elérve az ország teljes fogyasztásának mintegy 30%-át.
Indonéziában a kereslet várhatóan közel négyszeresére, míg a Fülöp-szigeteken akár több mint 18-szorosára is ugorhat.
Az adatközpontok iránti kereslet növekedése azzal a kockázattal is jár, hogy a lakóövezetekkel és közösségekkel versenyezni fognak az áramért és a vízért – különösen a korlátozott villamosenergia-hálózattal és vízellátással rendelkező területeken –, ami szélesebb körű társadalmi és méltányossági aggályokat vet fel.
Ha ezt a növekvő igényt elsősorban a fosszilis tüzelőanyagokra nagymértékben támaszkodó hálózatok elégítik ki, az kockáztatja, hogy lelassul – vagy akár kisiklatásra is sor kerül – a régió tiszta energiára való átállásában.
2022-re a fosszilis tüzelőanyagok, élükön a szénnel, továbbra is Délkelet-Ázsia villamosenergia-termelésének több mint 70%-át fogják biztosítani, a megújuló energia folyamatos bővülése ellenére.
Ebben az összefüggésben a megoldás kulcsfontosságú része a hardverinnovációban rejlik, különösen a „zöld adatközpontok” fejlesztésén keresztül.
Ezek a létesítmények olyan fejlett technológiákat alkalmaznak, mint a nagy hatékonyságú hűtőrendszerek, a hulladékhő újrahasznosítása, a csúcsidőn kívüli órákra áthelyezett munkaterhelés és a megújuló energia integrációja.
Ezekkel a fejlesztésekkel az adatközpontok sokkal energiahatékonyabbá válhatnak, és ami még fontosabb, előmozdíthatják a tiszta energia elterjedését.
Délkelet-ázsiai országok már ebbe az irányba haladnak. Szingapúr 2024-ig terjedő Zöld Adatközpontok Útitervében iparágvezető energiahatékonysági szabványokat határoznak meg, és ösztönzőket kínálnak a megújuló energia felhasználására. Malajzia 2025 végére egy fenntartható adatközpont-keretrendszer bevezetésére készül.
A hardveres fejlesztések mellett más hatékony eszközök is hasznosíthatók a szoftveres szinten.
Az egyik megoldás az intelligensebb, hatékonyabb mesterséges intelligencia tervezése, olyan alkalmazások létrehozásával, amelyek hasonló eredményeket hoznak, de kevesebb számítási erőfeszítéssel, ezáltal csökkentve mind az infrastruktúra, mind az energiaigényt.
A gyakorlatban ez úgy érhető el, hogy a terjedelmes, általános célú modellek helyett kisebb, feladatspecifikus MI-modelleket alkalmazunk; kisebb, de jobb minőségű adatkészleteket használunk a modell betanítása során; modell-tömörítési technikákat, például metszést és kvantálást alkalmazunk a számítási terhelés csökkentése érdekében; valamint hatékonyabb algoritmusokat alkalmazunk mind a betanításhoz, mind a következtetéshez.
Ezek az intézkedések jelentős potenciállal rendelkeznek a szoftverhatékonyság javítására és az energiafogyasztás csökkentésére. A Google például azt állítja, hogy a Gemini modellje, amely a hatékonyabb szoftverarchitektúrákat és algoritmusokat hardverfejlesztésekkel ötvözi, jelentősen kevesebb energiát fogyaszt, mint számos korábbi nyilvános becslés.
Emellett fontos a megfelelő támogató környezet megteremtése is.
Évekig a mesterséges intelligencia fejlesztőit – a platformmodelleket építő mérnököktől az alkalmazáskészítőkig – jellemzően a pontosságért, a sebességért és a funkcionalitásért jutalmazták, nem pedig az energiahatékonyságért.
Ez kezd megváltozni, ahogy a növekvő számítási költségek és a tokenköltségek a hatékonyság kérdését is előtérbe helyezik, de a legtöbb erőfeszítés spontán marad.
Ha nincs egyértelmű politikai jelzés az energiahatékonyság mesterséges intelligencia alkalmazások fejlesztésébe való beépítésére vonatkozóan, a fejlődés stagnálhat, és az energiaigényes szoftverek kerülhetnek fölénybe, ha az energiaköltségek csökkennek vagy a prioritások megváltoznak.
Itt tudnak összefogni a kormányok és a vállalatok. A mesterséges intelligencia tervezésének közvetlen szabályozása helyett a politikai döntéshozók elősegíthetik a mesterséges intelligencia alkalmazások energiafelhasználásáról szóló jelentéstételi szabványok előmozdítását, ezáltal elősegítve a megfelelő környezet megteremtését.
A vállalatok a maguk részéről együttműködhetnek az adatok megosztásával, könnyű alkalmazások tesztelésével és az algoritmusoptimalizálás legjobb gyakorlatainak bemutatásával.
A hatóságoknak azt is meg kell fontolniuk, hogy az alapvető társadalmi igényeket a nem létfontosságú felhasználásokkal szemben előtérbe helyezzék, biztosítva, hogy a hálózat továbbra is a társadalom tágabb érdekeit szolgálja, miközben a mesterséges intelligencia iránti kereslet növekszik.
Forrás: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp
Hozzászólás (0)