Green AI, trata-se de um movimento acadêmico, iniciado em 2019, que vem ganhando força com a proposta de difundir técnicas de computação de alto desempenho, capazes de minimizar a pegada ecológica da indústria do algoritmo.
O novo artigo sobre Green AI de Ivini Ferraz, publicado na Revista Brasileira de Gestão Ambiental e Sustentabilidade, mergulha nas métricas cruciais para avaliar a eficiência energética e a sustentabilidade dos algoritmos de IA e da infraestrutura de data centers.
Para enfrentar este desafio, a cientista Ivini Ferraz oferece uma análise perspicaz e detalhada sobre a “Green AI” em seu artigo, que promove um maior equilíbrio entre inovação tecnológica e responsabilidade ecológica.
O consumo de energia da IA e o surgimento da Green AI
O artigo situa-se em um contexto crucial, onde o rápido consumo de energia da IA se choca com a urgência da sustentabilidade. A autora demonstra como os LLMs (Large Language Models), como o GPT-4, consomem energia equivalente a cidades inteiras, emitindo toneladas de CO2. Para a autora, neste contexto, a IA como solução para o problema ambiental exige uma maior reflexão.
Métricas para Sustentabilidade da Inteligência Artificial
O estudo destaca-se pela sua profundidade, pois não apenas analisa o problema, mas a solução proposta pela Green AI, e examina as métricas-chave para avaliar a sustentabilidade da IA. A autora questiona a eficácia do PUE (Power Usage Effectiveness) como uma métrica isolada, argumentando que ela pode mascarar outros fatores materiais cruciais, como a fonte de energia utilizada e a pegada de carbono.
O gráfico abaixo, presente no artigo original, mostra a evolução do PUE em data centers globais, indicando uma melhora na eficiência energética ao longo do tempo, mas ressalta que este indicador sozinho não é suficiente para garantir a sustentabilidade.
Green AI como um movimento científico pela sustentabilidade da IA
Para Ferraz, os autores da Green Ai são representantes de um movimento científico que otimiza hiperparâmetros e simplifica algoritmos partindo de uma visão holística, que englobe todo o ciclo de vida dos sistemas de IA.
O cerne da contribuição de Ferraz reside na exploração e explicação do movimento Green AI. Este conceito, popularizado por Schwartz et al. (2019), representa uma mudança de paradigma na forma como abordamos a pesquisa e o desenvolvimento de IA.
Em vez de priorizar unicamente a precisão dos modelos, a Green AI enfatiza a importância de considerar os custos energéticos e computacionais associados ao treinamento e à execução desses modelos.
Para nós, um desafio tecnológico, mas também uma questão social e política. É preciso que pesquisadores, desenvolvedores, empresas e governos trabalhem juntos para construir um futuro onde a IA seja uma força para o bem, tanto para a sociedade quanto para o planeta.
A Necessidade de ações coordenadas e Políticas regulamentadoras dos aspectos ambientais da Inteligência Artificial
O artigo de Ferraz vai além da análise técnica, abordando a importância da regulamentação e das políticas públicas para incentivar a Green AI. Ela argumenta que incentivos fiscais, padrões de eficiência energética e investimentos em pesquisa e desenvolvimento são cruciais para impulsionar a sustentabilidade no setor. Além disso, a autora destaca a necessidade de conscientização e educação sobre o impacto ambiental da IA.
O que você encontrará neste artigo sobre Green AI
- Uma análise detalhada de como medir e otimizar o consumo de energia no treinamento e uso de modelos de IA.
- A importância de ir além de métricas tradicionais, como PUE (Power Usage Effectiveness), e adotar uma visão holística.
- Discussão sobre o papel fundamental do movimento “Green AI” para um futuro tecnológico mais consciente.
- Exploração de estratégias e abordagens para reduzir a pegada de carbono da IA.
O artigo sobre Green AI é leitura essencial para pesquisadores, engenheiros, gestores de TI e todos aqueles que buscam conciliar inovação tecnológica com responsabilidade ambiental.
Leia o artigo na íntegra: https://revista.ecogestaobrasil.net/v11n29/v11n29a14a.html
Ferraz, I. Green Al: Métricas para eficiência energética e sustentabilidade dos algoritmos de inteligência artificial e data centers. Revista Brasileira de Gestão Ambiental e Sustentabilidade (2024): 11(29): 1255-1265.
Schwartz, R.; Dodge, J.; Smith, N. A.; Etzioni, O. Green Al. arXiv Preprint, 2019. Disponível em: [INSERIR O LINK DO ARTIGO DO SCHWARTZ AQUI]