Green AI: Definição, tipos e o caminho para uma Inteligência Artificial Sustentável
Você sabe o que é Green AI, ou Inteligência Artificial Verde? O conceito representa uma mudança de paradigma na forma como concebemos e desenvolvemos a IA. Em vez de priorizar unicamente o desempenho e a precisão dos modelos, a Green AI integra a sustentabilidade como um princípio fundamental, buscando conciliar os avanços tecnológicos com a responsabilidade ambiental.
Definição:
A Green AI pode ser definida como um campo de pesquisa e desenvolvimento que visa minimizar o impacto ambiental da IA, por meio da criação de algoritmos, infraestruturas de Data center mais eficientes em termos de energia e que reduzam as emissões de carbono, o consumo de recursos naturais e a geração de resíduos.
Tipos de Abordagens na Green AI:
Conforme já mencionado (e com base na imagem anterior), as abordagens metodológicas da Green AI podem ser divididas em três tipos principais:
- Green AI centrada em otimização de hiperparâmetros: Essa abordagem se concentra em ajustar os hiperparâmetros dos modelos de IA para reduzir o consumo de energia sem comprometer o desempenho. O objetivo é encontrar a configuração ideal que maximize a eficiência energética do modelo. Autores como Stamoulis et al. (2018) têm explorado essa abordagem.
- Green AI centrada em simplificações de algoritmos de árvore de decisão: Essa abordagem busca criar algoritmos mais eficientes e menos complexos, que exigem menos poder computacional e, consequentemente, consomem menos energia. A simplificação dos algoritmos de árvore de decisão é uma das estratégias utilizadas. García-Martín et al. (2019) são exemplos de autores que trabalham nessa linha.
- Green AI centrada em dados: Essa abordagem foca na otimização dos dados de treinamento, em vez de se concentrar exclusivamente nos algoritmos. O objetivo é reduzir a quantidade de dados necessários para alcançar um bom desempenho, através da seleção, limpeza e pré-processamento dos dados. Verdecchia et al. (2021) são pesquisadores que se dedicam a essa abordagem.
Além dessas três abordagens principais, a Green AI também engloba outras estratégias, como:
- Otimização de hardware: Desenvolvimento de hardwares mais eficientes em termos de energia, como chips especializados em IA e sistemas de resfriamento mais eficientes.
- Utilização de fontes de energia renováveis: Alimentar os data centers com energia solar, eólica ou outras fontes renováveis.
- Pensamento sistêmico de ciclo: Avaliar todo o ciclo de vida dos sistemas de IA, desde a extração de matérias-primas até o descarte dos resíduos, buscando minimizar o impacto ambiental em cada etapa (Clemm et al., 2024).
A Green AI é um campo em constante evolução, com novas abordagens e técnicas sendo desenvolvidas a cada dia. O objetivo final é criar uma IA que seja não apenas poderosa e precisa, mas também sustentável e responsável com o meio ambiente.
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.
Saiba mais sobre o que é Green AI lendo o artigo de Ivini Ferraz, diretora da Players, publicado na Revista Brasileira de Gestão Ambiental e Sustentabilidade, onde a autora aborda métricas cruciais para avaliar a eficiência energética e a sustentabilidade dos algoritmos de IA e da infraestrutura de data centers.
Referências Bibliográficas
- Clemm, C.; Stobbe, L.; Wimalawarne, K.; Druschke, J. Towards Green AI: Current status and future research. arXiv Preprint, 2024.
- García-Martín, E.; Rodrigues, C. F.; Riley, G.; Grahn, H. Estimation of energy consumption in machine learning. Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 134, p. 75-78, 2019.
- Schwartz, R.; Dodge, J.; Smith, N. A.; Etzioni, O. Green Al. arXiv Preprint, 2019. Disponível em: [Inserir link do artigo].
- Stamoulis, D.; Cai, E.; Juan, D.-C.; Marculescu, D. HyperPower: Power- and memory-constrained hyper-parameter optimization for neural networks. Proceedings of the 2018 Design, Automation, and Test in Europe Conference, Dresden, Germany, p. 19-24, 2018.
- Verdecchia, R.; Sallou, J.; Cruz, L. A systematic review of Green AI. WIRES Data Mining and Knowledge Discovery, v. 13, n. 4, e1507, 2021.
- 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.
