![[STAGING]](https://testkfos95las32jk5r.3qcode.com/wp-content/uploads/2023/05/logo.svg){kind=logo}
Green AI: nowy trend w tworzeniu oprogramowania
#BLOG
Czym jest Green AI? 🥬
Green AI koncentruje się na tworzeniu inteligentniejszych modeli, które zużywają mniej energii, zapewniając przy tym solidną wydajność bez marnowania zasobów. Chodzi o skuteczne rozwiązywanie problemów przy jak najmniejszym wpływie na środowisko.
Wstęp
Szybki rozwój sztucznej inteligencji przyniósł przełomowe korzyści w wielu branżach, od opieki zdrowotnej po pojazdy autonomiczne. Jednak ten rozwój wiąże się z często pomijanym kosztem – wpływem na środowisko związanym z trenowaniem i uruchamianiem dużych modeli AI.
Tu wkracza Green AI – dynamicznie rozwijający się ruch, którego celem jest redukcja śladu węglowego systemów sztucznej inteligencji. Podejście to promuje efektywność, zrównoważony rozwój oraz świadome ograniczanie zużycia zasobów w procesie tworzenia AI.
AI-generated photo (DALL-E)
Środowiskowy koszt sztucznej inteligencji
Trenowanie nowoczesnych modeli AI, takich jak GPT od OpenAI czy BERT od Google, jest procesem bardzo energochłonnym. Na przykład badanie przeprowadzone przez University of Massachusetts Amherst wykazało, że trenowanie jednego dużego modelu NLP może wygenerować tyle samo emisji CO₂, co pięć samochodów w ciągu całego ich życia. Tak ogromna liczba wynika z ogromnej mocy obliczeniowej potrzebnej do treningu, która pochłania gigantyczne ilości energii elektrycznej.
Przykłady:
OpenAI GPT-3 potrzebował szacunkowo 1 287 MWh energii do treningu, co wygenerowało ponad 550 ton CO₂.
Google DeepMind AlphaGo zużył tysiące GPU i trenowanie trwało miesiące, co dodatkowo pokazuje zasobożerność nowoczesnych badań AI.
Te liczby stawiają pilne pytanie: czy można tworzyć inteligentniejszą sztuczną inteligencję, nie zwiększając przy tym jej destrukcyjnego wpływu na środowisko?
Co to jest Green AI?
Green AI kładzie nacisk na efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój w tworzeniu sztucznej inteligencji. Zamiast bezkrytycznie dążyć do coraz większej dokładności poprzez coraz bardziej skomplikowane modele, badacze i inżynierowie starają się minimalizować zużycie zasobów obliczeniowych, przy zachowaniu porównywalnej lub nieco niższej wydajności.
Ta filozofia opiera się na dwóch głównych podejściach:
Projektowanie skoncentrowane na efektywności – tworzenie modeli, które zużywają mniej energii poprzez optymalizację architektury, wykorzystywanie wydajniejszego sprzętu lub trenowanie na mniejszych zbiorach danych.
Metryki uwzględniające energię – opracowywanie ram do mierzenia kosztów energetycznych i emisji CO₂ związanych z badaniami AI, promując przejrzystość i odpowiedzialność.
Zastosowanie Green A w praktyce
Kilka firm i instytucji badawczych wyznacza kierunki w praktykach Green AI:
DistilBERT od Hugging Face
Hugging Face wprowadziło DistilBERT, kompaktową wersję modelu BERT, która jest o 40% mniejsza i wymaga o 60% mniej mocy obliczeniowej, zachowując przy tym 97% wydajności oryginalnego modelu. Poprzez „destylację” większych modeli do mniejszych, badacze znacząco obniżają koszty energetyczne związane z treningiem i wdrożeniem.TinyML
TinyML koncentruje się na uruchamianiu modeli uczenia maszynowego na urządzeniach niskiego poboru energii, takich jak mikrokontrolery. Zastosowania obejmują monitorowanie dzikiej przyrody, inteligentne rolnictwo i rozwiązania IoT. Takie modele są nie tylko energooszczędne, ale też pozwalają na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i zdecentralizowane, zmniejszając potrzebę korzystania z energochłonnej infrastruktury chmurowej.TPU Pods Google’a
Jednostki Tensor Processing Units (TPU) Google’a zostały zaprojektowane z myślą o wysokiej efektywności energetycznej. W połączeniu z platformą Carbon Intelligent Computing, Google planuje wykonywanie najbardziej zasobożernych zadań AI w okresach, gdy dostępna jest energia odnawialna, co znacząco redukuje emisję dwutlenku węgla.
AI-generated photo (DALL-E)
Pojawiające się narzędzia i metody
Ruch Green AI zainspirował rozwój narzędzi i metod, które ograniczają wpływ sztucznej inteligencji na środowisko:
Carbontracker
Ta otwartoźródłowa biblioteka szacuje zużycie energii i emisję CO₂ modeli AI podczas treningu, dając deweloperom możliwość podejmowania świadomych decyzji.Pruning i Kwantyzacja
Techniki takie jak pruning modeli (usuwanie niepotrzebnych parametrów) oraz kwantyzacja (używanie mniejszej liczby bitów dla wag) pozwalają systemom AI działać efektywnie przy zachowaniu dokładności.Energooszczędne frameworki
Frameworki takie jak PyTorch Lightning czy TensorFlow Lite zawierają teraz funkcje zoptymalizowane pod Green AI, np. przyspieszenie sprzętowe i lekkie możliwości wnioskowania (inference).
Wyzwania i kontrowersje
Mimo obiecujących możliwości, Green AI stoi przed kilkoma wyzwaniami:
-
Kompromisy wydajności: Ograniczenie zużycia zasobów obliczeniowych może nieco wpłynąć na wydajność modelu, co rodzi pytania o kompromisy w aplikacjach takich jak opieka zdrowotna czy systemy krytyczne dla bezpieczeństwa.
-
Bariery w adopcji: Wiele organizacji waha się przed zmianą priorytetów z dążenia do najnowocześniejszych wyników na skupienie się na efektywności energetycznej.
-
Problemy z przejrzystością: Nie wszystkie firmy ujawniają wpływ swoich modeli na środowisko, co utrudnia porównywanie postępów w ramach ruchu Green AI.
Wdrażanie zasad Green AI to nie tylko oszczędzanie energii – to tworzenie zrównoważonego ekosystemu AI, który przynosi korzyści zarówno ludziom, jak i planecie. W obliczu zmian klimatycznych, stanowiących realne zagrożenie, każda branża, w tym sztuczna inteligencja, musi ocenić swoją rolę w redukcji emisji CO₂.
Co więcej, Green AI wpisuje się w szersze trendy, takie jak cele zrównoważonego rozwoju firm, inwestowanie ESG (Environmental, Social, and Governance) oraz inicjatywy net-zero, czyniąc je atrakcyjnym rozwiązaniem dla organizacji patrzących w przyszłość.
#BLOG
Przyszłość Green AI
Green AI to nie trend, a konieczność. Wraz ze wzrostem wymagań obliczeniowych przy tworzeniu coraz większych modeli, społeczność AI musi wprowadzać innowacje, aby rozwój nie odbywał się kosztem środowiska. Priorytetowe traktowanie efektywności i zrównoważonego rozwoju pozwala Green AI wytyczać drogę ku przyszłości, w której sztuczna inteligencja wspiera, a nie zagraża zdrowiu naszej planety.
Pamiętajmy: inteligentniejsza AI powinna być także bardziej ekologiczna.
PRZECZYTAJ INNY ARTYKUŁ
Jak firmy zyskały dzięki Mendix – 3 case study
Poznaj trzy przykłady firm, które dzięki low-code Mendix przyspieszyły rozwój, zautomatyzowały procesy i zwiększyły efektywność działania.
14 min
Low-code
Low-code z Mendix
Jako certyfikowany partner Mendix w Polsce pokażemy Ci, jak technologia low-code zmieni konkurencyjność Twojej firmy.
10 min
Low-code
3Qcode na wydarzeniach No-Code i Low-Code w 2025 roku
Podsumowanie pierwszych 6 miesięcy roku i naszej obecności na branżowych wydarzeniach no-code/low-code.
7 min
News
Gartner – 10 strategicznych trendów technologicznych
Trendy technologiczne Gartnera to kompas, który pomaga poruszać się w dynamicznie zmieniającym się świecie biznesu.
10 min
TOP 10
Webflow – wszystko, co musisz wiedzieć o platformie no‑code
Webflow to platforma no-code do tworzenia stron internetowych, stworzona z myślą o osobach i firmach, które chcą projektować profesjonalne strony bez konieczności tradycyjnego kodowania.
10 min
No-codeAI
Nowy model O3 od OpenAI przewyższa człowieka
Najnowszy model OpenAI, o kryptonimie O3, osiągnął wyniki przewyższające wydajność człowieka ustanawiając nowy standard możliwości sztucznej inteligencji.
12 min
AI
12 Days of OpenAI, czyli najnowsze osiągnięcia AI
Kampania “12 Days of OpenAI” to seria codziennych premier produktów i aktualizacji, które prezentują przełomowe osiągnięcia w sztucznej inteligencji.
14 min
IT stories
Jak pracujemy zdalnie w 3Qcode
Płyniemy tą łajbą 100% zdalnie, dowiedz się, jak wygląda nasza współpraca zespołowa. Posłuchaj głosu deweloperów!
14 min
IT stories
3Qcode prelegentem na No Code Days 2024
Jacek Zawadzki, CEO 3Qcode, prelegentem podczas No Code Day 2024. Jak no-code wpiera transformację cyfrową firm?
5 min
EventsNews
Act One by Runway odblokowany dla wszystkich!
Dowiedz się, czym jest Act-One, innowacyjne narzędzie opracowane przez Runway, które umożliwia tworzenie ekspresyjnych animacji postaci przy użyciu prostych nagrań wideo.
13 min
NewsAI
3Qcode oficjalnym partnerem Mendix w Polsce
Z radością ogłaszamy, że 3Qcode oficjalnie dołączyło do sieci partnerów Mendix w Polsce, co pozwala nam wspierać firmy w przyspieszaniu ich cyfrowej transformacji.
10 min
Low-codeNews
Najlepsze platformy No-Code/Low-Code w 2026
Platformy No‑Code i Low‑Code to idealne narzędzia do szybkiego tworzenia i modyfikowania aplikacji, bez potrzeby angażowania dedykowanych zespołów deweloperskich.
15 min
No-codeTOP 10
Czy studia IT są jeszcze potrzebne, aby być programistą?
Mariusz próbuje odpowiedzieć na pytanie, czy studia informatyczne są naprawdę konieczne, czy raczej jednym z wielu sposobów na osiągnięcie sukcesu.
15 min
IT stories
Bielik – AI made in Poland
Poznaj polski model językowy z kategorii LLM (Large Language Models) o potencjale 11 miliardów parametrów! Do „trenowania” Bielika wykorzystano dwa najszybsze superkomputery w Polsce.
10 min
AI
10 przykładów, w których AI okazała się game-changerem
Zobacz konkretne przykłady, w których AI naprawdę okazała się game-changerem, zmieniając branże od archeologii po rolnictwo z niespotykaną dotąd efektywnością.
10 min
TOP 10AI
Jakie są wady i zalety No-Code?
Poznaj wady i zalety No-Code. Ekspert od AI wyjaśnia na praktycznych przykładach, kiedy warto korzystać z platform bez kodowania.
12 min
No-code
TOP 10 narzędzi AI dla marketingu
Odkryj 10 najlepszych narzędzi AI w marketingu, z których korzystają największe marki, aby przyspieszyć wzrost i zaangażowanie klientów.
11 min
TOP 10AI
No-Code na targach logistycznych MTTSL 2024
Jako 3Qcode pojawiliśmy się na targach MTTSL, aby promować rozwiązania No-Code dla branży logistycznej w Polsce.
5 min
Events
Copilot od Creatio – synergia GenAI i No-Code
Odkryj Copilot Creatio – połączenie GenAI i platformy no-code, które pozwala szybciej tworzyć inteligentne automatyzacje i procesy.
13 min
AI
Na czym polega metodologia Agile?
Dowiedz się, na czym polega metodologia Agile i jak może skutecznie usprawnić zarządzanie projektami w Twojej firmie.
10 min
Big Data