クリーンテック企業が地球のエネルギーを浪費することなくAIを活用する方法
ジリアン・ドーーン著
人工知能は効率性を向上させ、地球の脱炭素化に貢献する大きな可能性を秘めているが、膨大なエネルギーを必要とし、米国全土の電力網を枯渇させる可能性もある。
この二分法は、気候変動やクリーンテクノロジーのイノベーションにAI技術の力を活用しようとする企業にとってジレンマを生み出しています。この問題は先週シアトルで開催された2つの主要な気候変動イベント、PNW Climate Weekとブルームバーグ・グリーン・フェスティバルで、特に議論の的となりました。
AIモデルのトレーニングとAI搭載マシンの使用には膨大なエネルギーが必要です。しかし、その量は、AIが設計されている目的の範囲と、どのようにタスクを達成するかによって決まります。
Transparency Coalition.ai の創設者であり、ワシントン大学電気・コンピュータ工学部の客員教授である Jai Jaisimha 氏は、すべての問題に複雑な AI ソリューションが必要なわけではないと述べています。
「レーザービームでハエを叩こうとすることについて、私は確かに実質的な懸念を抱いています」とジャイシマ氏は述べた。「AIは素晴らしいものになり得ますが、それを適用しようとするタスクに合わせて構築されるべきです。」
レベッカ・フーは、サンフランシスコを拠点とするリサイクルスタートアップ企業、グレイシャーのCEOです。同社は、リサイクル施設のベルトコンベア上に配置されたAI搭載ロボットを開発しています。ロボットはカメラでベルトコンベア上を通過するものを監視し、アームでリサイクル品を回収・仕分けします。
フー氏は、モデルの「適正規模化」によって、過剰なエンジニアリングによるリソースの浪費を防ぐことができると述べた。彼女は、すべてのAI企業は、責任を持って効率的に機能を提供する方法を検討すべきだと述べた。
一部の企業では、従来製品よりもエネルギー消費量が少ない製品に AI を活用しています。
シアトルに拠点を置くPlanette AIのCEO、ハンシ・シン氏は、同社のモデルは物理学とAIを融合させ、最大5年先の気温、風、雨量を予測できると述べた。シン氏によると、Planetteのアプローチは、従来の手法、つまり電力を大量に消費するスーパーコンピュータで動作する大規模な地球システムモデルに比べて、はるかに少ないエネルギーで済むという。
シン氏によると、電力消費の少ない戦略の方がより良い結果をもたらすという。
プラネットは先週、最初の製品となるエルニーニョ予報ツール「Umi」をリリースしました。シン氏によると、同社のモデルは3～6ヶ月先の気温を80～95%の精度で予測でき、NOAAの予報よりも正確とのことです。
AIによるエネルギー消費を抑制する上での課題の一つは、様々なAIモデルがどれだけの電力を消費するかを定量化することが難しいことだとジャイシマ氏は述べた。必要なエネルギー量は実行されるタスクによって異なり、その動作方法はしばしば不透明だと同氏は付け加えた。
ジャイシマ氏は、将来的にはエネルギー効率が良いと検証されたAIモデルが市場で優位に立つ可能性があると述べた。
