क्या Green Artificial Intelligence, Climate Change को रोक सकता है?

AI-संचालित प्रौद्योगिकियों ने हमारे बातचीत करने, निर्णय लेने और जटिल समस्याओं को हल करने के तरीके में क्रांति ला दी है। हालाँकि, जैसे-जैसे AI का महत्व बढ़ता जा रहा है, इसके पर्यावरणीय प्रभाव को संबोधित करना भी आवश्यक हो जाता है, विशेष रूप से कार्बन उत्सर्जन के संदर्भ में, जिसे आमतौर पर carbon footprint के रूप में जाना जाता है।

Green Artificial Intelligence: AI बढ़ा रहा है Climate Change

कार्बन उत्सर्जन मुख्य रूप से ऊर्जा खपत, ई-कचरा उत्पादन और AI मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति से आता है।
एआई प्रसंस्करण के लिए महत्वपूर्ण डेटा केंद्र भी अपनी ऊर्जा आवश्यकताओं के कारण उत्सर्जन में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं।

कार्बन उत्सर्जन में योगदान देने वाले कारण :

AI प्रशिक्षण में ऊर्जा की खपत होती है: गहरे तंत्रिका नेटवर्क जैसे जटिल AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। इस प्रक्रिया में बहुत अधिक ऊर्जा की खपत होती है और कार्बन उत्सर्जन होता है, जो कुल उत्सर्जन में महत्वपूर्ण योगदान देता है।
अनुमान और डेटा प्रोसेसिंग: हालांकि AI अनुमान के लिए आमतौर पर प्रशिक्षण की तुलना में कम ऊर्जा की आवश्यकता होती है, AI अनुप्रयोगों की व्यापक तैनाती अभी भी महत्वपूर्ण उत्सर्जन कर सकती है, खासकर अगर बेसिक हार्डवेयर में ऊर्जा दक्षता का अभाव है।
डेटा सेंटर संचालन: AI प्रोसेसिंग के लिए आवश्यक डेटा सेंटर संचालन के लिए निरंतर बिजली और COOLING की आवश्यकता होती है। गैर-नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों पर निर्भरता से ज्यादा उत्सर्जन होता है।
ई-कचरा: पुराने AI हार्डवेयर से ई-कचरे का निपटान पर्यावरणीय गिरावट में योगदान देता है। यदि ठीक से प्रबंधन नहीं किया गया तो यह हानिकारक प्रदूषण और अन्य उत्सर्जन का कारण बन सकता है।

Green Artificial Intelligence: क्या होता है Green AI

Green AI में ऐसे एल्गोरिदम, मॉडल और सिस्टम का डिज़ाइन और विकास शामिल है जो पर्यावरण के अनुकूल और टिकाऊ हैं। Green AI का लक्ष्य ऊर्जा दक्षता को अनुकूलित करना, ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करना और टिकाऊ प्रथाओं को बढ़ावा देना है।

Green Artificial Intelligence: Green AI की चुनौतियाँ

Green AI को सही निर्णय लेने के लिए सटीक और विश्वसनीय डेटा की ज़रूरत है। हालाँकि, डेटा गुणवत्ता एक चुनौती हो सकती है, खासकर सीमित डेटा बुनियादी ढांचे वाले विकासशील देशों में।
Green AI सिस्टम ऊर्जा खपत और परिवहन विधियों जैसे संवेदनशील डेटा एकत्र और संग्रहीत कर सकते हैं। इस डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।
Green AI के लिए एआई और पर्यावरण विज्ञान में विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। हालाँकि, इस क्षेत्र में अभी भी विशेषज्ञता की काफी कमी है।

Green Artificial Intelligence के भविष्य के लिए Mitigation Strategies

ऊर्जा-कुशल हार्डवेयर विकसित करने और प्रोसेसर डिज़ाइन को अनुकूलित करने से प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान ऊर्जा की खपत में काफी कमी आ सकती है।
एल्गोरिदम में प्रगति जो प्रशिक्षण के दौरान तेजी से अभिसरण की अनुमति देती है या कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत हो सकती है।
डेटा केंद्रों और एआई बुनियादी ढांचे को सौर या पवन ऊर्जा जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों में परिवर्तित करने से उत्सर्जन में काफी कमी आ सकती है।
सहयोगात्मक अनुसंधान और ओपन सोर्स पहल को प्रोत्साहित करने से एआई प्रौद्योगिकी के सतत विकास को बढ़ावा मिल सकता है।
चूंकि AI प्रौद्योगिकियां हमारी दुनिया को आकार दे रही हैं, इसलिए उनके पर्यावरणीय प्रभाव पर विचार करना अनिवार्य है। एआई से जुड़ा कार्बन फुटप्रिंट एक विकट चुनौती है लेकिन इसे नवीन प्रौद्योगिकियों, जिम्मेदार प्रथाओं और वैश्विक सहयोग के संयोजन के माध्यम से हल किया जा सकता है।

Also Check: Jio SpaceFiber

लोगों ने और क्या पूछा