A pegada de carbono associada à criação de modelos de treinamento de Machine e Deep Learning tem preocupado muito os ambientalistas, empresas e governos. Essa semana, o CEO da Black Rock, Larry Fink, colocou o dedo na ferida e provocou reflexões.
Até agora, não existia um método para medir o impacto ambiental da IA e ajudar a fazer escolhas com menor emissão. Isso pode estar mudando, graças a uma equipe formada pelo Motreal Institute for Learning Algorithms (MILA), do Canadá, a Element AI e a Polytechnique Montreal, que acaba de lançar uma ferramenta para ajudar pesquisadores a quantificar a quantidade de carbono produzida pelo provedor de nuvem usado no treinamento dos modelos de IA.
O cálculo estimado é feito considerando muitas variáveis capazes de influir no resultado, como a energia consumida pelo hardware; o tempo de treinamento; a localização geográfica do servidor usado pelo provedor de serviços de nuvem; as emissões de CO2 por unidade de eletricidade produzida nessa região em particular; e potenciais compensações de carbono adquiridas pelo provedor de nuvem, conforme descrito em um artigo publicado por seus criadores.
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