कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा कार्बन उत्सर्जन

संदर्भ

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) के डेटा केंद्रों से संबंधित बुनियादी ढाँचा, कार्बन उत्सर्जन में योगदान करता है।

संबंधित तथ्य 

• उत्सर्जन का स्रोत: AI से संबंधित बुनियादी ढाँचे से कार्बन उत्सर्जन होता है। बड़ी मात्रा में डेटा/ जानकारी को सुरक्षित रखने वाले डेटा केंद्रों का निर्माण और संचालन की प्रक्रिया के फलस्वरूप कार्बन उत्सर्जन होता है।
  • उदाहरण के लिए, GPT-3 (वर्तमान ChatGPT का पूर्ववर्ती AI सिस्टम) के प्रशिक्षण के दौरान 502 मीट्रिक टन कार्बन उत्पन्न हुआ था, जो 112 पेट्रोल-चालित कारों द्वारा एक वर्ष में उत्सर्जित कार्बन की मात्रा के बराबर है।
• उत्सर्जन को कम करने के लिए तकनीकी दृष्टिकोण: स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (Spiking Neural Networks -SNNs) और L2 के माध्यम से AI द्वारा लगातार बढ़ते कार्बन उत्सर्जन को कम किया जा सकता है, क्योंकि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (Artificial Neural Networks -ANN) की तुलना में SNNs कम मात्रा में ऊर्जा खपत करता है।

कृत्रिम बुद्धिमता (Artificial Intelligence): कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का सीधा तात्पर्य मशीनों में मानव बुद्धि के समान सोचने और कार्य करने की कुशल क्षमता को विकसित करना है। उदाहरण के लिए, ChatGPT

कृत्रिम बुद्धिमता द्वारा कार्बन उत्सर्जन 

• डेटा प्रसंस्करण और प्रशिक्षण (Data Processing and Training): डेटा प्रसंस्करण हेतु बड़े पैमाने पर गणनीय क्षमता की आवश्यकता होती है, जिसके लिए बड़ी मात्रा में ऊर्जा खपत की जाती है, परिणामस्वरूप कार्बन के उत्सर्जन में इसकी भूमिका होती है।
  • उदाहरण के तौर पर, Open AI के GPT-3 और मेटा के OPT एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के दौरान क्रमशः 500 मीट्रिक टन और 75 मीट्रिक टन से अधिक कार्बन डाइऑक्साइड उत्पन्न होने का अनुमान लगाया गया था।
• डेटा केंद्रों द्वारा कार्बन उत्सर्जन: वैश्विक स्तर पर होने वाले CO₂ के कुल उत्सर्जन में डेटा केंद्रों और डेटा नेटवर्कों का योगदान 2 से 4% है।
  • उदाहरण के रूप में, मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा वर्ष 2019 में प्रकाशित एक अध्ययन से पता चलता है कि सामान्य रूप से एक वृहत AI मॉडल के प्रशिक्षण में 2, 84,000 किलोग्राम (6,26,000 पाउंड) कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जित हो सकती है।

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