Machine Learning: Um Avanço Necessário
São Paulo — InkDesign News — O crescimento exponencial de sistemas de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) traz à tona questões cruciais sobre seu impacto ambiental e a necessidade de uma gestão sustentável.
Contexto da pesquisa
Com a crescente demanda por soluções baseadas em IA, o consumo de energia pelos datacenters se torna uma preocupação premente. Relatórios apontam que, até 2030, esses centros poderão consumir a mesma quantidade de eletricidade que “todo o Japão” (“all of Japan”), segundo a Agência Internacional de Energia (AIE).
Método proposto
A pesquisa sugere que é imperativo implementar uma abordagem quantitativa que monitore rigorosamente o consumo de recursos durante o treinamento e operação de modelos de IA. Estudos anteriores indicam que o uso de redes neurais convolucionais (CNN) pode ser eficaz, mas requer ambientes controlados para minimizar a pegada ambiental durante os testes. Uma proposta inclui a implementação de “orçamentos de computação”, que limitam o uso de energia em aplicações não essenciais.
Resultados e impacto
Além das limitações de consumo, a aplicação de metodologias prevê a utilização de datasets variados para benchmarking de eficiência energética. Durante os testes, foi observado que modelos com maior eficiência energética, como os de aprendizado transferido, apresentam um desempenho superior com menor gasto de recursos.
“A transparência e a responsabilidade são essenciais para medir o progresso”
(“Transparency and accountability are essential to measure progress.”)— Dr. Ana Souza, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Estudos demonstram que a implementação de rótulos de emissões para serviços de IA pode impulsionar uma competição saudável entre provedores e usuários ao permitir escolhas informadas. Tal prática, semelhante ao uso de rótulos de carboidratos em produtos alimentícios, visa reduzir o impacto ambiental das decisões digitais.
Com um mercado em rápida expansão, as iniciativas não podem depender apenas da boa vontade das empresas. Estudos sugerem que a aplicação rigorosa de regras e diretrizes pode moldar um futuro sustentável para a IA, permitindo que essa tecnologia potente beneficie o mundo sem comprometer os recursos naturais.
As próximas etapas incluem colaborações interdisciplinares com governos e indústrias para desenvolver estratégias eficazes de mitigação de impacto, garantindo que a IA jogue um papel positivo na luta contra as mudanças climáticas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
