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aiLetter #0.08: AI und Klimaschutz – geht das zusammen?

aiLetter #0.08: AI und Klimaschutz – geht das zusammen?

Liebe Freunde des aiLetter,

zum zweiten Mal gibt es zum Wochenende einen aiLetter mit dem aiFocus der Woche. Unser Thema ist die Klimafreundlichkeit von AI-Entwicklungen. Forderungen nach energieschonenderer AI-Forschung und -Infrastruktur werden aktuell immer lauter – berechtigt?
Viel Spaß beim Lesen – und ich freue mich wie immer auf Euer Feedback!

Viel Spaß beim Lesen wünscht

Anke


aiFocus: Lösungen im Einsatz

  • Entwicklung von AI-Anwendungen ist oft energieintensiv.
  • Wissenschaftler fordern vermehrt, die Klimabilanz von AI-Modellen transparent zu machen und effizientere Wege zu finden.
  • Aber: AI kann auch an vielen Stellen helfen, grüne Energieproduktion und andere Klimaschutz-Aktivitäten zu verbessern.

Fridays for Future, Flugscham, Fleischkonsum – der Auseinandersetzung mit unserer Ökobilanz können wir aktuell kaum entkommen. Richtig so! Wir haben – zumindest für die vorhersehbare Zukunft – nur diese eine Erde.

Auch AI-Entwickler müssen sich im aktuellen Boom mit dem CO2-Fußabdruck ihrer Systeme befassen. Aktuelle Fortschritte in der AI sind vor allem möglich mithilfe des Einsatzes von massiver Rechenleistung – und die kostet enorme Energie. Circa zehn Prozent des weltweiten Stromverbrauchs könnten 2025 für Datencenter genutzt werden, die AI-Systeme abwickeln. Das rechnete Gary Dickson, CEO des Halbleiter-Zulieferers Applied Materials, kürzlich vor.

Der aktuelle Stromverbrauch aller Datencenter liegt bei unter 2 Prozent – eine massive Steigerung kann uns also bevor stehen. Kein Wunder. Eine OpenAI-Studie von 2018 zeigt: Die benötigte Rechenleistung für das Trainieren großer AI-Modelle verdoppelt sich seit 2012 alle drei bis vier Monate. Andere Experten wie Energie-Wissenschaftler Jonathan Koomey widersprechen. Eindeutige Prognosen scheinen schwierig.

So oder so: die zunehmende Verarbeitung von Bild- und Videomaterial durch AI-Systeme, selbstfahrende Autos oder Smart Homes wird in Zukunft massive Datenberge generieren.

An der University of Massachusetts errechneten Studenten: Das Trainieren eines populären und großen AI-Modells produziert fünfmal so viele Emissionen wie ein durchschnittliches amerikanisches Auto in seiner gesamten Nutzungsdauer (inklusive Fertigung!).

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Ein bunter Strauß an Lösungen

Was können AI-Entwickler tun, um die Klimabilanz ihrer Systeme zu verbessern? Was kann AI generell für das Klima bewirken? Es gibt verschiedene Ansätze:

1. Effizientere Datencenter

Facebook und Amazon setzen beispielsweise schon auf „Hyperscale“-Datencenter: Die Server sind hier nur auf eine spezielle Aufgabe ausgerichtet. Das macht sie energieeffizienter. Neben anderen Verbesserungen wie optimierter Kühlung konnte so der Anstieg im Energieverbrauch praktisch ausgeglichen werden.

2. Verbesserte Microchips

Hersteller wie Intel, AMD und Co. arbeiten an energieeffizienteren Computerchips. Das Start-up Xnor.ai lässt ein AI-System zum Beispiel auf einem solarbetriebenen Microchip laufen, der nicht größer ist als ein Cracker. Das macht AI nicht nur energieeffizienter, sondern eröffnet auch neue Nutzungsmöglichkeiten ohne die beherrschende Abhängigkeit von Stromquellen und Datencentern.

Eine Kamera mit AI auf einem solarbetriebenen Mikrochip der nicht größer ist als ein Cracker? Xnor.ai macht's möglich.

3. AI optimiert Datencenter-Prozesse

In den Datencentern von Google unterstützte ein AI-System zunächst die Mitarbeiter bei der Optimierung der Prozesse und senkte so die Kosten für die Kühlung um 40 Prozent. Mittlerweile betreibt die AI aus dem Hause DeepMind die Kühlung der Datencenter vollständig autonom.

4. Grünere Energieproduktion durch AI

Mithilfe von Machine Learning lassen sich Energiesysteme per se effizienter machen. Die oft dezentral produzierten erneuerbaren Energien wie Wind- und Solarkraft stellen das Stromnetz vor Herausforderungen. Hendrik Zimmermann von der Umweltorganisation Germanwatch ist überzeugt, dass diese auf Dauer nur mit Hilfe von AI gelöst werden können.

Auch im energieintensiven Produktionsprozess von Solarzellen kann AI helfen, chemische Reaktionen zu entwickeln, die weniger Energie brauchen und so die Energiebilanz der Technologie verbessern. Damit werden gleichzeitig die Kosten der Solarzellen-Produktion gesenkt und regenerative Energien in der Konsequenz wettbewerbsfähiger.

5. Bewusstsein durch Transparenz

Wissenschaftler des Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) fordern: AI-Entwickler müssen die Klimakosten ihrer Anwendungen einkalkulieren. Forscher sollen mit den Ergebnissen ihrer Entwicklungen auch immer die Kosten des trainierten AI-Modells in Form von Investitionen und benötigter Rechenleistung offenlegen. Institutionen, die Forschungsarbeiten bewerten, sollen nicht nur die Genauigkeit der Modelle, sondern auch deren Effizienz berücksichtigen und dieses Kriterium damit noch relevanter für Forschende machen.

Es gehe nicht darum, teure und energieintensive Forschung zu vernachlässigen, erklärte AI2-CEO Oren Etzioni. Doch daneben solle man „grüne AI“ mehr in den Fokus rücken. Zusätzlich sollten Organisationen weiterhin ihre trainierten AI-Modelle verfügbar machen, damit andere sie nutzen können, ohne sie teuer neu trainieren zu müssen.

Das Streben nach energieeffizienteren AI-Modellen rückt einen weiteren Aspekt in den Fokus: Je günstiger neue AI-Modelle entwickelt werden können, desto mehr Menschen und Organisationen können mit ihnen forschen. Die aktuell  notwendigen Millionenbudgets können nur globale Techkonzerne aufbringen. Was das für die Entwicklung von AI bedeutet, besprechen wir in einem der nächsten aiLetter.

aiDeepDive: Vertiefung zum Wochenende

Ein paar interessante Artikel zum Thema AI und Klimawandel für den tieferen Einstieg:

  • Wie klimaschädlich ist AI? Martin Giles fasst die neuesten Entwicklungen in seinem Artikel auf technologyreview.com zusammen.
  • Fünfmal so viel Emissionen wie ein Auto! Die Ergebnisse der University of Massachusetts-Studie erläutert Karen Hao, ebenfalls auf technologyreview.com.
  • AI kann die Produktion grüner Energie an verschiedenen Stellen unterstützen, wie Cathy Chen auf weforum.org vorstellt.
  • Der Klimawandel die existenzielle Bedrohung, AI und die zunehmende Verschmelzung von Mensch und Maschine die Lösung? Psychologin Carola Hesse-Marx geht in ihrem Artikel aus der Ausgabe 02/2019 der agora 42 hart mit diesem Denken ins Gericht.


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