Последние достижения в области технологий, таких как специализированные микросхемы искусственного интеллекта, направлены на увеличение энергоэффективности в системах искусственного интеллекта. Искусственный интеллект принес революцию в различные отрасли, от здравоохранения до финансов, повышая эффективность и производительность. Однако быстрое развитие технологий искусственного интеллекта вызвало опасения относительно их экологического воздействия, особенно в части энергопотребления. Системы искусственного интеллекта требуют большой вычислительной мощности для обработки огромных объемов данных и выполнения сложных задач, что привело к увеличению потребления энергии центрами обработки данных и серверами, работающими над выполнением алгоритмов искусственного интеллекта. Согласно докладу Международного энергетического агентства, потребление энергии центрами обработки данных по всему миру растет стремительно, и приложения искусственного интеллекта играют ключевую роль в этом процессе. Ожидается, что деятельность, связанная с искусственным интеллектом, может составить значительную часть мирового потребления электроэнергии в ближайшие годы. Одной из основных причин высокого энергопотребления искусственного интеллекта является процесс обучения моделей машинного обучения, включающий запуск множества итераций для улучшения производительности, что требует значительных вычислительных ресурсов и энергии. Постепенно усложняющиеся и данные-насыщенные модели искусственного интеллекта также требуют все больше энергии для обучения. В дополнение к этому, внедрение систем искусственного интеллекта в реальные приложения, такие как автономные транспортные средства и умные города, может привести к дополнительному напряжению на источники энергии. Эти приложения зависят от постоянной обработки и анализа данных, что приводит к постоянному запросу на энергию для поддержки их функционирования. Несмотря на опасения, связанные с энергопотреблением искусственного интеллекта, существуют усилия по разработке более эффективных по энергопотреблению алгоритмов и устройств. Исследователи ищут способы улучшить модели искусственного интеллекта, чтобы снизить вычислительные требования без ущерба для производительности.
