mardi 26 octobre 2021

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Le MIT s’oriente vers une intelligence artificielle plus verte et plus durable

Bien que la technologie actuelle de l’intelligence artificielle (IA) recèle un potentiel stratégique et transformateur, elle n’est pas toujours respectueuse de l’environnement en raison de la forte consommation d’énergie. À la rescousse, des chercheurs de Institut de technologie du Massachusetts (MIT), qui a mis au point une solution qui non seulement réduit les coûts mais, plus important encore, réduit l’empreinte carbone de la formation sur le modèle d’IA.

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En juin 2019, le L’Université du Massachusetts à Amherst révélée que la quantité d’énergie utilisée dans la formation sur les modèles d’IA équivalait à 626 000 livres de dioxyde de carbone. Comment? L’IA contemporaine ne se limite pas à un ordinateur portable personnel ou à un simple serveur. Au contraire, les réseaux de neurones profonds sont déployés sur diverses baies de plates-formes matérielles spécialisées. Le niveau de consommation d’énergie requis pour alimenter ces technologies d’IA est environ cinq fois supérieur aux émissions de carbone à vie d’une voiture américaine moyenne, y compris sa fabrication.

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De plus, les deux Analyse analytique et Kepler Lounge a averti que l’AlphaGo Zero de Google – l’IA qui joue le jeu de Go contre lui-même pour l’auto-apprentissage – a généré une énorme quantité de 96 tonnes de dioxyde de carbone sur 40 jours de formation à la recherche. Cette quantité de dioxyde de carbone équivaut à 1 000 heures de voyage en avion ainsi que l’empreinte carbone annuelle de 23 foyers américains! Le plat à emporter alors? De tels chiffres rendraient le déploiement du modèle d’IA à la fois impossible et non durable au fil du temps.

L’équipe de recherche du MIT a mis au point un système d’IA automatisé révolutionnaire, appelé réseau une fois pour toutes (OFA), décrit dans leur papier ici. Ce système d’IA – le réseau OFA – minimise la consommation d’énergie en «découplant la formation et la recherche pour réduire les coûts». Le réseau OFA a été construit sur la base des progrès de l’apprentissage automatique automatique (AutoML).

Essentiellement, le réseau OFA fonctionne comme un réseau «mère» pour de nombreux sous-réseaux. En tant que réseau «mère», il transmet ses connaissances et ses expériences passées à tous les sous-réseaux, les formant à fonctionner de manière indépendante sans avoir besoin de se recycler davantage. Cela ne ressemble pas à la technologie d’IA précédente qui devait «répéter le processus de conception du réseau et recycler le réseau conçu à partir de zéro pour chaque cas. Leur coût total gr[ew] linéairement… à mesure que le nombre de scénarios de déploiement augmente[d], qui… résulte[ed] dans la consommation d’énergie excessive et les émissions de CO2. “

gros plan d'un morceau de technologie verte

En d’autres termes, avec le réseau OFA en cours d’utilisation, il n’est pas nécessaire de recycler davantage les sous-réseaux. Cette efficacité diminue les coûts, réduit les émissions de carbone et améliore la durabilité.

Le professeur adjoint Song Han, du Département de génie électrique et informatique du MIT, était le chercheur principal du projet. Il a partagé cela: «La recherche d’architectures de réseaux de neurones efficaces a jusqu’à présent eu une énorme empreinte carbone. Mais nous avons réduit cette empreinte de plusieurs ordres de grandeur avec ces nouvelles méthodes. »

Chuang Gan, co-auteur du document de recherche du MIT, a également souligné un intérêt particulier: «Le modèle est vraiment compact. Je suis très heureux de voir que l’OFA peut continuer à repousser les limites de l’apprentissage en profondeur efficace sur les appareils de pointe. »

Être compact signifie que l’IA peut progresser vers la miniaturisation. Cela pourrait signifier des avantages de nouvelle génération dans les opérations vertes qui améliorent l’impact environnemental.

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Images via Pexels et Pixabay

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