Un metodo per rendere l'AI più sostenibile ^{CEFR B2}

Con l'espansione dell'intelligenza artificiale crescono anche i consumi energetici e idrici dei data center, spesso alimentati da centrali a combustibili fossili. Per ridurre le emissioni operative e proteggere l'hardware, ricercatori della Marlan and Rosemary Bourns College of Engineering dell'University of California, Riverside propongono Federated Carbon Intelligence (FCI). I professori Mihri Ozkan e Cengiz Ozkan, che sono sposati, sostengono che nessun sistema attuale combina entrambi gli obiettivi.

FCI non si limita a spostare i carichi verso elettricità più pulita: collega dati di intensità di carbonio con informazioni in tempo reale sulla salute dei server. Monitora temperatura, età e usura fisica, evita di sovraccaricare macchine già stressate o vicine alla fine della vita utile, e così previene guasti. Questo riduce anche la necessità di raffreddamento ad alto consumo energetico e idrico e mantiene i server in funzione più a lungo.

I modelli dei ricercatori, ottenuti con simulazioni, indicano che FCI potrebbe ridurre le emissioni di anidride carbonica fino al 45% nell'arco di un periodo di cinque anni e prolungare la vita operativa di una flotta di server di 1.6 anni. Lo studio, pubblicato su MRS Energy and Sustainability e intitolato «Federated carbon intelligence for sustainable AI: Real-time optimization across heterogeneous hardware fleets», segnala come passo successivo la collaborazione con fornitori cloud per testare FCI in data center reali. I ricercatori sottolineano che l'AI cresce più in fretta dei sistemi energetici che la sostengono e che un calcolo allineato al clima è possibile senza sacrificare le prestazioni.