Các nhà nghiên cứu tại University of California, Riverside, do Mihri Ozkan và Cengiz Ozkan dẫn đầu, đề xuất một phương pháp mới gọi là Federated Carbon Intelligence (FCI). Họ nhận thấy chỉ dùng năng lượng sạch thôi không đủ để đạt được tính bền vững cho AI, vì phần cứng cũng già đi và hiệu suất thay đổi theo thời gian.
FCI kết hợp dữ liệu môi trường về cường độ carbon với thông tin tình trạng máy chủ theo thời gian thực. Hệ thống này định tuyến khối lượng công việc sao cho vừa cắt giảm phát thải vừa tránh làm quá tải những máy đã chịu nhiều mài mòn. Trong mô phỏng, FCI có thể giảm phát thải carbon dioxide tới 45 phần trăm trong vòng 5 năm và kéo dài thời gian hoạt động của đội máy chủ thêm 1.6 năm.
Bài nghiên cứu được công bố trên tạp chí MRS Energy and Sustainability. Nhóm nghiên cứu cho biết bước tiếp theo là hợp tác với nhà cung cấp đám mây để thử nghiệm FCI trong các trung tâm dữ liệu thực tế, nơi tiêu thụ điện nhiều, thậm chí hơn cả một số quốc gia như Thụy Điển.
Từ khó
- đề xuất — đưa ra một ý kiến hoặc kế hoạch mới
- tính bền vững — khả năng duy trì lâu dài, không gây hại môi trường
- phần cứng — các thiết bị vật lý của máy tính
- hiệu suất — mức độ hoạt động hiệu quả của máy hoặc hệ thống
- mài mòn — sự hư hại hoặc giảm chất lượng do dùng lâu
- định tuyến — chỉ đường cho dữ liệu hoặc công việc qua mạng
- phát thải — khí nhà kính hoặc chất ô nhiễm thải ra môi trường
- trung tâm dữ liệu — nơi đặt nhiều máy chủ và lưu trữ thông tin
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Bạn nghĩ khó khăn chính khi thử nghiệm FCI trong trung tâm dữ liệu thực tế là gì? Hãy nêu 1–2 lý do.
- Nếu nhà cung cấp đám mây áp dụng FCI, điều đó ảnh hưởng thế nào đến khách hàng và môi trường theo bạn?
- Ở địa phương bạn, có biện pháp nào giúp giảm phát thải từ sử dụng công nghệ không? Mô tả ngắn hai việc có thể làm.
Bài viết liên quan
Cảm biến nhà và AI giám sát sức khỏe người mắc ALS
Nhóm tại University of Missouri thử nghiệm hệ thống cảm biến trong nhà kết hợp trí tuệ nhân tạo để theo dõi thay đổi chức năng ở người mắc xơ cứng teo cơ một bên (ALS). Dự án xác minh dữ liệu rồi phát triển mô hình dự báo và tích hợp cảnh báo vào chăm sóc lâm sàng.