Google rivela come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno dando forma alla sua strategia di sostenibilità

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Google ha svelato il modo in cui l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) stanno aiutando i consumatori e le aziende a ridurre l'impatto ambientale delle loro attività consentendo loro di apportare modifiche in tempo reale che possono frenare le emissioni di gas serra (GHG). ) emissioni.

I dettagli del suo lavoro in questo settore possono essere trovati nel più recente rapporto ambientale annuale del colosso tecnologico. Coprendo i 12 mesi fino al 31 dicembre 2022, il documento fornisce aggiornamenti su come stanno procedendo gli sforzi del colosso tecnologico per gestire i suoi data center e uffici con energia senza emissioni di carbonio (CFE) 24 ore su 24 e su come il suo tentativo di ridurre l'acqua consumata da le sue operazioni stanno andando avanti.

"Abbiamo raggiunto circa il 64% di CFE 24 ore su 24 in tutti i nostri data center e uffici, [e] quest'anno abbiamo ampliato il nostro reporting CFE per includere uffici e data center di terze parti, oltre ai data center di proprietà e gestiti da Google, ", ha detto la società.

“Alla fine del 2022, i nostri progetti di bacini idrografici appaltati hanno rifornito 271 milioni di litri d’acqua – equivalenti a più di 400 piscine olimpioniche – per sostenere il nostro obiettivo di ricostituire il 120% dell’acqua dolce che abbiamo utilizzato”.

Il rapporto documenta inoltre come, sette anni dopo essersi dichiarata una “azienda AI-first”, questa tecnologia stia sostenendo gli sforzi dell’azienda per mitigare i cambiamenti climatici.

A questo punto, la società ha affermato che sta utilizzando l’intelligenza artificiale per accelerare lo sviluppo di strumenti di lotta al cambiamento climatico in grado di fornire “migliori informazioni agli individui, ottimizzazione operativa per le organizzazioni e migliori previsioni e previsioni”.

Ad esempio, l’azienda ha indicato il modo in cui Google Maps utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare gli utenti a pianificare i viaggi in modo più ecologico riducendo al minimo la quantità di carburante e di energia della batteria utilizzati per spostarsi da A a B.

“Il percorso ecologico ha contribuito a prevenire 1,2 tonnellate di emissioni di carbonio stimate dal lancio – equivalenti a togliere dalle strade circa 250.000 auto a carburante per un anno”, ha riferito.

La tecnologia si sta rivelando utile anche nel lavoro dell’azienda per ridurre l’impatto ambientale dei suoi modelli di intelligenza artificiale aiutando i data center in cui sono ospitati a funzionare in modo più efficiente dal punto di vista energetico.

"Abbiamo fatto investimenti significativi in ​​un cloud computing più pulito, rendendo i nostri data center tra i più efficienti al mondo e approvvigionandoci di più energia priva di emissioni di carbonio", si legge nel rapporto. “Stiamo aiutando i nostri clienti a prendere decisioni in tempo reale per ridurre le emissioni e mitigare i rischi climatici con dati e intelligenza artificiale”.

Per rafforzare questo punto, l'azienda ha citato il lancio della sua funzionalità Active Assist per i clienti Google Cloud, che utilizza l'apprendimento automatico per identificare i carichi di lavoro inutilizzati e potenzialmente dispendiosi in modo che possano essere fermati per risparmiare denaro e ridurre allo stesso tempo le emissioni di carbonio dell'organizzazione. tempo.

D’altro canto, però, il rapporto ha continuato riconoscendo che l’incremento dell’uso dell’intelligenza artificiale in questo modo aumenta anche la quantità di lavoro svolto dai suoi data center, il che sta dando origine a preoccupazioni sull’impatto ambientale e sulle abitudini di consumo energetico dell’intelligenza artificiale. carichi di lavoro.

“Con l’intelligenza artificiale a un punto di flessione, prevedere la crescita futura del consumo di energia e delle emissioni derivanti dall’elaborazione basata sull’intelligenza artificiale nei nostri data center è impegnativo”, continua il rapporto.

“Storicamente, la ricerca ha dimostrato che con l’aumento della domanda di elaborazione AI/ML, l’energia necessaria per alimentare questa tecnologia è aumentata a un ritmo molto più lento di quanto previsto da molte previsioni. Abbiamo utilizzato pratiche testate per ridurre l'impronta di carbonio dei carichi di lavoro con ampi margini; Insieme, questi principi hanno ridotto l’energia necessaria per addestrare un modello fino a 100 volte e le emissioni fino a 1.000 volte”.

Il rapporto aggiunge: “Abbiamo intenzione di continuare ad applicare queste pratiche testate e di continuare a sviluppare nuovi modi per rendere l’informatica basata sull’intelligenza artificiale più efficiente”.