Pesquisa revela como a inteligência artificial prejudica o meio ambiente; entenda

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A capacidade da inteligência artificial em resolver sozinha tarefas que requerem inteligência humana pode trazer maior eficiência e precisão em áreas como saúde, tecnologia, educação, entre outras. Contudo, o desenvolvimento e a utilização dessa tecnologia cobra um preço para o meio ambiente. Um estudo divulgado pela Sociedade Brasileira de Computação estima que uma RNC (modelos de Redes Neurais Convolucionais) executada por cerca de 5 horas em experimentos reais emite a mesma quantidade de C02 que um carro popular por quilômetro rodado.

Isso ocorre porque os ambientes para sistemas de computador de alto desempenho (HPC) requerem muita energia para funcionar, além do uso de água para manter seus sistemas de refrigeração em operação. O estudo levou em consideração um sistema abastecido no Brasil, onde a matriz energética é hidrelétrica. Contudo, vale destacar que em países com Estados Unidos e Chile, essa energia é proveniente de fontes não renováveis, o que pode agravar a situação. Nesses casos, a emissão de CO2 pode ser de 3 a 4 vezes maior para uma operações simples e com banco de dados pequeno, como o utilizado na pesquisa.

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Um sistema de inteligência artificial é capaz de causar o mesmo impacto na emissão de C02 que um carro popular — Foto: Divulgação/Freepik

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O trabalho realizado no Laboratório Nacional de Informática (LNCC) utilizou três combinações distintas: arquitetura ARM para baixo consumo com placa de vídeo, arquitetura X86 para alto desempenho sem placa de vídeo e arquitetura alto desempenho com placa de vídeo. Dentro dessas condições foram testados dois tipos de aprendizagem: supervisionada e não supervisionada.

Na primeira o algoritmo recebe o dado identificado (amostra) junto com o comando desejado para que ele aprenda a executar a tarefa, enquanto na segunda ele precisa identificar padrões e agrupar dados sem rótulos. Para realizar essas atividades foram utilizados cinco tipos diferentes de algoritmos e cada experimento foi realizado 30 vezes para atestar a precisão dos dados obtidos.

Pesquisa comparou processadores de arquitetura x86 e ARM em diferentes cenários e com algoritmos específicos — Foto: Divulgação/Freepik

Os pesquisadores concluíram que a arquitetura ARM apresentou menor emissão de C02, enquanto a arquitetura x86 obteve melhor eficiência energética em todos os cenários, o que significa que seu desempenho foi superior. Ao colocar o consumo e eficiência energética na balança, foi a segunda arquitetura que apresentou uma relação mais equilibrada.

Por fim, o estudo propõe algumas medidas para entender melhor como as tecnologias podem ser usadas de forma mais eficiente e ecológica. Nesse sentido, ele sugere usar diferentes tipos de algoritmos e estruturas de redes neurais em futuras pesquisas e fazê-los trabalharem juntos de forma mais eficiente, por meio de “clusters”. Também menciona a importância de repetir experimentos que já foram feitos para comparar os resultados de forma justa. Além disso, recomenda testar os algoritmos em diferentes formas de programação e observar como isso afeta o consumo de energia e a emissão de CO2.

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