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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने काफी प्रगति दिखाई है, लेकिन हाल के एक अध्ययन में डेटा केंद्रों में एआई मॉडल की महत्वपूर्ण पानी की खपत पर प्रकाश डाला गया है, जो इसे एक पर्यावरणीय चिंता का विषय बनाता है। अध्ययन में प्रशिक्षण की पर्यावरणीय लागत और बड़े एआई मॉडल को लागू करने की लागत को उजागर किया गया है, जो स्थायी प्रथाओं की आवश्यकता पर जोर देता है।
एआई मॉडल की प्यासी वास्तविकता:
GPT-3 और GPT-4 जैसे बड़े AI मॉडल में छिपे हुए वॉटर फुटप्रिंट होते हैं। Microsoft के यूएस डेटा केंद्रों में GPT-3 का प्रशिक्षण सैकड़ों कारों के उत्पादन के बराबर 700,000 लीटर ताजे पानी की खपत कर सकता है। चैटजीपीटी, एक साधारण बातचीत के लिए, अपने अरबों उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखते हुए 500 मिलीलीटर पानी की बोतल “पीता है”।
डेटा केंद्रों की जल खपत:
डेटा केंद्र, जहां एआई मॉडल रहते हैं, ऊर्जा-गहन और पानी के प्यासे हैं। अकेले Google के यूएस डेटा केंद्रों ने 2021 में ठंडा करने के लिए 12.7 बिलियन लीटर मीठे पानी की खपत की। ये केंद्र जल-गहन शीतलन प्रणालियों पर निर्भर करते हैं और बिजली उत्पादन के लिए बड़ी मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है।
एआई मॉडल जल गहन क्यों हैं?
डेटा केंद्र गर्मी उत्पन्न करते हैं, जिसके लिए कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है। जल-गहन बाष्पीकरणीय शीतलन टावरों का अक्सर उपयोग किया जाता है, जंग और माइक्रोबियल विकास को रोकने के लिए शुद्ध मीठे पानी की आवश्यकता होती है। डेटा केंद्रों में बिजली उत्पादन के लिए भी पानी की खपत होती है।
समाधान खोज रहे हैं:
अध्ययन वाष्पीकरण के माध्यम से पानी के नुकसान को कम करने के लिए कूलर के घंटों के दौरान एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने का सुझाव देता है। यह उद्योग से पर्यावरण के अनुकूल एआई मॉडल विकसित करने का आह्वान करता है। मीठे पानी की कमी और पुराने पानी के बुनियादी ढांचे पर विचार करते हुए एआई मॉडल के जल पदचिह्न को उजागर करना और संबोधित करना महत्वपूर्ण है।
पर्यावरण संबंधी बातें:
जैसा कि हम एआई और चैटजीपीटी जैसे मॉडलों की क्षमता का पता लगाते हैं, उनके पर्यावरणीय प्रभाव के प्रति सचेत रहना महत्वपूर्ण है। ताजे पानी की कमी और सूखे में वृद्धि के साथ, टिकाऊ प्रथाएं आवश्यक हैं। टिकाऊ भविष्य के लिए एआई मॉडल के छिपे हुए जल पदचिह्न को संबोधित करना महत्वपूर्ण है।
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