مع وجود عدد لا حصر له تقريبًا من التطبيقات، يعد الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفوائد. ولكن هناك شيء نادرًا ما يعترف به أنصار الذكاء الاصطناعي وهو نهم التكنولوجيا للطاقة.
وتقول جين كلارك، مديرة شركة الاستشارات التجارية آيزنر أدفايزوري جروب، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني، إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على مساعدة وتسريع مبادرات الطاقة المستدامة من خلال تحسين وتحسين كيفية عمل هذه الأنظمة المعقدة، فضلاً عن تسريع أو مساعدة الابتكار في الحلول. “ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يفرض تحديات كبيرة بسبب الطلب المرتفع للغاية على الطاقة”. وتشير إلى أن هناك حاجة إلى المزيد من الابتكار في كل من الذكاء الاصطناعي والبنية الأساسية للبيانات لضمان عدم نفي استهلاك الطاقة للفوائد المحتملة التي يحققها ابتكار الطاقة المستدامة.
التأثير الحالي
ويحذر كلارك من أن الذكاء الاصطناعي قد أضاف بالفعل ضغوطاً إضافية على الطلب على الطاقة والبنية الأساسية، وأن تأثيره سوف يصبح بارزاً بشكل متزايد على مدى السنوات القليلة المقبلة إذا ترك دون رادع. “ومع تزايد انخراط الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، فإن الطلب على الطاقة سوف يتصاعد وقد يتصاعد بسرعة”.
يقول مات واربرتون، المستشار الرئيسي ورئيس قسم الاستدامة في شركة أبحاث التكنولوجيا والاستشارات ISG، في مقابلة عبر الإنترنت، إن تدريب وتشغيل الذكاء الاصطناعي سيزيد من الطلب على الطاقة. ومع ذلك، فإن التوقعات ليست واضحة أو مباشرة. ويوضح: “يعتمد الأمر على ما نستخدم الذكاء الاصطناعي من أجله”. ويشير واربرتون إلى أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم أيضًا لتقليل الطلب على الطاقة. “على سبيل المثال، من خلال تحسين شبكات الكهرباء”. من ناحية أخرى، يتم استخدامه أيضًا على نطاق واسع في مجالات مثل التسويق ووسائل التواصل الاجتماعي التي تعمل على زيادة استهلاك الطاقة بشكل فعال.
يقول واربرتون إن الذكاء الاصطناعي يؤثر بالفعل على مبادرات الطاقة. وكالة الطاقة الدولية وتشير التقارير إلى أن استهلاك الطاقة من مراكز البيانات قد نما بنسبة 20% على الأقل، وربما يصل إلى 70%، بين عامي 2015 و2022. ويضيف أن كل من مايكروسوفت وجوجل اعترفتا بنمو الذكاء الاصطناعي باعتباره القوة الأساسية وراء الزيادات في أحدث انبعاثات الغازات المسببة للاحتباس الحراري.
الحلول المحتملة
وتقول كلارك إن استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة يمكن أن ينخفض بشكل عام من خلال الحد من الموارد الحاسوبية كلما أمكن ذلك، وإدارة أحمال العمل في ساعات غير الذروة أو الأشهر الأكثر برودة، أو في مناطق مراكز البيانات الأقل شهرة. وتضيف: “إن تحديد الأجهزة والنماذج المطلوبة للمهمة بشكل محدد هو مفتاح النجاح، وكذلك السؤال عما إذا كان الذكاء الاصطناعي مطلوبًا حقًا للحل”. وتشير إلى أن معظم فرق التطوير عالية الأداء يتم اتخاذ هذه الخطوات بالفعل. وتقول كلارك: “من الجدير البدء في محادثة مفتوحة بين فرق التطوير لمشاركة أفضل الممارسات. ومع ذلك، من المرجح أن تأتي أكبر التحسينات من ابتكار بنية الشريحة والنموذج”.
يقول دنكان ستيوارت، مدير الأبحاث في شركة ديلويت تكنولوجي الاستشارية، عبر البريد الإلكتروني، إن أكبر شيء تقوم به الشركات لمعالجة مخاوف الطاقة هو التحرك نحو رقائق الجيل الثاني الأكثر كفاءة في استخدام الطاقة. “هذه الرقائق أسرع قليلاً في تسريع التدريب والاستدلال – حوالي 25٪ أفضل من رقائق الجيل الأول – وكفاءتها تعادل ثلاثة أضعاف رقائق الجيل الأول”. ويضيف أن كل شركة تصنيع رقائق تقريبًا تستهدف الآن الكفاءة باعتبارها أهم ميزة للرقاقة.
وفي الوقت نفسه، سيواصل المطورون لعب دور رئيسي في تحسين احتياجات الذكاء الاصطناعي من الطاقة، فضلاً عن التحقق من ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مطلوبًا لتحقيق نتيجة معينة. ويتساءل واربورتون: “على سبيل المثال، هل نحتاج إلى استخدام نموذج لغوي كبير يتطلب قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة لتوليد إجابة من مجموعات بيانات هائلة، أم يمكننا استخدام تقنيات أكثر ضيقًا وتطبيقًا، مثل النماذج التنبؤية التي تتطلب قدرًا أقل بكثير من الحوسبة لأنها تم تدريبها على مجموعات بيانات أكثر تحديدًا وأهمية؟”. “هل يمكننا الاستفادة من حالات الحوسبة التي تعمل بمصادر كهرباء منخفضة الكربون؟ كيف يمكن للهندسة المعمارية للحوسبة المختلفة، مثل الحوسبة الطرفية والحوسبة العصبية، تحقيق النتيجة دون توليد قدر كبير من حركة المرور على الشبكة؟”
يقول جوناثان بين، الأستاذ المساعد في الهندسة المعمارية والبيئات المبنية المستدامة والتسويق في جامعة أريزونا، إنه نظراً لحقيقة مفادها أن العديد من الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل منظمات الحرارة التي تعمل باستمرار، تستهلك الطاقة باستمرار، فإن استخدامها للطاقة يحتاج إلى دراسة متأنية في أي معادلة للكفاءة. ويقول في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “من الأهمية بمكان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي، كما هو الحال في أدوات التحكم في منظمات الحرارة، مع التعامل في الوقت نفسه مع أسئلة أوسع نطاقاً تتعلق بالثقافة ونموذج الأعمال. غالباً ما تبتكر شركات التكنولوجيا منتجات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ولكن يجب عليها موازنة الربحية مع التأثيرات المجتمعية والبيئية”.
النظرة المستقبلية
يقول بين إنه من أجل التغلب على حالة عدم اليقين والتخطيط لمستقبل أكثر استدامة، فإن الأدوات والأنظمة الأفضل تشكل أهمية بالغة. ويضيف: “إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على لعب دور حاسم هنا من خلال تسهيل المحادثات المستنيرة حول تكاليف وفوائد استراتيجيات الطاقة المختلفة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مصممي المباني في اتخاذ القرارات التي تدير استخدام الطاقة بكفاءة أكبر، مثل تحديد ما إذا كان الاستثمار في النوافذ القابلة للتشغيل، على الرغم من تكاليفها الأولية الأعلى، يمكن أن يؤدي إلى وفورات كبيرة في المستقبل”.
ويقول بين إن الإجابات على مثل هذه الأسئلة معقدة بسبب حالة عدم اليقين المتأصلة ووفرة المعلومات المعقدة المتضمنة. “يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد من خلال توفير سيناريوهات تتراوح من أفضل النتائج إلى أسوأها، مما يمكن أصحاب المصلحة من فهم عواقب قراراتهم بشكل أكثر شمولاً”.
