sostenibilità & tech

Sarà l’intelligenza artificiale a rendere più green l’intelligenza artificiale

Un software open source allenato a mappare le emissioni dei supercomputer per il machine learning. Per poterle ridurre

di Gianni Rusconi

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(REUTERS)

Un software open source allenato a mappare le emissioni dei supercomputer per il machine learning. Per poterle ridurre


4' di lettura

L'informatica è sostenibile? E l'intelligenza artificiale? Di impatto ambientale si parla e discute sempre più spesso, ma affrontare la questione partendo da quanto consumano i sistemi hardware non è certo all'ordine del giorno.

Eppure si tratta di una tematica di importanza fondamentale. Sviluppare e scrivere codice per far funzionare gli algoritmi, per esempio, richiede un notevole fabbisogno di energia a causa dell'enorme quantità di calcolo necessaria per elaborare i dati, e le conseguenze nocive per l'ambiente possono essere rilevanti.

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Perché allora non pensare a una soluzione in grado di ridurre le emissioni nocive preservando in toto i benefici dell'intelligenza artificiale? È quanto ha fatto un team di esperti di quattro diverse organizzazioni: Mila, una delle principali aziende al mondo nel campo della ricerca sull'AI con sede a Montreal, Bcg Gamma, la divisione di Boston Consulting Group dedicata all'applicazione della scienza dei dati e dell'Ai, l'Haverford College della Pennsylvania e la newyorchese Comet.ml, specialista nell'ambito delle soluzioni di meta machine learning.

Il frutto di questa collaborazione si chiama CodeCarbon, un innovativo software open source che permette di tenere traccia dell'impronta di carbonio dell'intelligenza artificiale. In altre parole, uno strumento informatico in grado di stimare la quantità di CO2 prodotta dalle risorse di calcolo e di incentivare di conseguenza gli sviluppatori a ottimizzare l'efficienza del proprio operato, suggerendo loro come ridurre le emissioni accedendo in modo mirato all'infrastruttura cloud che utilizza fonti di energia a basso contenuto di carbonio.

Come funziona il software per l'AI “green”

Dal punto di vista tecnico, CodeCarbon è come detto un software basato su sistemi aperti che si integra perfettamente nel linguaggio di programmazione Python. Il compito di questo tool è (sulla carta) molto semplice: calcolare la quantità di anidride carbonica generata dalle risorse di computing per l'esecuzione del codice.

Se pensiamo che la messa a punto di un potente algoritmo di machine learning con milioni di parametri da verificare può essere un'attività particolarmente intensa dal punto di vista delle risorse informatiche utilizzate (diverse macchine di calcolo e unità di elaborazione grafica attive in modalità H24 per giorni o settimane), si può facilmente intuire come l'efficientamento di questo processo possa evitare di immettere nell'atmosfera svariate centinaia di chilogrammi di CO2 equivalenti.

Il tracker inserito nella codebase di Python registra infatti la quantità di energia utilizzata dall'infrastruttura sottostante, sia che si tratti di grandi cloud provider (Amazon Web Services, Microsoft, Google…) che di datacenter privati ospitati in sedi aziendali, alimentandosi grazie alle fonti di dati pubblicamente disponibili (open data) e relative ai consumi energetici di queste infrastrutture.

Il software, così facendo, stima la quantità di emissioni di CO2 calcolandola rispetto all'intensità di carbonio imputabile alla rete elettrica a cui è collegato l'hardware. Ogni sviluppatore che lavora con CodeCarbon, in buona sostanza, viene codificato per consentire il “tracciamento” dell'infrastruttura hardware utilizzata nel proprio lavoro e il software fa il resto, monitorando in tempo reale i consumi a livello di Cpu e Gpu e visualizzandone la reportistica.

Tutte le emissioni di ogni singolo progetto vengono registrate, memorizzate e rese condivisibili per offrire a tutti i soggetti coinvolti una maggiore (e più tangibile) visibilità dell'impatto ambientale generato dall'esecuzione dei rispettivi modelli matematici attraverso un cruscotto digitale di facile utilizzo.

Per capirci, le emissioni di CO2 vengono visualizzate e presentate con numeri facilmente comprensibili sottoforma di chilometri percorsi in automobile, ore passate davanti alla TV o energia giornaliera consumata da una famiglia media statunitense.

L'obiettivo a tendere è che CodeCarbon contribuisca anche a introdurre una maggiore trasparenza nella comunità degli sviluppatori, consentendo a questi ultimi di misurare e poi mettere a fattor comune i dati relativi alle emissioni generate dall'esecuzione del codice.

Il parere degli esperti

Yoshua Bengio, fondatore di Mila e vincitore del Premio Turing, nonché uno dei massimi esperti al mondo in materia di intelligenza artificiale, è uno degli artefici di CodeCarbon. «La nostra missione – ha spiegato nel corso della conference call di annuncio del progetto - è quella di aiutare la comunità AI a lavorare in modo più sostenibile, calcolando, divulgando e riducendo l'impronta di carbonio che produce, perché molti ricercatori e sviluppatori hanno a cuore la questione del climate change ma spesso non conoscono gli impatti sull'ambiente delle loro attività».

Il consumo di energia maggiore, ha spiegato per esempio l'esperto, è legato alla fase di upload delle immagini e dei contenuti video online ed è quanto mai difficile stimare i costi legati all'emissioni di sostanze nocive di un progetto che richiede grandissime capacità di elaborazione dati.

Anche Sylvain Duranton, senior partner di Boston Consulting Group e responsabile globale di Bcg Gamma, è convinto del fatto che sviluppare in modo sostenibile e responsabile sia un passaggio cruciale per un utilizzo più oculato delle risorse energetiche disponibili su scala globale. L'uso dell'informatica in generale, e dell'intelligenza artificiale in particolare, ha sottolineano il manager, «continuerà a espandersi in tutto il mondo e questo implica una crescita esponenziale dell'impatto sull'ambientale: oggi la carbon footprint del comparto Ict pesa per circa il 2% sulle emissioni totali di gas serra e questo livello non va assolutamente superato, semmai ridotto. Occorre quindi cambiare approccio e CodeCarbon è per l'appunto una soluzione che può aiutare le organizzazioni a contenere ai minimi termini l'incremento della loro impronta di carbonio collettiva».

Le capacità dell'intelligenza artificiale, ha spiegato ancora Duranton, sono «direttamente proporzionali alla quantità di dati e di Cpu utilizzate e per ridurre i consumi di energia occorre intervenire per l'appunto sui modelli e sui sistemi di elaborazione delle informazioni».

La missione di convertire il mondo dei developer all'utilizzo di tool come CodeCarbon, come ha osservato Bengio, è comunque appena iniziato e le potenzialità dello strumento sono da considerarsi sicuramente ambiziose.

Sintomatico, in tal senso, il commento di Niko Laskaris, data scientist di Comet.ml, secondo cui «i team possono continuare a costruire grandi modelli di sviluppo dell'AI, ma devono farlo con un nuovo parametro: l'impronta di carbonio del loro lavoro, attraverso il tracciamento e l'ottimizzazione del modello».

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