A cura di Paola Chiara Tolomeo

Di sostenibilità e preservazione dell’ambiente si parla sempre di più al punto che molti colossi della new economy globale si stanno impegnando in questa direzione. È convinzione comune che una delle sfide del futuro sia quella di progettare tecnologie e processi in maniera sempre più sostenibile per l’ecosistema mondiale.

 Per esempio, lo sviluppo di sistemi hardware comporta consumi molto alti. Si pensi al processo che sottende il funzionamento degli algoritmi che, a causa delle enormi quantità di calcolo, comporta molti danni per l’ambiente.

I team di quattro diverse organizzazioni hanno quindi pensato ad una soluzione in grado di preservare i benefici dell’intelligenza artificiale senza rinunciare alla protezione dell’ambiente.

Mila, specializzata nel campo della ricerca sull’AI, l‘Haverford College della Pennsylvania, Bcg Gamma e Comet.ml, specializzata nel campo della machine learning hanno collaborato al CodeCarbon. Si tratta di un software open source in grado di stimare la quantità di anidride carbonica prodotta dai processi di lavoro e aiutare gli sviluppatori a ottimizzare l’efficienza riducendo le emissioni che potrebbero recare danni all’ambiente.

Quest’ultimo passaggio viene realizzato grazie all’accesso all’infrastruttura cloud che utilizza fonti di energia a basso contenuto di carbonio.

LEGGI ANCHE: Cyber attacchi e Covid, compromessi i dati sul vaccino Pfizer

CodeCarbon, il software che rende l’AI “green”

Questo software è stato pensato per calcolare la quantità di anidride carbonica generata dalle risorse di computing per l’esecuzione del codice.

È uno strumento open source che si integra in Python: il tracker inserito nella codebase registra la quantità di energia utilizzata dall’infrastruttura sottostante, stima quindi il numero di emissioni attraverso un calcolo che tiene conto dell’intensità di carbonio imputabile alla rete elettrica a cui è collegato l’hardware. 

Le emissioni prodotte da ogni singolo progetto vengono quindi registrate e poi condivise con numeri sotto forma di ore passate davanti alla TV o chilometri percorsi in automobile per incrementare il grado di consapevolezza e trasparenza nella comunità di sviluppatori.

Continua a leggere su