Nieuw hulpmiddel: RESQUE voorspelt AI-updatekosten voor duurzamere computation en energiebesparing

AmsterdamOnderzoekers van de North Carolina State University hebben een hulpmiddel genaamd RESQUE ontwikkeld om de reken- en energiekosten te voorspellen voor het updaten van AI-modellen. Jung-Eun Kim en haar team presenteerden deze methode om de inspanningen voor duurzaamheid in AI te ondersteunen. Wanneer AI-modellen nieuwe taken leren of data-updates ontvangen, verbruiken ze vaak veel rekenkracht en energie. Deze nieuwe methode helpt om deze kosten op een overzichtelijke manier te voorspellen.

De tool richt zich op twee hoofdredenen waarom AI-updates noodzakelijk zijn:

• Taakverschuiving: Dit gebeurt wanneer de doelstelling van de AI verandert, bijvoorbeeld van het herkennen van verkeersborden naar het identificeren van voertuigen.
• Distributieverschuiving: Dit treedt op wanneer het soort data of het dataformaat wijzigt.

Het voorspellen van de kosten van deze updates stelt gebruikers in staat om beter te plannen. Het helemaal opnieuw trainen van modellen is zowel qua energieverbruik als rekenkracht duur. RESQUE ondersteunt door de originele data te vergelijken met nieuwe data en zo de verwachte kosten voor updates te berekenen.

RESQUE biedt gebruikers een index die ze kunnen begrijpen aan de hand van vijf indicatoren: tijdseenheden (epochs), verandering in parameters, gradiëntnorm, koolstofimpact en energieverbruik. Terwijl tijdseenheden en parameterveranderingen zich richten op computationele aspecten, geven de energiemeting en koolstofimpact weer hoeveel elektriciteit en mogelijke CO2-uitstoot een update kan veroorzaken.

Kim's team testte RESQUE op meerdere datasets met verschillende verschuivingen. Hun bevindingen tonen aan dat het hertrainen van bestaande modellen meer middelen bespaart dan het creëren van nieuwe. In hun experimenten kwamen RESQUE's voorspellingen nauw overeen met de werkelijke kosten van updates. Dit maakt het een nuttig hulpmiddel voor iedereen die betrokken is bij het updaten van AI-modellen, omdat het gebruikers helpt hun middelen verstandig in te zetten en de duur van updates te voorspellen.

Door inzicht te bieden in de volledige levenscycluskosten van AI-modellen, draagt dit werk bij aan duurzamere AI-praktijken. Nu AI een steeds grotere rol speelt in diverse sectoren, is het balanceren van de voordelen met duurzame methoden van cruciaal belang.

Inzicht in modelupdates

Inzicht in de timing en methoden voor het bijwerken van AI-modellen is essentieel voor duurzame AI-ontwikkeling. Een recente studie presenteert een methode om de kosten van deze updates te voorspellen. Dit is van belang, aangezien deep learning-modellen regelmatig vernieuwd moeten worden om hun doeltreffendheid te behouden. Deze updates kunnen voortkomen uit twee hoofdoorzaken:

De verschuiving van taken: situaties waar het AI-model nieuwe taken moet onder de knie krijgen. Verschuivingen in distributie: wanneer de gegevens waarop het model vertrouwt, in de loop der tijd veranderen.

De resultaten van dit onderzoek zijn van groot belang voor een betere beheersing van reken- en energiebronnen. Dit is cruciaal, aangezien huidige AI-modellen veel energie verbruiken. Zonder inzicht in de kosten van updates qua rekenkracht en energie, is effectieve planning lastig. De vernieuwende methode van de onderzoekers biedt een manier om deze kosten te schatten met de RESQUE-techniek. RESQUE stelt gebruikers in staat oude en nieuwe datasets te vergelijken en zo de eisen van de update in kaart te brengen.

Waarom is dit belangrijk? Het bijwerken van modellen is kostenefficiënter dan het creëren van nieuwe modellen vanaf nul. Een duidelijk beeld van de benodigde middelen helpt professionals om het juiste moment voor een update te bepalen. Deze benadering sluit nauw aan bij de werkelijke kosten van modelupdates, zoals aangetoond door uitgebreide experimenten van de onderzoekers. Uit het onderzoek blijkt dat het hertrainen van bestaande modellen minder rekenkracht en energie vereist dan het vanaf de grond af aan bouwen van nieuwe modellen.

Deze nieuwe methode biedt inzichten die kunnen helpen bij het plannen van duurzaam AI-gebruik. Het begeleidt gebruikers niet alleen bij het budgetteren van middelen, maar ook bij het inschatten van de tijd voor updates. Door deze kosten over de levensduur van een model te begrijpen, kan men keuzes maken die duurzaamheid bevorderen. Naarmate AI-modellen zich verder ontwikkelen, is het essentieel dat ze zowel dynamisch als duurzaam blijven voor hun praktische toepassing in diverse sectoren.

Bevordering van AI-duurzaamheid

Kunstmatige intelligentie wordt steeds vaker toegepast, maar de duurzaamheid ervan baart zorgen. Een recente studie introduceert een methode genaamd RESQUE die helpt om de kosten van het updaten van AI-modellen te voorspellen, met als doel ze duurzamer te maken. Dit onderzoek heeft belangrijke gevolgen voor iedereen die betrokken is bij de ontwikkeling en implementatie van AI. AI-modellen moeten worden geüpdatet vanwege verschillende veranderingen, en inzicht in hun kosten kan duurzame keuzes bevorderen.

Verantwoord gebruik van AI-technologieën wordt aangemoedigd door het kunnen voorspellen van deze kosten. Belangrijke stappen zijn het vermijden van onnodig energieverbruik en het minimaliseren van rekenkrachtverspilling. Dit is waarom het ertoe doet:

• Effectieve Middelenplanning: Als men vooraf weet welke middelen nodig zijn, kan men updates beter plannen, wat tijd en energie bespaart.
• Vermindering van Energieverbruik: Ontwikkelaars kunnen overmatig energieverbruik tegengaan door het moment van modelupdates goed te kiezen.
• Bewustwording van Koolstofuitstoot: Het inschatten van koolstofkosten vergemakkelijkt de invoering van duurzamere praktijken.

Onderzoek wijst uit dat het hertrainen van bestaande modellen veel energie-efficiënter is dan het ontwikkelen van nieuwe. Dit kan de milieu-impact van AI-technologie verminderen. Door updates voorspelbaarder te maken, wordt verspilling van middelen voorkomen. Het belicht het bredere beeld waarin AI zowel dynamisch als verantwoordelijk kan zijn.

De bredere invloed van dergelijke innovaties reikt verder dan alleen de ontwikkeling van AI-modellen. Ze leggen een basis voor duurzame AI-praktijken. Terwijl AI zich blijft ontwikkelen, bieden hulpmiddelen zoals RESQUE praktische oplossingen om technologische vooruitgang in evenwicht te brengen met milieubewustzijn. Ze laten zien hoe AI minder belastend kan zijn voor het ecosysteem.

Door inzicht te krijgen in de werkelijke kosten van updates kunnen ontwikkelaars de technologische groei van AI ondersteunen en tegelijkertijd milieubewust blijven. Dit draagt bij aan een omgeving waarin AI kan vooruitgaan zonder de klimaatproblemen te verergeren. Het omarmen van dergelijke methoden opent deuren voor toekomstige innovatie, terwijl duurzaamheid centraal blijft staan. Met deze middelen kan AI op een manier verder ontwikkelen die respect toont voor onze planeet.