Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) richiede una grande quantità di energia, soprattutto durante le fasi di addestramento e inferenza dei modelli. Per affrontare il problema del consumo energetico, la comunità scientifica e i governi stanno esplorando soluzioni innovative che si concentrano su due aspetti fondamentali: lo sviluppo di IA più sostenibili e l’adozione del calcolo distribuito.
Da un lato, si stanno sviluppando tecniche per rendere i modelli di IA più efficienti dal punto di vista energetico. Tradizionalmente, l’addestramento di modelli complessi come quelli per il linguaggio naturale o la visione artificiale richiede migliaia di tentativi e configurazioni per trovare il set di parametri ideale. Questo processo, noto come ottimizzazione dei parametri, consuma un’enorme quantità di energia. Tuttavia, recenti studi hanno mostrato che è possibile interrompere l’addestramento di modelli che non stanno raggiungendo buoni risultati già nelle fasi iniziali, risparmiando fino all’80% dell’energia necessaria . Allo stesso modo, hardware come le GPU possono essere ottimizzati limitando la loro potenza massima senza influire significativamente sulle prestazioni. Questo tipo di intervento ha permesso di ridurre il consumo energetico di circa il 15%, con un incremento nei tempi di esecuzione quasi impercettibile .
Dall’altro lato, si sta investendo nel calcolo distribuito, un modello che consente di distribuire il carico di lavoro tra più nodi, riducendo la necessità di grandi data center centralizzati, noti per il loro elevato impatto ambientale. In questa logica, piattaforme come CUDOS permettono di aggregare risorse computazionali distribuite in varie parti del mondo, spesso alimentate da energie rinnovabili. Questo approccio decentralizzato consente una scalabilità dell’IA in modo sostenibile, riducendo la dipendenza da singoli data center e abbattendo i costi legati all’infrastruttura . Inoltre, il calcolo distribuito aiuta a ridurre la latenza, migliorando la risposta dei sistemi IA senza sovraccaricare le infrastrutture principali .
Infine, il computing ai margini (edge computing) rappresenta un ulteriore passo verso una gestione energetica più efficiente. Portare il calcolo vicino agli utenti finali non solo riduce il consumo di energia nei grandi centri, ma diminuisce anche i tempi di latenza, migliorando l’efficienza globale del sistema . In questa prospettiva, i centri dati modulari e mobili, personalizzabili in base alle esigenze locali, possono adattarsi meglio alle regolamentazioni energetiche regionali e sfruttare energie rinnovabili locali, come il solare e l’eolico.
In conclusione, l’IA sostenibile si basa su una combinazione di ottimizzazioni tecnologiche e soluzioni infrastrutturali. Da una parte, lo sviluppo di modelli più efficienti, mentre dall’altra l’adozione del calcolo distribuito e decentralizzato.
