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La crescente domanda di intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, l’interesse per l’intelligenza artificiale generativa ha portato a un aumento esponenziale della domanda di sistemi di elaborazione sempre più potenti. Questo fenomeno ha avuto un impatto significativo sul consumo energetico, con costi che continuano a crescere. Dalla nascita dell’AI, la dimensione dei modelli è aumentata in modo straordinario, passando da 40 parametri nel 1950 a oltre 500.000 kilowattora di elettricità consumati quotidianamente da sistemi come ChatGPT. Questo consumo è paragonabile a quello di una famiglia media statunitense, evidenziando l’enorme richiesta energetica di queste tecnologie.
Il futuro energetico dell’intelligenza artificiale
Secondo l’Uptime Institute, si prevede che entro il 2025 l’AI rappresenterà circa il 10% della potenza globale dei data center, con una crescita di cinque volte rispetto a oggi. L’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA) stima che il fabbisogno energetico dei data center potrebbe raddoppiare tra il 2022 e il 2026, principalmente a causa dell’espansione dell’AI. Tuttavia, molte aziende stanno cercando di allinearsi agli obiettivi di sostenibilità, impegnandosi a diventare carbon-neutral entro il 2050. Questo richiede un approccio olistico per ridurre il consumo energetico e aumentare l’uso di fonti rinnovabili.
Strategie per un’AI sostenibile
Per ottenere un’intelligenza artificiale sostenibile, è fondamentale esplorare strategie che ottimizzino l’uso delle risorse. I ricercatori stanno studiando come suddividere i carichi di lavoro AI tra cloud, supercomputer e data center on-premises. Inoltre, l’adozione di circuiti analogici, che operano nel dominio analogico, potrebbe rappresentare un’alternativa promettente per ridurre il consumo energetico. Questi circuiti, utilizzando componenti come i memristori, possono diminuire la movimentazione dei dati, contribuendo a un minore dispendio energetico.
Gemelli digitali e ottimizzazione energetica
I gemelli digitali, rappresentazioni virtuali di sistemi fisici, possono essere utilizzati per ottimizzare in tempo reale il funzionamento dei data center. Questi modelli, aggiornati costantemente, possono migliorare l’efficienza energetica e contribuire alla gestione operativa. Inoltre, l’analisi geo-distribuita dei carichi di lavoro consente di identificare le aree più efficienti per l’esecuzione di specifici compiti, ottimizzando l’uso delle risorse in base alle condizioni locali.
Riutilizzo del calore di scarto e raffreddamento efficiente
Un altro aspetto cruciale per la sostenibilità è il riutilizzo del calore di scarto generato dai data center. Tradizionalmente, il raffreddamento ad aria è meno efficiente rispetto al raffreddamento a liquido diretto, che assorbe il calore direttamente dai server. Questa tecnologia non solo migliora l’efficienza, ma permette anche di riutilizzare il calore per scopi utili, come il riscaldamento di serre o edifici. Con l’aumento della domanda di AI, è essenziale minimizzare l’impatto ambientale del consumo energetico per garantire un futuro sostenibile per la tecnologia e la società.