Comment Meta utilise l’IA pour se concentrer sur une technologie plus durable

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Meta Platforms Inc., anciennement Facebook, qui s’efforce d’utiliser les technologies d’apprentissage automatique pour lutter contre le changement climatique et accroître l’efficacité des systèmes industriels, a présenté aujourd’hui un certain nombre d’approches qu’elle adopte en utilisant l’intelligence artificielle pour résoudre ces problèmes et développer des solutions d’ingénierie élégantes.

Le projet Open Catalyst représente l’une de ces initiatives, un partenariat entre Meta AI et le département de génie chimique de l’Université Carnegie Mellon, qui aide à rassembler des chercheurs en intelligence artificielle pour concevoir de nouveaux modèles ML afin de prédire de nouvelles réactions chimiques pour le stockage d’énergie.

Par exemple, en ce qui concerne les énergies renouvelables, les énergies solaire et éolienne dépendent de la disponibilité du soleil et du vent pour produire de l’électricité. Mais lorsqu’il n’y a pas de soleil ou de vent pendant une longue période, la production d’électricité diminue. Cela nécessite de construire un stockage d’énergie, généralement des batteries, pour absorber l’énergie excédentaire afin qu’elle puisse être livrée pendant les heures creuses.

« Le problème est que les batteries ne s’adaptent pas très bien au stockage », a déclaré Larry Zitnick, chercheur principal pour le projet Open Catalyst. « Nous devons donc trouver un moyen de stocker l’énergie qui évolue réellement. C’est là qu’intervient le projet Open Catalyst.

Le projet fournit des ensembles de données pour la découverte de catalyseurs chimiques pour la construction de batteries moins chères et évolutives pour les réseaux d’énergie renouvelable. Grâce aux efforts de l’équipe de recherche à ce jour, Zitnick affirme qu’Open Catalyst a construit le plus grand ensemble de données de formation de matériaux pour le stockage des énergies renouvelables au monde.

Selon Zitnick, il existe peut-être des millions de combinaisons de matériaux différentes qui pourraient être testées en laboratoire, ce qui signifie qu’elles pourraient être testées à un rythme potentiellement de seulement un millier par an. Un processus lent et ardu pour les mains humaines. Cependant, Open Catalyst, qui compte plus de 8 millions de points de données et 40 000 simulations uniques sur une variété de matériaux, peut donner aux chercheurs un tremplin expérimental massif.

Il a également ajouté que le système peut utiliser des calculs informatiques qui peuvent effectuer des simulations de « force brute » en quelques secondes, ce qui prendrait des jours à d’autres systèmes pour trouver des optimisations viables avant que les chercheurs ne les testent en laboratoire.

Un autre aspect important de l’utilisation de l’IA pour faire face à la crise climatique est l’efficacité de ses propres infrastructures et de ses besoins énergétiques. Mike Schroepfer, chercheur principal chez Meta, a écrit que les propres opérations mondiales de Meta sont soutenues par 100% d’énergie renouvelable, mais l’efficacité est toujours cruciale et la société explore des modèles d’IA verte.

« Les chercheurs de Meta et de l’ensemble de l’industrie explorent actuellement un certain nombre d’approches de l’IA verte », a déclaré Schroepfer. « Cela inclut des choses comme le développement des normes nécessaires pour mesurer l’efficacité énergétique d’un système d’IA aux algorithmes et au matériel informatique nécessaires pour faire fonctionner l’IA à grande échelle. »

L’optimisation des modèles d’IA à grande échelle peut être particulièrement problématique en ce qui concerne l’efficacité et l’utilisation des ressources, en particulier lorsque de puissants modèles d’IA sont créés et doivent être entraînés sur des ensembles de données complexes et en constante croissance. L’ampleur colossale de ce défi compte tenu de la taille de ces ensembles de données a été soulignée par un article récemment publié par l’équipe Meta AI.

Dans une expérience, les chercheurs ont pu identifier des optimisations qui réduisaient de 800 fois les ressources d’infrastructure utilisées pour la traduction linguistique. Le potentiel de ce niveau d’optimisations algorithmiques et de gains de performances aurait un impact significatif sur les émissions causées par l’utilisation de l’IA pour le traitement du langage naturel, la traduction et l’utilisation de l’IA sur la plateforme.

« Nous sommes incroyablement optimistes quant à l’impact que l’IA va avoir sur le climat et la durabilité, et le rôle que nos chercheurs et ingénieurs peuvent jouer pour aider à le construire », a déclaré Schroepfer à propos des progrès de Green AI et des travaux actuels de l’équipe Meta.

Image: Pixabay Montrez votre soutien à notre mission en rejoignant notre Cube Club et notre communauté d’experts Cube Event. Rejoignez la communauté qui comprend Amazon Web Services et le PDG d’Amazon.com Andy Jassy, ​​le fondateur et PDG de Dell Technologies Michael Dell, le PDG d’Intel Pat Gelsinger et bien d’autres sommités et experts. .

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