Google、AIと機械学習がサステナビリティ戦略をどのように形作っているかを明らかに

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Googleは、人工知能（AI）と機械学習（ML）が、温室効果ガス（GHG）を抑制できるリアルタイムの調整を可能にすることで、消費者や企業の活動による環境フットプリントの縮小をどのように支援しているのかを明らかにした。 ）排出量。

この分野での取り組みの詳細は、テクノロジー巨人の最新の年次環境報告書に記載されています。 この文書は 2022 年 12 月 31 日までの 12 か月間を対象としており、データセンターとオフィスをカーボンフリー エネルギー (CFE) で 24 時間稼働させるというハイテク巨人の取り組みがどのように進んでいるのか、また水消費量を削減する取り組みがどのように行われているのかについて最新情報を提供しています。その作戦は進行中だ。

「当社はすべてのデータセンターとオフィスで 24 時間体制の CFE を約 64% 達成しました。そして今年、Google が所有および運営するデータセンターに加えて、オフィスとサードパーティのデータセンターを含むように CFE レポートを拡大しました。 」と同社は述べた。

「2022年末の時点で、当社が契約した流域プロジェクトにより、オリンピックサイズのプール400個分以上に相当する2億7,100万ガロンの水が補充され、当社が使用した淡水を120％補充するという目標を達成しました。」

この報告書はまた、自らを「AIファースト企業」であると宣言してから7年が経ち、このテクノロジーが同社自身の気候変動緩和の取り組みをどのように支えているかについても文書化している。

同社はこれまでのところ、「個人により良い情報を提供し、組織に業務を最適化し、予測と予想を改善する」ことができる気候変動対策ツールの開発を加速するためにAIを活用していると述べた。

同社は一例として、Google マップが AI を使用して、ユーザーが A 地点から B 地点に移動するために使用する燃料とバッテリーの量を最小限に抑え、より環境に優しい方法で旅行を計画できるようにしていると指摘しました。

「環境に優しいルートにより、発売以来、推定1.2トンの二酸化炭素排出量を防止することができました。これは、約25万台の燃料車が1年間で道路を離れることに相当します」と報告書は報告した。

このテクノロジーは、AI モデルがホストされているデータセンターをよりエネルギー効率の高い方法で実行できるようにすることで、AI モデルの環境フットプリントを削減するという同社の取り組みにも役立つことが証明されています。

「当社はデータセンターを世界で最も効率的なものにし、より多くのカーボンフリーエネルギーを調達することで、よりクリーンなクラウドコンピューティングに多大な投資を行ってきた」と報告書で述べている。 「私たちは、データと AI を活用して、お客様が排出量を削減し、気候リスクを軽減するためのリアルタイムの意思決定を行えるよう支援しています。」

この点を強調するために、同社は、Google Cloud の顧客に対する Active Assist 機能の展開を挙げました。この機能は、機械学習を使用して未使用の潜在的に無駄なワークロードを特定し、それらのワークロードを停止してコストを節約し、同時に組織の二酸化炭素排出量を削減できます。時間。

しかしその一方で、このように AI の使用を強化することでデータセンターの作業量も増加し、そのため AI による環境への影響やエネルギー消費習慣に対する懸念が生じていることも報告書は認めています。作業量。

「AI が変曲点を迎えているため、データセンターにおける AI コンピューティングによるエネルギー使用量と排出量の将来の増加を予測することは困難です」とレポートは続けています。

「歴史的に、AI/ML のコンピューティング需要が高まるにつれて、このテクノロジーを駆動するために必要なエネルギーは、多くの予測よりもはるかに遅い速度で増加していることが研究で示されています。 私たちは、テスト済みのプラクティスを使用して、ワークロードの二酸化炭素排出量を大幅に削減してきました。 これらの原則を組み合わせることで、モデルのトレーニングにかかる​​エネルギーが最大 100 倍、排出量が最大 1,000 倍削減されました。」

報告書はさらに、「私たちはこれらのテスト済みのプラクティスを引き続き適用し、AI コンピューティングをより効率的にするための新しい方法を開発し続ける予定です。」と付け加えています。