Intelligenza Artificiale: l’impatto energetico, dalla bolletta alla geopolitica

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Energia e AI: una crescente interdipendenza

L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rapidamente passando da un dominio di ricerca a un elemento pervasivo della vita moderna. Mentre gran parte della discussione si concentra su algoritmi, dati e impatti sociali, il ruolo fondamentale dell’energia nell’alimentare e guidare l’avanzamento dell’AI è spesso trascurato o completamente ignorato.

1. La Sete di Potenza dell’AI: Una Richiesta Crescente

L’intensità computazionale dell’AI, in particolare del Deep Learning (DL), è il motore principale dei suoi consumi energetici. I modelli DL, come quelli che alimentano il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), richiedono estese operazioni matriciali eseguite ripetutamente su enormi set di dati. Queste operazioni si convertono direttamente in richieste di elettricità.

• Addestramento vs. Inferenza: I consumi energetici dell’AI sono tipicamente suddivisi in due fasi: addestramento e inferenza. L’addestramento, il processo di sviluppo del modello, è di gran lunga più energivoro. I ricercatori del MIT hanno calcolato che l’addestramento di un singolo modello di AI di grandi dimensioni può emettere tanta anidride carbonica quanta cinque auto nel corso della loro vita utile. L’inferenza, l’implementazione del modello addestrato per effettuare previsioni su nuovi dati, è meno intensiva, ma a causa della vastità dell’implementazione, contribuisce comunque in modo significativo al consumo complessivo.
• Complessità del Modello e Scala dei Dati: Il costo energetico aumenta con i parametri del modello e le dimensioni del dataset. I LLM come GPT-3 hanno 175 miliardi di parametri, e i modelli più avanzati attuali (ad es. GPT-4, Gemini) si stima ne abbiano molti di più, e richiedono ordini di grandezza superiori di energia rispetto ai modelli precedenti. Anche i dataset sono in continua espansione, aumentando ulteriormente la richiesta di energia per entrambe le fasi, addestramento e inferenza.
• Dipendenza dall’Hardware: L’hardware sottostante è fondamentale. Le Unità di Elaborazione Grafica (GPU), inizialmente progettate per il gaming, sono diventate il cavallo di battaglia dell’AI grazie alla loro architettura massicciamente parallela, che permette una computazione più rapida. Tuttavia, le GPU sono significativamente meno efficienti dal punto di vista energetico per operazione rispetto all’hardware specializzato.

Esempi Quantitativi:

• Si stima che l’addestramento di un singolo modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) con iperparametri standard e un dataset comune può consumare l’energia equivalente a un volo transatlantico.
• Si stima che l’addestramento di un singolo modello da parte di Google abbia consumato l’energia equivalente all’uso energetico a vita di 120 famiglie statunitensi.
• I costi di inferenza per i LLM sono anch’essi consistenti. Una singola query a GPT-3 può richiedere circa 0,07 kWh di energia. Moltiplicando questo per milioni di utenti, la domanda energetica diventa significativa.

2. Approcci Attuali per Mitigare l’Impronta Energetica dell’AI

Affrontare la crescente domanda energetica dell’AI richiede un approccio poliedrico, che comprende la progettazione degli algoritmi, l’ottimizzazione dell’hardware e l’efficienza dei data center.

• Ottimizzazione dell’Algoritmo – Riduzione della Complessità Computazionale:
  • Potatura del Modello: Eliminare i parametri ridondanti da un modello addestrato riduce le sue dimensioni e i requisiti computazionali senza una significativa perdita di accuratezza.
  • Quantizzazione: Ridurre la precisione delle rappresentazioni numeriche (ad es. passare da 32 bit a 8 bit) riduce l’utilizzo di memoria e il costo computazionale.
  • Ricerca dell’Architettura di Rete (NAS): Automatizzare la progettazione delle architetture di reti neurali per ottenere prestazioni ottimali con la minima complessità computazionale.
• Accelerazione Hardware – Oltre la GPU:
  • Unità di Elaborazione Tensoriale (TPU): Sviluppate da Google, le TPU sono circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) progettati specificamente per le operazioni matriciali nel machine learning, offrendo una maggiore efficienza energetica rispetto alle GPU per alcuni carichi di lavoro.
  • Elaborazione Neuro-Morfa: Imitando l’architettura e i principi del cervello biologico, i chip neuro-morfi promettono significativi risparmi energetici attraverso l’elaborazione basata su eventi e l’elaborazione in memoria . Sebbene ancora in fase iniziale, aziende come Intel (Loihi) e IBM (TrueNorth) stanno sviluppando queste tecnologie.
  • Acceleratori AI Specializzati: Molte aziende (ad es. Graphcore, Cerebras) stanno sviluppando hardware AI dedicato che mira a fornire prestazioni e un’efficienza energetica superiori rispetto all’hardware general purpose.
• Efficienza dei Data Center:
  • Miglioramento del Raffreddamento: I data center consumano una notevole quantità di energia per il raffreddamento. Innovazioni come il raffreddamento a liquido, la gestione avanzata del flusso d’aria e la localizzazione dei data center in climi più freschi possono ridurre drasticamente i costi di raffreddamento.
  • Efficienza dell’Uso Energetico (PUE): Ottimizzare l’infrastruttura del data center per ridurre al minimo l’energia sprecata per attività non computazionali (ad es. illuminazione, raffreddamento) per abbassare il PUE. Un PUE perfetto è 1.0, che rappresenta il 100% dell’energia utilizzata per la computazione.
  • Integrazione di Energia Rinovabile: Fornire energia elettrica ai data center da fonti rinnovabili come l’energia solare ed eolica riduce significativamente l’impronta di carbonio delle operazioni di AI.

3. Il Futuro dell’Energia e dell’AI: una Relazione di Simbiosi

La relazione tra energia e AI non è solo unidirezionale; l’AI può anche essere un potente fattore abilitante per sistemi energetici più sostenibili.

• Smart Grid: L’AI può ottimizzare la generazione, la distribuzione e il consumo di energia nelle smart grid, portando a una maggiore efficienza e integrazione di fonti di energia rinnovabile. L’analisi predittiva basata sull’AI può prevedere la domanda, ottimizzare l’utilizzo dell’accumulo di energia e rilevare anomalie nella rete.
• Previsione di Energia Rinnovabile: Gli algoritmi AI possono migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche, che è fondamentale per prevedere la produzione di fonti di energia rinnovabile variabili come il vento e il solare.
• Efficienza Energetica negli Edifici: I sistemi di automazione degli edifici basati sull’AI possono apprendere i modelli di occupazione e ottimizzare i sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell’aria (HVAC), riducendo i consumi energetici.
• Scoperta di Nuovi Materiali per Batterie: AI e machine learning vengono utilizzati per accelerare la scoperta di nuovi materiali per batterie con maggiore densità di energia, velocità di ricarica più elevate e maggiore durata.

Conclusione

Il futuro dell’AI è inestricabilmente legato alla disponibilità di energia a prezzi accessibili e sostenibile. L’Italia, con la sua dipendenza storica dalle importazioni di energia e gli obiettivi ambiziosi di decarbonizzazione, è particolarmente vulnerabile. Affrontare la crescente domanda energetica dell’AI richiede uno sforzo concertato da parte di tutti gli attori dell’ecosistema AI – dai progettisti di algoritmi ai fornitori di hardware, dagli operatori di data center ai decisori politici. L’ottimizzazione degli algoritmi, l’accelerazione hardware, l’efficienza dei data center e le soluzioni energetiche innovative, concorrono a mitigarne l’impatto ambientale ma se l’utilizzo dell’AI non sarà orientato a migliorare l’efficenza energetica, dalle singole abitazioni alle grandi reti, garantendo un futuro più sostenibile, rischierà di esacerbare la crisi energetica globale e soprattutto in Italia.