Duurzaam leren werken met AI

AI vraagt enorme rekenkracht en gebruikt veel elektriciteit. Datacenters draaien op servers die koeling en stroom verbruiken, en training van complexe modellen kost veel energie en water. Toch biedt AI ook kansen om processen te verduurzamen en efficiënter te maken. In deze pagina leer je hoe je op een duurzame manier met AI kunt werken.

‍

Energie- en milieu-impact van AI

Het trainen van grote modellen kan aanzienlijke hoeveelheden energie verbruiken en een aanzienlijke CO₂-uitstoot veroorzaken. Uit onderzoek blijkt dat de vraag naar energie voor datacenters de komende jaren sterk zal groeien. Bovendien gebruiken sommige generatieve modellen water om de hardware te koelen. Een enkel tekstaanvraag heeft een beperkt verbruik, maar op schaal is de impact voelbaar.

‍

Beperken van energiekosten

Organisaties kunnen verschillende strategieën toepassen om de klimaatimpact te verminderen:

• Efficiënte hardware: Gebruik energiezuinige processors en schakel over op systemen die minder warmte genereren.

• Optimalisatie van modellen: Stop training zodra het gewenste prestatieniveau is bereikt en gebruik technieken zoals compressie om modellen kleiner te maken. Prune overbodige parameters en kies algoritmen die minder rekenkracht vergen.

• Duurzame energiebronnen: Plan trainings- en inferentiesessies op momenten dat er voldoende zonne- of windenergie beschikbaar is. Overweeg datacenters in regio’s met een koeler klimaat om de koellast te verminderen.

‍

Duurzaam gebruik van AI in de praktijk

Naast het verminderen van de impact van de infrastructuur kun je AI inzetten om duurzame doelen te bereiken:

• Optimalisatie van bedrijfsprocessen: AI kan helpen bij het voorspellen van energiegebruik, het optimaliseren van logistiek en het verminderen van afvalstromen.

• Slimme planning: Machine learning maakt het mogelijk om productieprocessen te plannen op momenten met lage energietarieven of wanneer er veel groene stroom beschikbaar is.

• Bewust digitaliseren: Door AI te combineren met digitale platforms kun je administratieve handelingen automatiseren en papierverbruik verminderen. Let wel op de balans; digitalisering is geen doel op zich.

‍

Leerzaam en verantwoord werken

Duurzaamheid is meer dan alleen energie besparen. Het gaat ook om sociale en economische aspecten. Door medewerkers te trainen in het verantwoord gebruik van AI kunnen organisaties langdurig profijt halen zonder negatieve effecten. Denk aan:

1. Opleidingsprogramma’s over de milieu-impact van digitale technologieën. Maak duidelijk hoe data, hardware en software bijdragen aan de ecologische voetafdruk.

2. Bewustzijn van digitale ethiek: stimuleer verantwoord gebruik van AI zodat innovaties bijdragen aan sociale gelijkheid en inclusie.

3. Continue monitoring: evalueer regelmatig de energieconsumptie van AI-systemen en stuur bij waar nodig.

‍

Conclusie

Duurzaam leren werken met AI betekent dat je zowel de voordelen van technologie benut als de nadelige gevolgen verkleint. Door te investeren in efficiënte infrastructuur, bewuste keuzes te maken en medewerkers te scholen, kun je een positieve impact maken. Spark Academy laat je zien hoe je deze balans vindt. Schrijf je in voor een training en ontdek hoe je AI kunt inzetten voor een duurzame toekomst.

‍

Veelgestelde vragen

1. Verbruikt AI veel energie in vergelijking met andere digitale activiteiten?

Het trainen van grote modellen kost veel energie, maar het dagelijkse gebruik van AI, bijvoorbeeld een tekstaanvraag, verbruikt veel minder dan het streamen van een uur HD-video. Toch is het belangrijk om bewust om te gaan met AI omdat het verbruik bij veelvoud toeneemt.

‍

2. Hoe kan ik de klimaatimpact van AI verminderen?

Kies voor energiezuinige hardware, optimaliseer je modellen en maak gebruik van hernieuwbare energie. Plan rekenintensieve taken op momenten dat er veel groene stroom beschikbaar is. Denk ook aan het verkorten van trainingscycli en het inzetten van kleinere modellen waar mogelijk.

‍

3. Zijn er voorbeelden van duurzame toepassingen van AI?

Ja, AI wordt ingezet om energiegebruik te voorspellen, logistieke routes te optimaliseren en landbouw efficiënter te maken met minder water en energie. In de zorg helpt AI om diagnoses sneller en nauwkeuriger te stellen, wat verspilling van middelen voorkomt. Zulke toepassingen tonen aan dat AI zowel een onderdeel van het probleem als van de oplossing kan zijn.