چالش‌های زیرساختی هوش مصنوعی و راه‌حل‌های آن

چالش‌های زیرساختی هوش مصنوعی و راه‌حل‌های آن

استفاده از هوش مصنوعی در جهان به سرعت در حال افزایش است و نیازهای زیرساختی برای پشتیبانی از این فن‌آوری در حال رشد، بزرگ‌تر از آنچه که فکر می‌کنیم شده است. ایجاد مراکز داده بدون به‌کارگیری فن‌آوری‌های هوشمند، فرصت‌های کلیدی را هدر می‌دهد. با ما همراه باشید تا نگاهی عمیق‌تر به چالش‌ها و راه‌حل‌های آن بیندازیم.

زیرساخت هوش مصنوعی

در انگلستان، پروژه مراکز داده ‘Teesworks’ قرار است به‌عنوان بزرگترین مرکز داده در اروپا شناخته شود. در ایالت ایندیانا آمریکا، تأسیسات گسترده آمازون نشان‌دهنده‌ی تلاش سریع کسب و کارها و دولت‌ها برای توسعه زیرساخت‌ها برای دوران هوش مصنوعی است. نقشه راه Compute در انگلستان، ظرفیت مراکز داده را تا 6 گیگاوات تا سال 2030 پیش‌بینی کرده است.

اما پشت این رشد سریع، یک بحران خاموش در حال ظهور است. تقاضاهای محاسباتی ابزارهای هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است، اما زیرساخت‌های ضروری برای پشتیبانی—به‌خصوص در زمینه انرژی—در حال عقب‌ماندن هستند. یکی از سوالات فوری این است که چگونه شبکه انرژی می‌تواند با نیاز به رشد هوش مصنوعی همراه شود؟

حتی با وجود انرژی تجدیدپذیر موجود—مانند نیروی بادی از اسکاتلند—انتقال برق به مراکز داده با محدودیت روبرو است. سخت‌افزار‌های سنتی مراکز داده، برای مقیاسی که اکنون از آنها انتظار می‌رود، طراحی نشده‌اند و نتیجه این ناکارآمدی هزینه‌های انرژی بالا و گلوگاه‌های معماری است. برای حل این مشکل، نیاز است نه تنها به ایجاد و توسعه مراکز داده، بلکه به بهبود دسترسی به شبکه و استفاده شتاب‌یافته از انرژی‌های تجدیدپذیر و همچنین ارتقاء سخت‌افزارهای کم‌مصرف پرداخته شود.

زیرساخت هوش مصنوعی - بخش 3

با رسیدن به محدودیت قانون مور، صنعت باید به فناوری‌های جدید مانند محاسبات آنالوگ و چیپ‌های نورومورفیک و به‌ویژه معماری‌های مبتنی بر نور که پیچیدگی‌های تبدیل انرژی الکترونیکی-نوری را حذف می‌کنند، روی بیاورد. این نوآوری‌ها می‌توانند تغییرات عمده در بازده انرژی ایجاد کنند و نیازهای محاسباتی هوش مصنوعی را پاسخ دهند در حالی که مصرف برق به ازای هر محاسبه کاهش می‌یابد.

نتیجه‌گیری

همسو بودن با اصل‌های رویاییِ هوش مصنوعی و ایجاد زیرساخت‌های هوشمند و کارآمد، به هیچ عنوان انتخابی نیست، بلکه ضرورتی است. سرمایه‌گذاری روی زیرساخت‌های آینده باید با خواسته‌های زمان حال همسو باشد تا بتوانیم از پتانسیل‌های کامل هوش مصنوعی بهره‌مند شویم.

پرسش‌های متداول


هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارد که این امر مصرف انرژی را در مراکز داده افزایش می‌دهد.


از طریق بهینه‌سازی زیرساخت، استفاده از فناوری‌های کم‌مصرف، و ادغام هرچه سریع‌تر انرژی‌های تجدیدپذیر.

Rasa

مقالات مرتبط

توانمندی مدل‌های هوش مصنوعی: سه مرز جدید در قدرت مدل‌ها و چالش‌های مقیاس‌پذیری

مدل‌های هوش مصنوعی امروزی در سه جبهه اصلی در حال پیشرفت هستند:…

دیدگاهتان را بنویسید