論文の概要: Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14004v1
• Date: Wed, 22 May 2024 21:19:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:04:17.211878
• Title: Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact
• Title（参考訳）: AIの環境影響の総合評価に向けて
• Authors: Srija Chakraborty,
• Abstract要約: 機械学習に対する最近の関心の高まりは、AI/MLの大規模採用に拍車をかけた。 ライフサイクルを通じて、AI/MLから環境への影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。 本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5982922468400899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence, machine learning (AI/ML) has allowed exploring solutions for a variety of environmental and climate questions ranging from natural disasters, greenhouse gas emission, monitoring biodiversity, agriculture, to weather and climate modeling, enabling progress towards climate change mitigation. However, the intersection of AI/ML and environment is not always positive. The recent surge of interest in ML, made possible by processing very large volumes of data, fueled by access to massive compute power, has sparked a trend towards large-scale adoption of AI/ML. This interest places tremendous pressure on natural resources, that are often overlooked and under-reported. There is a need for a framework that monitors the environmental impact and degradation from AI/ML throughout its lifecycle for informing policymakers, stakeholders to adequately implement standards and policies and track the policy outcome over time. For these policies to be effective, AI's environmental impact needs to be monitored in a spatially-disaggregated, timely manner across the globe at the key activity sites. This study proposes a methodology to track environmental variables relating to the multifaceted impact of AI around datacenters using openly available energy data and globally acquired satellite observations. We present a case study around Northern Virginia, United States that hosts a growing number of datacenters and observe changes in multiple satellite-based environmental metrics. We then discuss the steps to expand this methodology for comprehensive assessment of AI's environmental impact across the planet. We also identify data gaps and formulate recommendations for improving the understanding and monitoring AI-induced changes to the environment and climate.
• Abstract（参考訳）: 人工知能、機械学習(AI/ML)は、自然災害、温室効果ガスの排出、生物多様性のモニタリング、農業、気象と気候のモデリング、気候変動の緩和に向けた進歩など、さまざまな環境および気候問題に対する解決策を探求することを可能にする。 しかし、AI/MLと環境の交差は常にポジティブであるとは限らない。 最近のMLへの関心の高まりは、膨大な量のデータを処理することで可能になった。 この関心は、しばしば見落とされ、報告されていない天然資源に多大な圧力をかける。 政策立案者やステークホルダーに適切な標準とポリシーを実装し、時間の経過とともにポリシー結果を追跡するために、ライフサイクルを通じてAI/MLの環境影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。 これらのポリシーを効果的にするためには、AIの環境影響を、主要なアクティビティサイトにおいて、世界中で空間的に分散し、タイムリーに監視する必要がある。 本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。 アメリカ合衆国北バージニアのケーススタディでは、より多くのデータセンターをホストし、複数の衛星ベースの環境指標の変化を観測する。 次に、この方法論を拡張して、地球全体のAIの環境影響を総合的に評価する方法について論じる。 また、AIが引き起こす環境や気候の変化の理解とモニタリングを改善するために、データのギャップを特定し、推奨を定式化します。

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