Daha verimli süreçler ve mimariler kullanmak
Uzmanlar yapay zekâyı eğitirken gereken enerji harcamasını azaltmak için özel yapay zekâ modellerinin kullanılmasını öneriyor. İşletmelerin pek çok farklı işi yapabilen bir model oluşturmak yerine sadece ihtiyaç duyulan işe odaklanan bir model kurgulanması verimliliğin artmasını sağlıyor. Ayrıca açık kaynak toplulukları da kurumların yapay zekâ ihtiyaçlarını karşılamada etkin rol üstlenebiliyor. Örneğin Meta AI’ın 13.000’in üzerinde çeşidi bulunuyor. İşletmeler, bir ön eğitim süreci gerektirmeden Meta AI’ı kendi ihtiyaçlarına göre yeniden dizayn edebiliyor. Böylece bu 13.000 versiyon için yeni baştan eğitim sürecine gerek kalmıyor.
Boşta kalan kaynakları, veri yönetimi araçlarını ve veri kümelerini ortadan kaldırmak için sunucusuz teknolojilerin kullanımına ilişkin ipuçları sağlayan Amazon Web Services (AWS) gibi bazı platformlar yapay zekâyı daha sürdürülebilir hale getirmeye yönelik araçlar sunuyor. AWS ayrıca veri işleme ve depolamayı azaltacak modellere yatırım yapıyor ve yapay zekâ uygulaması için “doğru boyutta altyapı” kullanmayı öncelik haline getiriyor. Verimli kullanıldığında bu tür araçlar, yapay zekâ için gereken bilgi işlem kaynaklarını ve dolayısıyla çevresel etkiyi en aza indirmeye yardımcı oluyor.
