電力バカ食いAIの汚名は変わらず
AIのエッジ部分の電力消費を低減させる最新技術「TinyML」について
「TinyML はなぜ難しいのですか?」
TinyML デバイスはさまざまな量の電力を消費する可能性があるため、
デバイスの範囲全体で精度を維持することが困難になります。
したがって、ベンチマークがさらに困難になります。
それだけでなく、デバイス間でデータ パスと前処理ステップが大幅に異なる時期を特定することは困難です。
TinyMLはメガワット（1000キロワット以上）も使ってた
バカ食いAIがちょっと省エネになって
1000キロワット以下で動くそうだ。
しかし、
「全体の消費電力が50kw/h以下になるのか？」と開発者に聞いたら、
ならないそうだ。
100kw/hくらいにはなるのかもわからない。
50kw/hでも大きすぎるんだよ。
1日に1人が消費する電力消費量は5kw/h
1か月に消費する4人家族用の電力消費量は500kｗ/h
人間の脳の消費エネルギーは電力に換算するとわずか20ワット
であり、消費電力数百ワットのGPUを何百～何千個も学習に使う最先端のAI（人工知能）に比べるとはるかに省エネである。
電力バカ食いAIは省エネ構想の最先端技術がようやく出てきても、
まだAIが人間よりも電力バカ食いする事実は変わらない。
地球に優しくない電力バカ食いAIを世界支配層が推進する
矛盾を誰ひとり指摘しない異常性。
Googleは人間の脳を模倣した新開発で省エネ化を図ったが、
それにもかかわらず
Switch Transformerの学習に要する消費電力は179MWh
人工知能（AI）を研究する非営利団体「OpenAI」は2019年12月、ルービックキューブを完成させるアルゴリズムを発表した。このアルゴリズムはロボットハンドを操作しながら、試行錯誤してルービックキューブを解く方法を学習するという。
素晴らしい研究成果だ。しかし、このプロジェクトには1,000台を超えるデスクトップコンピューターに加え、数カ月にわたって大量の計算を処理する専用グラフィックチップを稼働させるマシンが1ダースほど必要だった。
関連記事： ルービックキューブを片手で解くロボットハンドが登場。それでも「人間並みに器用」になる道のりは遠い
高度なAIには、大量の電力がいる
このプロジェクトのために約2.8GWhの電力が消費された可能性があると、AIプロジェクト管理用のソフトウェアを提供するDetermined AIの最高経営責任者（CEO）エヴァン・スパークスは指摘する。約2.8GWhといえば、原発3基が1時間に出力する電力とほとんど同じだ。
OpenAIの広報担当者は計算結果に疑問を呈したうえで、計算にいくつかの仮定が含まれていると指摘している。一方でOpenAIは、プロジェクトの詳細の公表や、消費電力の概算の提供を拒否している。
増えるばかりのAIのエネルギー消費
いまAIは、画像認識や会話、高度なゲームでの勝ち方、クルマの運転方法などを学習しており、目覚ましい成果を日々上げている。だが、こうしたあらゆる進歩には、アルゴリズムを開発、訓練するための膨大な計算能力と電力が必要だ。気候変動の影響がいっそう顕著になるにつれ、AIの専門家たちはこうしたエネルギー需要にますます頭を悩ませるようになっている。
「心配なのは、機械学習アルゴリズム全般においてデータ使用量が増加し、訓練期間が長くなり、エネルギー消費量が増えていることです」と、カナダに拠点を置くモントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）の博士研究員サーシャ・ルチョーニは指摘する。
これは学術界だけの懸念ではない。より多くの業界のより多くの企業がAIを使い始めるにつれ、AI技術が気候危機を悪化させるのではないかという懸念が広がっているのだ。
Determined AIのスパークスによると、同社はすでに巨大なAIモデルを利用する製薬会社と提携しているという。「ひとつの業界として、この問題とどう闘うのか検討することには意味があります」
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