Het antwoord voor groene AI is quantum computing

Nu AI steeds beter wordt worden de toepassingen talrijker, maar tegelijkertijd slurpen deze systemen ook steeds grotere hoeveelheden energie op. Als daar geen oplossingen voor worden bedacht, wordt het onmogelijk om klimaatdoelstellingen te halen, schrijft vaknieuwssite The Next Web.

Hoewel veel mensen bij kunstmatige intelligentie denken aan wat code op een computer gaat het in werkelijkheid om systemen die worden getraind op enorme netwerken, supercomputers, of allebei. Daarbij kost het trainen van AI niet alleen veel energie, maar ook veel tijd.

De reden dat AI ergens goed in is, is omdat het systeem hetzelfde ding bijna oneindig vaak opnieuw doet met telkens een minuscule aanpassing - tot het lukt. Als we in de toekomst nog grotere AI willen ontwikkelen, dan moet er iets veranderen in het energieverbruik. Quantum computing is een mogelijke oplossing, volgens een groep wetenschappers van de Universiteit van Wenen en het Massachusetts Institute of Technology. Dankzij quantum computing kan een AI meerdere oplossingen in één keer vinden, waardoor het trainingsproces aanzienlijk verkort wordt.

Bij ‘klassieke’ computers gebruiken chips elektriciteit om berekeningen te maken. Bij de quantumcomputers die nu gebruikt werden om de AI’s te trainen niet - die maken gebruik van licht. Hierdoor werken ze sneller en gebruiken ze minder stroom. Interessant genoeg zagen de wetenschappers dat de quantumcomputers een stuk beter presteerden dan de normale computers bij grote, complexe vraagstukken. Bij wat meer simpele opdrachten werkten de normale computers juist beter.