بازیابی اطلاعات پایدار و هوش مصنوعی سبز: راهکاری به سوی محاسبات سازگار با محیط زیست (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
بازیابی اطلاعات در سامانه های مختلف اطلاعاتی، از جمله کتابخانه های دیجیتال، موتورهای جستجو، سامانه های توصیه گر و پلتفرم های آنلاین، نقشی اساسی در سازمان دهی و جستجوی اطلاعات ایفا می کند. این سامانه ها به طور گسترده ای برای تسهیل دسترسی به اطلاعات در مقیاس های مختلف، از جمله در حوزه های علمی، تجاری و اجتماعی، مورد استفاده قرار می گیرند. با این حال، استفاده از مدل های پیچیده ای مانند شبکه های عصبی عمیق و مدل های زبان بزرگ، که به دلیل نیاز به توان پردازشی بالا از سخت افزارهای قدرتمندی بهره مند می شوند، چالش های جدیدی در زمینه مصرف انرژی و اثرات زیست محیطی به وجود آورده است. این مقاله که به صورت یک مرور نظام مند تدوین شده است، به بررسی این چالش ها پرداخته و مفهوم هوش مصنوعی سبز را معرفی می کند. هوش مصنوعی سبز به عنوان رویکردی برای توسعه الگوریتم ها و سامانه های هوشمند با توجه به محدودیت های منابع انرژی و اثرات زیست محیطی آن ها مطرح شده است. با توجه به پیشرفت های اخیر در فناوری های هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه های پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق، توجه به تاثیرات زیست محیطی این مدل ها ضروری به نظر می رسد. به ویژه، افزایش مصرف انرژی و تولید گازهای گلخانه ای در فرایندهای آموزشی و استنتاج مدل های پیچیده، نیازمند رویکردهای نوآورانه برای کاهش این اثرات است. همچنین مفهوم بازیابی اطلاعات پایدار معرفی شده و روش های اندازه گیری گازهای گلخانه ای و استراتژی های کاهش این گازها در فرآیندهای بازیابی اطلاعات ارائه می گردد. هدف اصلی این مقاله، جلب توجه جامعه علمی به اهمیت کاهش اثرات زیست محیطی در طراحی و پیاده سازی سامانه های بازیابی اطلاعات است. به ویژه، بر این نکته تاکید می شود که محققان و طراحان سامانه های بازیابی اطلاعات باید علاوه بر تمرکز بر کارایی و دقت سامانه ها، اثرات زیست محیطی آن ها را نیز در نظر بگیرند. در این راستا، برای ایجاد بازیابی اطلاعات پایدار، می توان با بهینه سازی الگوریتم ها، استفاده مجدد از مدل های پیش آموزش دیده و بهره گیری از محاسبات ابری، مصرف انرژی و هزینه ها را کاهش داد. این رویکردها نه تنها موجب کاهش هزینه ها و بهبود کارایی سامانه ها می شود، بلکه گامی موثر در جهت پایداری محیط زیستی نیز خواهند بود. علاوه بر این، این مقاله به محققان پیشنهاد می کند که در فرآیند تحقیقاتی خود، اثرات محیط زیستی را به عنوان یک پارامتر حیاتی در نظر بگیرند.Sustainable Information Retrieval and Green Artificial Intelligence: A Solution for Environmentally-Friendly Computing
Information retrieval plays a fundamental role in organizing and searching data across various information systems, including digital libraries, search engines, recommender systems, and online platforms. These systems are widely used to facilitate access to information across different scales, including in scientific, commercial, and social domains. However, the use of complex models, such as deep neural networks and large language models, which require high computational power and rely on powerful hardware, has introduced new challenges related to energy consumption and environmental impact. This paper addresses these challenges and explains the concept of green artificial intelligence. Green AI is presented as an approach to developing intelligent algorithms and systems while considering the limitations of energy resources and their environmental impact. Given the recent advancements in AI technologies, particularly in natural language processing and deep learning, it is essential to focus on the environmental impacts of these models. Specifically, the increased energy consumption and greenhouse gas emissions during the training and inference processes of complex models necessitate innovative approaches to mitigate these effects. The paper also introduces the concept of sustainable information retrieval and presents methods for measuring greenhouse gas emissions and strategies to reduce these emissions in information retrieval processes. The primary objective of this paper is to raise awareness within the scientific community about the importance of minimizing environmental impacts when designing and implementing information retrieval systems. The paper emphasizes that researchers and system designers should consider environmental effects alongside system performance and accuracy. To achieve sustainable information retrieval, energy consumption and costs can be reduced by optimizing algorithms, reusing pre-trained models, and leveraging cloud computing. These approaches not only reduce costs and improve system efficiency but also contribute to environmental sustainability. Furthermore, the paper encourages researchers to consider environmental impacts as a critical parameter in their research processes.
تبلیغات
