Comment are off

Spektrum.de : Stern bestätigt erneut Einstein

Spekturm.de : KI ist alles andere als grün

Rechenzentrum

26.07.2019 – Laut einer US-Studie emittiert das Training einer künstlichen Intelligenz fünfmal so viel CO2 wie ein Auto. Doch der Ausstoß hängt vom Einzelfall ab – und der Vergleich hinkt ein wenig.

Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Spamfilter sortieren unerwünschte E-Mails aus. Computerprogramme generieren automatisiert Sport- und Börsenberichte. Und virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa beantworten unsere Sprachanfragen. Doch diese smarten Helfer im Alltag haben einen ökologischen Preis: Laut einer aktuellen Studie der University of Massachusetts Amherst emittiert das Trainieren eines einzigen neuronalen Netzwerks so viel CO2 wie fünf Autos. In Zeiten, in denen die Politik kontrovers über Klimaziele diskutiert und Klimaschutz ganz oben auf der Agenda steht, sorgt so eine Meldung für Gesprächsstoff – gerade weil mit der Entwicklung künstlicher Intelligenzen auch das Versprechen eines effizienteren Ressourcenverbrauchs verknüpft ist.

Die Forscher untersuchten in ihrer Studie vier verschiedene Modelle, die Sprache verarbeiten: Solche NLP-Modelle (natural language processing) kommen im Bereich der Spracherkennung und maschinellen Übersetzung zum Einsatz. Eines davon, der Textgenerator GPT-2, schreibt angeblich so täuschend echte Geschichten, dass die Entwicklerorganisation OpenAI sogar vor seinem Gebrauch warnte.

Um den Energieverbrauch der CPU und des Grafikprozessors zu messen, wurde jedes dieser Modelle einen Tag lang trainiert. Training heißt: Man füttert ein neuronales Netz mit riesigen Datensätzen, in diesem Fall annotierten Texten und Wörtern. Aus dem Verbrauch, welche die Modelle für die einzelnen Arbeitsschritte benötigten, errechneten die Forscher den Energiebedarf für die gesamte Prozedur. Auf Basis eines Umrechnungsschlüssels der US-Umweltbehörde EPA konvertierten sie die Verbrauchs- in Emissionswerte, die ungefähr dem Energiemix von Amazon Web Services, dem größten Cloud-Computing-Anbieter, entsprechen.

Menschliche Intelligenz verbraucht viel weniger Energie

Die Ergebnisse, die die Wissenschaftler in ihrer Studie präsentieren, sind erschreckend: Beim Training eines einzigen Modells werden 313 Tonnen CO2 emittiert. Das ist ungefähr das Fünffache dessen, was ein Fahrzeug in seinem gesamten Lebenszyklus (inklusive Kraftstoff) verbraucht. Der hohe Energieverbrauch resultiert vor allem aus der Rechenpower, die für die Verarbeitung riesiger Datenmengen nötig ist. Dass (Grafik-)Prozessoren für Deep-Learning-Verfahren energieintensiv sind, ist keine neue Erkenntnis. Die Jeopardy-Version von IBMs Supercomputer Watson  benötigte 85 000 Watt, um bei der Rateshow zwei menschliche Spieler zu bezwingen. Zum Vergleich: Das menschliche Gehirn benötigt gerade einmal 20 Watt. Die Dimension des Verbrauchs überrascht dann doch, zumal es weitaus trainingsintensivere Verfahren (etwa von CT-Aufnahmen im medizinischen Bereich) gibt.

 

Spekturm.de : Stern bestätigt erneut Einstein

Orbit von S2

26.07.2019 – Seit 25 Jahren beobachten Astronomen einen Stern, der enge Bahnen um das Schwarze Loch im Zentrum unserer Galaxie zieht. Dabei verhält er sich ganz so, wie von der Relativitätstheorie vorhergesagt.

Der Stern S2 gehört zu den spektakulärsten Objekten unserer Galaxie: Er bewegt sich in unmittelbarer Nähe des Zentrums der Milchstraße, wo ein supermassereiches Schwarzes Loch sein Unwesen treibt. S2 umrundet dieses Monstrum auf einer lang gestreckten Ellipse, wobei er 16 Jahre für einen Umlauf braucht. Der bläulich leuchtende Riesenstern nähert sich dem Ereignishorizont dabei auf bis zu 120 Astronomische Einheiten an, die 120-fache Entfernung der Erde zur Sonne. Die extreme Schwereanziehung beschleunigt ihn dabei zeitweise auf 2,7 Prozent der Lichtgeschwindigkeit. Seit Mitte der 1990er Jahre verfolgen Astronomen den besonderen Stern mit Teleskopen. Dabei haben sie unter anderem Vorhersagen von Einsteins Relativitätstheorie testen können, die in dem extremen Gravitationsfeld des supermassereichen Schwarzen Lochs zum Tragen kommen. Erst 2018 wiesen Forscher der Europäischen Südsternwarte ESO nach, dass die enorme Schwerkraft das Licht von S2 ein wenig in die Länge zieht, Physiker sprechen von « gravitativer Rotverschiebung ». Ein Team um Tuan Do von der University of California in Los Angeles kommt nun zum selben Ergebnis: Die Forscher werteten alte und neue Messdaten aus, darunter drei noch nicht analysierte Monate aus dem Jahr 2018. Damit könne man sicher sein, dass die gravitative Rotverschiebung auch außerhalb unseres Sonnensystems auftrete, wo die meisten früheren Messungen des Effekts stattgefunden hätten, schreiben die Wissenschaftler in « Science ».

Orbit von S2 | Der Stern S2 (gelbe Ellipse) kommt dem supermassereichen Schwarzen Loch im Zentrum der Milchstraße (roter Punkt in der Bildmitte) extrem nah.
À propos de l'auteur
%d blogueurs aiment cette page :