Tych, jak się okazuje, jest co najmniej kilka. Skala emisji dwutlenku węgla związanych z przechowywaniem i analizą dużych ilości danych jest znacznie większa, niż wielu z was mogłoby się spodziewać. Wystarczy wspomnieć, iż badanie typu GWAS (Genome-Wide Association Study) obejmujące dane 500 000 uczestników spowoduje powstanie śladu węglowego w postaci 17,3 kg ekwiwalentu dwutlenku węgla dla każdej analizowanej cechy genetycznej.
Czytaj też: Nissan zapowiada elektryczną rewolucję. Półprzewodnikowe akumulatory firmy zostawią konkurencję z tyłu
W konsekwencji mówimy o skali emisji odpowiadającej 346 lotom między Paryżem a Londynem. Imponujące i przerażające zarazem. Tym bardziej, że skala różnego rodzaju badań z wykorzystaniem big data jest gigantyczna i emisje pojawiają się na każdym kroku – nawet, jeśli nie widzimy ich gołym okiem.
Do wykonania potężnych obliczeń potrzeba albo dużo rdzeni – w zasadzie podłączasz wiele komputerów i wszystkie wykonują pracę za ciebie – albo dużo pamięci. Tak czy inaczej, wymaga to energii. […] Kiedy po raz pierwszy przyjeżdżasz jako doktorant, jesteś jak dziecko w sklepie ze słodyczami – w zasadzie masz nieograniczoną moc obliczeniową na wyciągnięcie ręki. Jest to genialne i umożliwia prowadzenie niesamowitych badań, więc zdecydowanie nie powinno się tego zaprzestać, ale problem polega na tym, że wydaje się, że to jest za darmo. wyjaśnia Loic Lannelongue z Uniwersytetu w Cambridge
Big data to termin odnoszący się do ogromnych zbiorów danych
Z tego względu Lannelongue i jego współpracownicy chcieli ograniczyć skalę emisji. Tak powstała inicjatywa Green Algorithms, z której obecnie w każdym tygodniu korzysta ponad 300 użytkowników z całego świata. Nie jest to jeszcze liczba robiąca ogromne wrażenie, lecz bez wątpienia cel jest szczytny: walka z emisjami dwutlenku węgla powstałymi na skutek przechowywania i analizy danych.
Czytaj też: Słynne lotnisko ma nowe źródło zasilania. Panele słoneczne pójdą w ruch
Tym bardziej, że skala problemu będzie rosła, wszak ludzkość w coraz większym stopniu opiera swoje funkcjonowanie na sztucznej inteligencji i wszelkich jej rozgałęzieniach. Szkoląc algorytmy, choćby uczenia maszynowego, dane pełnią istotną rolę, więc albo przestaniemy z nich korzystać, albo zamkniemy oczy i będziemy udawać, że problem globalnego ocieplenia nie istnieje, albo poszukamy sposobów na redukcję emisji.