Adimen artifizialaren “egarria” txikiagotzen: AAren ezkutuko ur-aztarna bistaratzea eta aurre egitea

Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models
Cornell University - Arxiv
https://arxiv.org/abs/2304.03271

Ezaguna da adimen artifizialeko ereduek gero eta karbono-aztarna handiagoa dutela, baina ez da hainbeste hitz egiten behar duten ur kantitate handiaz. Horixe da Cornell Unibertsitateko ikerlariek aztertu dutena. Adibidez, Microsoften GPT-3 entrenatzeko 700.000 litro lurruntzen dira datu-zentroetan. Aurreikuspenen arabera etorkizunean ur-aztarna hori asko handituko da.