Forskningsprojekt skal reducere miljøbelastning fra kunstig intelligens

Et nyt internationalt forskningsprojekt, DEEP, har modtaget en bevilling på 5,6 millioner kroner fra Swiss National Science Foundation. Projektet er et samarbejde mellem University of Applied Sciences and Arts of Western Switzerland (HES-SO) og IT-Universitetet i København og har til formål at reducere både CO2-aftryk og økonomiske omkostninger forbundet med kunstig intelligens.

Baggrunden for projektet er den stigende miljøbelastning fra AI-løsninger, hvor datacentre i dag står for omkring 1,5 procent af det globale elektricitetsforbrug, og hvor AI-relaterede aktiviteter udgør en stadig større andel. Ifølge Det Internationale Energiagentur forventes energiforbruget fra AI at fordobles inden 2030, hvilket understreger behovet for mere bæredygtige løsninger.

DEEP-projektet, der står for Deep Learning Resource-Efficient GPU Orchestrator, fokuserer på at forbedre udnyttelsen af grafiske processorer (GPU’er) i datacentre. GPU’er er centrale for træning og drift af moderne AI-systemer, men undersøgelser viser, at de ofte kun udnyttes delvist, hvilket fører til unødvendigt energiforbrug og øgede omkostninger. Projektet vil derfor udvikle nye metoder og intelligente systemer til ressourcestyring, der kan optimere brugen af hardware og dermed mindske både spild og miljøpåvirkning.

Projektet ledes af Pamela Delgado, lektor ved School of Engineering and Management Vaud HEIG-VD (en del af HES-SO), i samarbejde med lektor Pınar Tözün fra IT-Universitetet i København. Sammen vil de analysere og karakterisere hardwareforbrug og belastninger i deep learning-processer for at udvikle en hardware-ressourcemanager, der kan bidrage til en mere bæredygtig udnyttelse af ressourcerne.

DEEP-projektet løber fra 1. august 2025 til 31. juli 2029 og forventes at bidrage med konkrete løsninger, der kan reducere AI-systemers CO2-aftryk og økonomiske omkostninger i takt med, at anvendelsen af kunstig intelligens fortsætter med at vokse.