Energija potrebna za rad moćnih računala u globalnoj floti autonomnih vozila mogla bi generirati onoliko emisija stakleničkih plinova koliko ih danas stvaraju svi serveri svijeta. To je jedno od ključnih otkrića nove studije MIT-a koja je istražila potencijalnu potrošnju energije i povezane emisije ugljika ako se autonomna vozila široko prihvate.

Statistički model

Serveri u kojima se nalazi fizička računalna infrastruktura za pokretanje aplikacija trenutno čine oko 0,3 posto globalnih emisija stakleničkih plinova, pokazuju podaci Međunarodne agencije za energiju.

Temeljem tih podataka na MIT-u su izradili statistički model i utvrdili su da će milijarda autonomnih vozila, od kojih se svako vozi jedan sat dnevno s računalom koje troši 840 vata, trošiti dovoljno energije generira približno istu količinu emisija kao što to trenutno čine podatkovni centri.

Učinkovitost hardvera

Kako bi se spriječilo povećanje emisija autonomnih vozila u odnosu na trenutne emisije servera, vozila bi morala koristiti manje od 1,2 kilovata energije za računalstvo, a to pak zahtijeva učinkovitiji hardver. U slučaju da se računalna radna opterećenja nastave udvostručivati svake tri godine, a svijet dekarbonizirati trenutnom brzinom, učinkovitost hardvera trebala bi se udvostručiti svake godine.

"Ako samo zadržimo uobičajene trendove dekarbonizacije i trenutnu stopu poboljšanja učinkovitosti hardvera, to neće biti dovoljno da bi se ograničile emisije iz računalstva u autonomnim vozilima. I to bi mogao postati ogroman problem", upozoravaju istraživači u radu koji objavljuje IEEE Micro.

Modeliranje emisija

Istraživači su izradili okvir za istraživanje operativnih emisija iz računala u globalnoj floti potpuno autonomnih električnih vozila, u koji su uključili podatke o ukupnom broju vozila, snazi svakog računala na svakom vozilu, satima vožnje svakog vozila i intenziteta emisije ugljika iz električne energije koja pokreće svako računalo.

Uz to, istraživači su modelirali radno opterećenje multitask deep neural networka i izračunali koliko bi energije ova duboka neuronska mreža potrošila kad bi istovremeno obrađivala mnoge ulaze visoke razlučivosti s mnogih kamera s velikim brojem sličica u sekundi.

Na primjer, ako autonomno vozilo ima 10 dubokih neuronskih mreža koje obrađuju slike s 10 kamera, i to vozilo vozi jedan sat dnevno, dnevno će donijeti 21,6 milijuna zaključaka; milijarda vozila napravila bi 21,6 kvadrilijuna zaključaka. Za usporedbu, svi Facebookovi serveri svaki dan donesu nekoliko bilijuna zaključaka (kvadrilijun je 1000 bilijuna).

Moguća rješenja

Kako emisije ne bi izmakle kontroli, svako autonomno vozilo trebalo bi trošiti manje od 1,2 kilovata energije za računalstvo. A da bi to bilo moguće, računalni hardver mora ubrzano postati učinkovitiji, udvostručavajući učinkovitost otprilike svaku 1,1 godinu.

Jedan od načina za povećanje te učinkovitosti mogao bi biti korištenje specijaliziranijeg hardvera, osmišljenog za pokretanje specifičnih algoritama vožnje. Manje računalne snage trebali bi crpiti i budući, učinkovitiji algoritmi. To nije lagan zadatak jer bi zamjena točnosti za veću učinkovitost mogla ugroziti sigurnost vozila.

"Nadamo se da će ljudi ubuduće više razmišljati o emisijama ugljika i učinkovitosti. Potrošnja energije autonomnog vozila doista je kritična, ne samo za produljenje vijeka trajanja baterije, već i za održivost", kažu istraživači.