يمكن لإنترنت الأشياء تحسين نوعية الحياة ، لكنه سيستهلك أيضًا كميات هائلة من الكهرباء ويعزز انبعاثات غازات الدفيئة. (صراع الأسهم)

حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا الهاتف الذكي هو أقوى بكثير من أجهزة الكمبيوتر ناسا وضع نيل أرمسترونغ وبوز ألدرين على سطح القمر في عام 1969 ، لكنه أيضًا خنزير طاقة. في الحوسبة ، يعتبر استخدام الطاقة مشكلة ثانوية في السرعة والتخزين ، ولكن مع معدل واتجاه التقدم التكنولوجي ، أصبح الاهتمام البيئي المتزايد.

عندما افتتحت شركة تعدين العملة المشفرة Hut 8 أكبر مشروع لتعدين البيتكوين في كندا خارج مديسين هات ، ألتا ، أطلق دعاة حماية البيئة ناقوس الخطر. المصنع يستهلك 10 أضعاف الكهرباء، تنتج إلى حد كبير من قبل محطة لتوليد الطاقة التي تعمل بالغاز الطبيعي ، من أي منشأة أخرى في المدينة.

على الصعيد العالمي ، انبعاثات غازات الدفيئة (GHG) من قطاعات المعلومات والاتصالات والتكنولوجيا (ICT) هي من المتوقع أن تصل إلى ما يعادل 1.4 جيجا طن (مليار طن متري) من ثاني أكسيد الكربون سنويًا بحلول عام 2020. هذا هو 2.7 في المائة من غازات الدفيئة العالمية و ما يقرب من ضعف الناتج السنوي الإجمالي لغازات الدفيئة في كندا.

من خلال تصميم معالجات الكمبيوتر الموفرة للطاقة ، يمكننا تقليل استهلاك الطاقة ، ويمكننا تقليل انبعاثات غازات الدفيئة في الأماكن التي تأتي فيها الكهرباء من الوقود الأحفوري. كمهندس كمبيوتر متخصص في هندسة الكمبيوتر والحساب ، أنا وزملائي على ثقة من أن هذه الآثار الإيجابية يمكن تحقيقها دون أي تأثير تقريبًا على أداء الكمبيوتر أو راحة المستخدم.

اتصالات قوية

إن إنترنت الأشياء (IoT) - المكون من أجهزة الحوسبة المتصلة المضمنة في الأشياء اليومية - يقدم بالفعل تأثيرات اقتصادية واجتماعية إيجابية ، مما يحول مجتمعاتنا والبيئة وسلاسل الإمداد بالأغذية لدينا نحو الأفضل.

هذه الأجهزة تراقب وتقلل من تلوث الهواء ، وتحسن حفظ المياه وتغذي العالم الجائع. كما أنها تجعل منازلنا وشركاتنا أكثر كفاءة ، حيث تتحكم في الترموستاتات والإضاءة وسخانات المياه والثلاجات والغسالات.

تضيف الأجهزة المتصلة بالإنترنت احتياجات معالجة البيانات واستهلاك الطاقة. (صراع الأسهم)

مع عدد الأجهزة المتصلة لتعيين أعلى 11 مليار - لا يشمل أجهزة الكمبيوتر والهواتف - في عام 2018 ، سينشئ إنترنت الأشياء بيانات كبيرة تتطلب حسابات ضخمة.

جعل حساب أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من شأنه أن يوفر المال ويقلل من استخدام الطاقة. كما سيسمح للبطاريات التي توفر الطاقة في أنظمة الحوسبة أن تكون أصغر أو تعمل لفترة أطول. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تشغيل العمليات الحسابية بشكل أسرع ، وبالتالي فإن أنظمة الحوسبة تولد حرارة أقل.

الحوسبة التقريبية

تم تصميم أنظمة الحوسبة اليوم لتقديم حلول دقيقة بتكلفة عالية للطاقة. لكن العديد من الخوارزميات المقاومة للخطأ مثل الصورة والصوت ومعالجة الفيديو واستخراج البيانات وتحليل بيانات المستشعر والتعلم العميق لا تتطلب إجابات دقيقة.

هذه الدقة غير الضرورية والإنفاق المفرط على الطاقة تبذير. هناك قيود على الإدراك البشري - فنحن لا نحتاج دائمًا إلى دقة 100 في المائة حتى نرضى عن النتيجة. على سبيل المثال ، غالباً ما تمر التغييرات الطفيفة في جودة الصور ومقاطع الفيديو دون أن يلاحظها أحد.

لا تتطلب تطبيقات معالجة الفيديو دقة 100 في المائة. (صراع الأسهم)

يمكن أن تستفيد أنظمة الحوسبة من هذه القيود لتقليل استخدام الطاقة دون أن يكون لها تأثير سلبي على تجربة المستخدم. "الحوسبة التقريبية" هي تقنية حسابية تُرجع أحيانًا نتائج غير دقيقة ، مما يجعلها مفيدة للتطبيقات التي تكون فيها النتيجة التقريبية كافية.

في مختبر هندسة الكمبيوتر بجامعة ساسكاتشوان ، نقترح تصميم وتنفيذ حلول الحوسبة التقريبية هذه ، حتى يتمكنوا من تبادل الدقة والكفاءة بشكل مثالي عبر البرامج والأجهزة. عندما طبقنا هذه الحلول على مكون الحوسبة الأساسي للمعالج ، وجدنا أن استهلاك الطاقة انخفض أكثر من 50 في المائة مع تقريبا أي انخفاض في الأداء.

دقة مرنة

في الوقت الحاضر ، تحتوي معظم أجهزة الكمبيوتر الشخصية على تنسيق رقمي قياسي 64 بت. هذا يعني أنهم يستخدمون رقمًا مكونًا من 64 رقمًا (صفرًا أو واحدًا) لإجراء جميع العمليات الحسابية.

تتطلب الرسومات ثلاثية الأبعاد والواقع الافتراضي والواقع المعزز تنسيق 3 بت للعمل. لكن يمكن معالجة الصوت والصورة الأساسية بتنسيق 64 بت ولا تزال توفر نتائج مرضية. علاوة على ذلك ، يمكن أن تستخدم تطبيقات التعلم العميق تنسيقات 16 بت أو 8 بت بسبب مرونة خطأهم

تصاميم مبتكرة في أجهزة الكمبيوتر والبرمجيات يمكن أن تحسن كفاءة الطاقة. (صراع الأسهم)

كلما أقصر التنسيق الرقمي ، يتم استخدام طاقة أقل لإجراء الحساب. يمكننا تصميم حلول حوسبة مرنة ودقيقة تعمل على تشغيل تطبيقات مختلفة باستخدام التنسيق الرقمي الأنسب بحيث تعزز كفاءة استخدام الطاقة.

على سبيل المثال ، يمكن لتطبيق تعليمي عميق يستخدم حل الحوسبة المرن أن يقلل من استهلاك الطاقة بنسبة 15 في المائة ، وفقًا لتجربتنا الأولية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن إعادة تكوين الحلول المقترحة لأداء عمليات متعددة في وقت واحد تتطلب دقة عددية منخفضة وتحسين الأداء.

لدى IoT الكثير من الوعد ، ولكن يجب علينا أيضًا التفكير في تكاليف معالجة جميع هذه البيانات. بفضل المعالجات الأكثر ذكاءً والأكثر خضرة ، يمكننا المساعدة في معالجة المخاوف البيئية وإبطاء مساهماتهم في التغير المناخي أو الحد منها.

عن المؤلف

سيوكوم كو ، أستاذ جامعة ساسكاتشوان

يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقال الأصلي.