Banyak laporan telah keluar baru-baru ini tentang bagaimana sistem-sistem kecerdasan buatan banyak menggunakan tenaga elektrik untuk memproses maklumat untuk tujuan latihan data dan juga untuk memproses prom dan soalan-soalan pengguna.
Terkini, sekumpulan penyelidik dari University of Minnesota Twin Cities telah memperlihatkan penggunaan teknologi memori yang dinamakan Computational Random Access Memory (CRAM) untuk mengurangkan penggunaan tenaga elektrik sehingga 1000 kali ganda berbanding penggunaan memori pantas sedia ada.
Secara ringkasnya, salah satu sebab penggunaan tenaga elektrik untuk pemprosesan data AI adalah sangat tinggi kerana keperluan sistem AI untuk menghantar data dari memori atau storan ke komponen logik (CPU, GPU) untuk diproses, dan kemudian ditulis semula pada komponen memori atau storan ini.
Dengan teknologi CRAM, penerangan ringkasnya ialah lapisan substrat perkomputeran telah dimuatkan terus didalam sel memori sendiri untuk membolehkan komponen memori itu sendiri untuk memproses data secara terus dari memori tanpa perlu melalui proses penghantaran ke komponen pemproses.
Salah satu contoh yang memperlihatkan kecekapan penggunaan tenaga elektrik ini ialah dengan ujian pengesahan penulisan tangan MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) dimana CRAM memperlihatkan pengurangan sebanyak 1000 kali ganda berbanding dengan komputer AI sedia ada di makmal mereka.
Penyelidik universiti tersebut dilihat telahpun mula proses pemfailan paten untuk teknologi pemprosesan AI dalam memori ini, dan akan bekerjasama dengan syarikat-syarikat pembuat memori besar untuk mempercepatkan proses komersil produk ini.
Teknologi AI kini dilihat sangat berkuasa dalam aspek mencipta kandungan dengan cepat dan jitu, tetapi isu penggunaan tenaga elektrik merupakan satu isu yang serius. Sekiranya teknologi ini dapat dimanfaatkan secepat mungkin, penggunaan tenaga elektrik boleh dikurangkan dan dimanfaatkan untuk tujuan-tujuan lain.
