Технический гигант Microsoft, по-видимому, формирует новую команду для продвижения своих планов в области искусственного интеллекта, нанимая профессионала для разработки энергетической стратегии, основанной на малых модульных реакторах (SMR) и энергии микрореакторов.
Согласно сообщению о вакансии, опубликованному The Verge, Microsoft ищет главного менеджера программы, который будет руководить усилиями компании в области ядерных технологий для поддержки разработки моделей искусственного интеллекта.
«Родится следующая крупная волна вычислений, поскольку Microsoft Cloud превращает самые передовые в мире модели искусственного интеллекта в новую вычислительную платформу», — согласно цитате председателя и генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы, доступной в описании вакансии.
Идеальный кандидат должен иметь как минимум шестилетний опыт работы в атомной отрасли, машиностроении или на энергетическом рынке, говорится в сообщении, которое в настоящее время закрыто для заявок. Эта должность также будет отвечать за изучение других экспериментальных энергетических технологий.
Сложные модели машинного обучения, такие как глубокое обучение, могут потреблять значительное количество энергии по нескольким причинам, включая сложные вычисления и большие объемы данных. Исследование, опубликованное в 2019 году журналом MIT Technology Review, показало, что обучение одной модели искусственного интеллекта может выбросить в атмосферу столько же углерода, сколько пять автомобилей за свою жизнь.
Несколько способов снизить энергопотребление моделей ИИ включают разработку более эффективных алгоритмов и аппаратного обеспечения, а также использование возобновляемых источников энергии для центров обработки данных, таких как атомная энергетика.
По данным Управления ядерной энергетики США, одним из основных преимуществ ядерной энергетики является то, что она производит нулевые выбросы углекислого газа и не выделяет других парниковых газов. Однако исследователи из Стэнфордского университета утверждают, что этот источник энергии не является решением экологических проблем, поскольку между планированием и эксплуатацией существует длительный разрыв, большой углеродный след и риски катастроф.
