グリーン AI

カーボンニュートラルへのチャレンジ

Intumitでは、トップクラスの学術研究者とともに、サイズの異なる多数の事前学習済みサブネットワークを用いて計算効率を向上させ、学習データ、学習時間、学習モデルを削減する方法を模索しています。

ディープラーニングのモデルを大規模に学習させるには、約626,000ポンドの二酸化炭素が必要で、これは自動車5台の生涯排出量に相当します。NLPは人間の言語を解読・分析することを目的としており、予測文生成などのアプリケーションでは、ニューラルネットワークの複雑なシステムの下で動作しています。研究によると、場合によっては、そのネットワークの一部を別のものに再利用することができます。あるタスクのために選んだサブネットワークを別のものに再利用することで、強力なモジュールがより少ない演算能力で使用できるようになります。

Intumitでは、様々なデータ、パラメータ、モデル要素を制御するためのエネルギー効率の高い技術を追求し、今後のオペレーションを脱炭素化するためのイノベーションと技術への投資を継続し、カーボンニュートラルに対応します。

二酸化炭素排出量の削減

Intumitは、二酸化炭素の削減に取り組むことで、パートナーや企業が環境に与える影響を最小限に抑え、持続可能性のメリットを最大化するためのサポートを提供します。特に日本やASEAN地域のパートナー企業に対して、グローバルおよび国内での炭素削減と除去の機会を加速させるために、このような取り組みが行われます。

2030年には、企業が活用するクラウド対応技術とサステナブルな取り組みが、カーボン・マイナスを目指して発展していくと考えています。

Intumitは、二酸化炭素排出量削減のためにニューラルネットワークの計算時間の複雑さを軽減することで、2021年後半にSmartBERT Green Editionを発表する予定です。