清华大学AIR院长张亚勤:节能减排是当务之急,AI赋能绿色计算和双碳大有可为
中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤在线发表演讲
12月4日-5日,由清华大学人工智能国际治理研究院主办的2021人工智能合作与治理国际论坛在清华大学举行。中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤在演讲中认为,AI赋能绿色计算和双碳大有可为,包括新算法、新架构以及新应用,都会在未来的五年到十年内慢慢改变这个产业。
张亚勤提到,最近有很多关于能源结构方面的讨论,为了应对气候变化,应对环境变化,以及能源本身的新结构。目前,碳中和已经成为全球主要国家的共识,美国、欧盟制订了碳中和目标,中国也提了自己的双碳目标,2030年实现碳达峰,2060年实现碳中和。
“这是人类能源结构的又一次大变革,从煤炭时代到油气时代,到碳中和时代,是可持续发展的必然选择,也是产业转型升级的巨大机遇。”张亚勤表示,在碳中和的背景下,企业会面临很多选择,也有一些挑战,高能耗、高排放的模式,很难再持续,不仅成本高昂,而且也影响企业本身的公众形象。
因此,企业本身迫切需要进行节能减排,提质增效,产业转型升级已是当务之急。“人工智能已经在改变我们的所有行业,在赋能和助力社会发展,推动社会进步。对于绿色计算、双碳来说,人工智能也扮演了这个角色。”张亚勤说。
他介绍到,物理数据数字化本身的方式就是物联网(IOT),通过智能感知把真实世界和数字世界连接起来,融合多源多维异构等不同的数据。人工智能算法则可以打造优化引擎,用各种各样的数据进行深度结构化分析,实现数据驱动智能决策,最后达到数据+知识的决策,基于这些决策,可以全面优化产业链资源分配。
智慧物联(AIOT)就是张亚勤领导的清华大学智能产业研究院关注的方向。具体来看,清洁能源和传统能源的融合是关注领域之一,火电、核电、光、风、水电,包括氢能怎么稳定融合,从发电、供电到利用储能等方面都有很多问题需要解决,而且现在很多电都没有办法融入到主电网里去。
“利用IOT技术,优化智能机组控制,感知和预测电网负载,进行智能调峰,调度均衡,包括监测预警,对电力系统进行优化。”张亚勤表示。
其次,IT和CT产业本身也是巨大的排放源。智能计算中心的巨大数据,需要很多计算,本身就会有很多排放;5G通信系统由于更多基站、更多天线,功耗也比较大。根据预计,2030年全国数据中心耗电量超过4500亿度,5G基站耗电量超过2400亿度。
此外,绿色城市、绿色园区等新兴领域也值得关注,楼宇和交通的排放量也很惊人,排放占比在17%左右(2016年数据)。“这些领域AI都大有可为,有很多的机会,把排放降到最低。”张亚勤说。
他还具体分享了AI赋能双碳的实现路径——通过在云服务器上进行大规模模型训练,打造AIOT赋能的绿色计算平台,利用端边云协同高效的系统支撑上层数据驱动,利用不同的算法强化学习,形成协同和高效资源管理,最后帮助决策。
以5G通信系统为例,5G大规模的多输入多输出(MIMO)的天线,是5G提高网络覆盖、系统容量的关键技术,但是能耗也很高。AIR和亚信联合研发的基于5G三维通信信道建模仿真的多基站对MIMO天线波束赋形权值优化模型,利用不同算法的组合对环境状态和参数进行高效分析,初步结果显示功耗可以降低15%以上,覆盖率增加5%左右。
对于排放量很大的火力发电,张亚勤表示,可以通过强化学习算法去做数据分析、决策和控制。初步结果显示,可以提高火力发电机组的锅炉燃烧效率,如600兆瓦的机组,每年结余可节煤3-4千吨。如果把更多推广的这样算法,发电机组就会有更多的节省。
不过,人工智能赋能绿色计算,也面临一些挑战。大数据、大模型和大算力是AI目前的大趋势,本身会产生排放。“首先要把自己的排放减少,同时应用到各行各业,减少行业排放。”对此,张亚勤也给出了解决办法。
“对于大数据、大模型,可以考虑做小模型,通过新的算法模型量化、压缩,面向异构硬件进行模型生成,边缘端可以达到80%、90%的性能,同时算力减少几十上百倍。”张亚勤表示,由于算力减少,模型小了,排放也就会减少。
数据隐私也会是一大挑战。张亚勤介绍,95%以上的数据都是在边缘端,计算也是95%以上在边缘端,包括推理、决策也是这样。“不把数据传到云里,尽量放在本地,或者用户产生的地方,马上就计算决策,不仅高效,而且可以做到更多的隐私保护。”
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- 编辑:杨保录
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