कृत्रिम बुद्धिमत्ता और इसका पर्यावरणीय प्रभाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकियों के तीव्र विस्तार ने ऊर्जा और जल खपत से संबंधित महत्वपूर्ण पर्यावरणीय चुनौतियों को उजागर किया है। यह सारांश AI के विकास के प्रभावों, विशेष रूप से डेटा केंद्रों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, और उनके पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के संभावित समाधानों का विश्लेषण करता है।
AI संचालन में ऊर्जा और जल की खपत
- चैटGPT जैसे प्लेटफार्मों द्वारा संसाधित की जाने वाली AI क्वेरी के लिए पर्याप्त ऊर्जा और जल संसाधनों की आवश्यकता होती है।
- एक औसत ChatGPT क्वेरी लगभग 0.34 वाट-घंटे बिजली और 0.000085 गैलन पानी की खपत करती है।
- जब अरबों प्रश्नों पर इसका विश्लेषण किया जाता है, तो कुल खपत शहरों के आकार के बिजली और पानी के उपयोग के समान होती है।
- भारत, जो AI का एक महत्वपूर्ण बाजार है, बिजली और पानी की कमी जैसी चुनौतियों का सामना कर रहा है, जो इसके बढ़ते AI बुनियादी ढांचे के कारण और भी बढ़ गई हैं।
डेटा सेंटर: नए पावरहाउस
- भारत के डेटा सेंटर, जो ऐतिहासिक रूप से मूलभूत इंटरनेट संचालन का समर्थन करते रहे हैं, अब AI का समर्थन करने के लिए विकसित हो रहे हैं, जिसमें विशेष GPU क्लस्टर शामिल हैं जिन्हें पर्याप्त बिजली और शीतलन प्रणालियों की आवश्यकता होती है।
- इन केंद्रों की स्थापित बिजली क्षमता 2030 तक 1.5 गीगावाट से बढ़कर लगभग 9 गीगावाट होने का अनुमान है।
निवेश और अवसंरचना विकास
- माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अमेज़न सहित प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियां भारतीय AI डेटा केंद्रों में 60 अरब डॉलर से अधिक का निवेश करने की योजना बना रही हैं।
- उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट हैदराबाद में 17.5 बिलियन डॉलर के निवेश से एक विशाल संयंत्र स्थापित कर रहा है।
- इस विस्तार से ग्रिड क्षमता, बिजली की कमी और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने की क्षमता के बारे में चिंताएं बढ़ जाती हैं।
पर्यावरण संबंधी चिंताएँ और उनके समाधान
- डेटा सेंटर कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि का जोखिम पैदा करते हैं, खासकर अगर वे कोयला आधारित बिजली पर निर्भर हों, जो वर्तमान में भारत की आधी बिजली का स्रोत है।
- नवीकरणीय ऊर्जा की ओर संक्रमण से कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन में संभावित रूप से आधी कमी आ सकती है।
- भारत की नवीकरणीय ऊर्जा क्षमता काफी अधिक है, जिसमें 200 गीगावाट से अधिक की स्थापित क्षमता है और यह प्रति वर्ष 30 गीगावाट की दर से बढ़ रही है।
- डेटा केंद्रों को रणनीतिक रूप से उन क्षेत्रों में स्थित किया जाना चाहिए जो नवीकरणीय ऊर्जा संसाधनों से भरपूर हों।
जल उपयोग और शमन रणनीतियाँ
- डेटा सेंटर प्रतिदिन पांच मिलियन लीटर तक पानी की खपत कर सकते हैं, और भारत में इसकी खपत 2030 तक तेजी से बढ़ने की संभावना है।
- जोखिम कम करने की रणनीतियों में एयर-कूलिंग, पुनर्चक्रित जल प्रणाली और वर्षा जल संचयन का उपयोग शामिल है।
- बड़े हाइपरस्केल कैंपस की तुलना में छोटे, मॉड्यूलर डेटा सेंटर कम पानी की खपत करते हैं।
सर्वोत्तम कार्य-प्रणालियाँ और भविष्य की संभावनाएं
- वैश्विक सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने में नवीकरणीय ऊर्जा का उपयोग और अपशिष्ट ऊष्मा का पुनर्चक्रण शामिल हो सकता है, जैसा कि नॉर्डिक देशों में देखा जाता है।
- बंद पड़े बिजली संयंत्रों को AI डेटा केंद्रों में परिवर्तित करने जैसे नवोन्मेषी विचारों की खोज सतत विकास के अवसर प्रस्तुत करती है।
- पारदर्शिता बढ़ाना और दक्षता के लिए मानदंड निर्धारित करना, जैसे कि बिजली उपयोग प्रभावशीलता (PUE), आगे बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण कदम हैं।
प्रौद्योगिकी प्रगति
- तकनीकी प्रगति से उन समस्याओं को हल करने में मदद मिल सकती है जो वे पैदा करते हैं, जैसे कि ऊर्जा-कुशल चिप्स और स्मार्ट कूलिंग सिस्टम विकसित करना।
- AI-संचालित समाधानों में बिजली और पानी के उपयोग को और अधिक अनुकूलित करने की क्षमता है, जिससे प्रौद्योगिकी प्रबंधन के लिए एक टिकाऊ दृष्टिकोण सुनिश्चित होता है।
निष्कर्षतः, हालांकि AI प्रौद्योगिकियां विकास के अपार अवसर लाती हैं, वे पर्यावरणीय चुनौतियां भी प्रस्तुत करती हैं जिन्हें रणनीतिक योजना, नवीकरणीय संसाधनों में निवेश और वैश्विक सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने के माध्यम से तत्काल समाधान करने की आवश्यकता है।
