По данным исследования Массачусетского технологического института, широкое распространение беспилотных автомобилей приведет к значительному увеличению выбросов углерода без изменения их конструкции.
Исследование показало, что с массовым глобальным распространением автономных транспортных средств мощные бортовые компьютеры, необходимые для их работы, могут генерировать столько же выбросов парниковых газов, сколько и все действующие сегодня центры обработки данных.
По данным исследователей, эти центры обработки данных в настоящее время производят около 0,14 гигатонн выбросов парниковых газов в год, что эквивалентно всему объему производства Аргентины или около 0,3% мировых выбросов.
Аналогичное количество будет генерироваться одним миллиардом автономных транспортных средств — меньше, чем количество автомобилей в мире сегодня — каждый из которых ездит один час в день с компьютером, потребляющим 840 Вт мощности.
По мере растущего внедрения эти выбросы могут увеличиваться по спирали, если вычислительная мощность не будет повышаться более эффективно в значительно более быстром темпе, определило исследование, в котором использовалось статистическое моделирование для проверки нескольких возможных будущих сценариев, и было обнаружено, что это верно в более чем 90% случаев.
Выбросы от беспилотных автомобилей могут стать «огромной проблемой»
«Если мы просто сохраним обычные тенденции декарбонизации и нынешние темпы повышения эффективности оборудования, не похоже, что этого будет достаточно, чтобы ограничить выбросы от вычислений на борту автономных транспортных средств», — заявил Массачусетский институт исследований. Аспирант технологии (MIT) Сумья Судхакар, соавтор исследования.
«Это может стать огромной проблемой. Но если мы опередим ее, мы сможем разработать более эффективные автономные транспортные средства, которые с самого начала будут иметь меньший углеродный след».
Исследователи построили свою модель на основе четырех переменных: количества транспортных средств в мировом парке, мощности каждого компьютера на каждом транспортном средстве, часов вождения каждого транспортного средства и количества парниковых газов, выбрасываемых на единицу произведенной электроэнергии.
Судхакар провела исследование со своими соавторами, доцентами Вивьен Сзе и Сертаком Караманом, а их результаты были опубликованы в рецензируемом журнале IEEE Micro.
Выбросы происходят от автомобилей, использующих «20 глаз одновременно».
Высокий уровень выбросов является результатом огромной вычислительной нагрузки, возложенной на каждое беспилотное транспортное средство. Моделирование исследователей предполагает, что в транспортных средствах используется аналогичный популярный сегодня алгоритм — многозадачная обучающаяся глубокая нейронная сеть, названная так потому, что она может выполнять множество задач одновременно.
Эти нейронные сети должны обрабатывать поток данных, одновременно анализируя входные данные, поступающие от нескольких бортовых камер с высокой частотой кадров, чтобы позволить автомобилю двигаться самостоятельно.
В исследовании приводится пример автономного транспортного средства с 10 глубокими нейронными сетями, обрабатывающими изображения с 10 камер. Если бы он ехал один час в день, то этот автомобиль делал бы 21,6 миллиона выводов в день, в которых алгоритм применял логические правила для анализа новой информации.
Один миллиард автомобилей сделает 21 600 триллионов выводов. Чтобы представить это в перспективе, исследователи говорят, что все центры обработки данных Facebook по всему миру в настоящее время делают несколько триллионов выводов каждый день.
«Эти транспортные средства на самом деле могут потреблять массу вычислительной мощности», — сказал Караман. «У них есть 360-градусный взгляд на мир, поэтому, хотя у нас есть два глаза, у них может быть 20 глаз, которые смотрят повсюду и пытаются понять все, что происходит одновременно».
Более специализированное оборудование может быть впереди
Чтобы избежать эскалации выбросов углерода в связи с растущим распространением беспилотных автомобилей, исследователи утверждают, что нам нужно будет повышать эффективность компьютерных процессоров быстрее, чем сейчас, чтобы они потребляли меньше энергии для выполнения тех же задач.
В сценарии, при котором 95% транспортных средств в мире будут автономными в 2050 году, исследование предполагает, что эффективность технологии должна удваиваться примерно каждые 1,1 года, чтобы каждое автономное транспортное средство потребляло менее 1,2 киловатта энергии для вычислений.
Этого можно было бы добиться путем создания более специализированного оборудования для задач и алгоритмов, связанных с вождением. В качестве альтернативы сами алгоритмы можно было бы сделать более эффективными, чтобы они использовали меньше вычислительной мощности, хотя это может означать, что они менее точны.
Автономные транспортные средства рекламировались как будущее для перевозки людей и товаров, хотя их развертывание произошло не так быстро, как предсказывали некоторые, и несколько автопроизводителей недавно сократили свои планы в отношении этой технологии.
Архитектурная студия BIG все еще работает с этой технологией, разрабатывая автономный автомобиль с гиперпетлей в рамках своего генерального плана для американского города Телоса.
Изображение предоставлено Кристин Данилофф, Массачусетский технологический институт.
