Επεξεργασία δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη: Οικονομική, αποδοτική, αλλά με κίνδυνο κλιμάκωσης

Σε μια πρωτοποριακή εξέλιξη, η Axiom Space ανακοίνωσε ότι θα λανσάρει τους πρώτους κόμβους δεδομένων σε τροχιά στο διάστημα μέχρι το τέλος του έτους.Σε μια πρωτοποριακή εξέλιξη, η Axiom Space ανακοίνωσε ότι θα λανσάρει τους πρώτους κόμβους δεδομένων σε τροχιά στο διάστημα μέχρι το τέλος του έτους. Τα κέντρα δεδομένων θα χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη (AI) και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την επεξεργασία των δεδομένων από δορυφόρους παρατήρησης της Γης. Λαμβάνοντας υπόψη τις ετήσιες εκτοξεύσεις δορυφόρων σε όλο τον κόσμο, οι οποίες έχουν αυξηθεί εκθετικά τα τελευταία 5 χρόνια, ο τεράστιος όγκος δεδομένων που παράγεται από τους δορυφόρους παρατήρησης της Γης δικαιολογεί την επεξεργασία δεδομένων AI σε τροχιά. Αν και θα είναι η πρώτη εκτόξευση αυτού του είδους, θα είναι μόνο η αρχή, καθώς είναι πιθανό να ακολουθήσουν και άλλες χώρες λόγω των πολλών πλεονεκτημάτων των κόμβων επεξεργασίας δεδομένων σε τροχιά.

Ενισχύστε το militaire.gr ,δείτε γιατί ΕΔΩ

Ο πρωταρχικός στόχος είναι να καταστεί η επεξεργασία δεδομένων αποτελεσματική, ασφαλής και γρήγορη. Η διαλογή μεγάλου όγκου δεδομένων που παράγονται από δορυφόρους γεωανίχνευσης, καθώς συνεχίζουν να αυξάνονται εκθετικά στη χαμηλή τροχιά της Γης (LEO) τα τελευταία χρόνια, είναι πράγματι μια επίπονη εργασία. Υπάρχουν αλγόριθμοι και συστήματα για την ανάλυση των δεδομένων καθώς αυτά μεταφορτώνονται από τους δορυφόρους. Ωστόσο, τα κέντρα δεδομένων σε τροχιά μπορούν να επικοινωνούν με άλλους δορυφόρους, συσσωρεύοντας τα δεδομένα σε πολλαπλούς κόμβους στο διάστημα όπου θα υποβάλλονται σε επεξεργασία, με αποτέλεσμα ο τελικός χρήστης να έχει άμεση πρόσβαση στις απαιτούμενες πληροφορίες. Αυτό θα επιτρέπει στους χρήστες να έχουν άμεση πρόσβαση στις δορυφορικές εικόνες και στα συμπληρωματικά δεδομένα, ώστε να επιταχύνεται η διαδικασία λήψης αποφάσεων. Η συγκεκριμένη λειτουργία θα μπορούσε να είναι χρήσιμη στην αντιμετώπιση καταστροφών κατά τη διάρκεια έκτακτων καταστάσεων, όπως πυρκαγιές και τυφώνες, ιδίως μετά τις δραστικές αλλαγές στα καιρικά φαινόμενα που έχουν προκληθεί από την κλιματική αλλαγή τα τελευταία χρόνια, συμβάλλοντας στην άμβλυνση των ανθρωπιστικών κρίσεων.Μία από τις προκλήσεις που συνδέονται με τα κέντρα δεδομένων είναι το υψηλό ενεργειακό κόστος για τη λειτουργία και την ψύξη τους. Περισσότερα από 400 εκατομμύρια TB νέων δεδομένων δημιουργούνται καθημερινά από κυβερνήσεις, επιχειρήσεις και απλούς πολίτες. Ενώ μεγάλο μέρος αυτών των δεδομένων αποθηκεύεται τοπικά στις συσκευές, ένα σημαντικό μέρος αντιγράφεται σε αποθηκευτικό χώρο στο cloud ή μεταφορτώνεται σε πλατφόρμες όπως το YouTube. Η ζήτηση για υπολογιστικό νέφος αναμένεται να αυξηθεί σημαντικά τα επόμενα χρόνια. Η ενεργειακή ζήτηση για ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που επεξεργάζεται δεδομένα ή δημιουργεί εικόνες είναι ακόμη πιο εξωφρενική. Για ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) όπως το ChatGPT, η δημιουργία ενός email 100 λέξεων απαιτεί περίπου 0,14 kWh ενέργειας, αρκετή για να ανάψει 14 λαμπτήρες LED για μία ώρα, και σχεδόν μισό λίτρο νερού για την απαγωγή της θερμότητας. Λαμβάνοντας υπόψη την κλίμακα στην οποία χρησιμοποιούνται αυτές οι πλατφόρμες, το ενεργειακό κόστος και ο περιβαλλοντικός αντίκτυπος της υψηλής ενεργειακής ζήτησης θέτουν το ερώτημα σχετικά με το αποτύπωμα άνθρακα της «αποδοτικότητας». Τα κέντρα δεδομένων σε τροχιά θα μπορούσαν να είναι μια απάντηση στα ερωτήματα αυτά, δεδομένου ότι ο χώρος διαθέτει απεριόριστη παροχή ηλιακής ενέργειας και χαμηλή θερμοκρασία για την αντιμετώπιση του προβλήματος της υπερθέρμανσης των διακομιστών. Ωστόσο, η θερμική ρύθμιση για τη διατήρηση της θερμοκρασίας θα μπορούσε να αποτελέσει πρόκληση, καθώς η ακτινοβολία θερμότητας στο διάστημα είναι συγκριτικά πιο αργή από την ψύξη με μεταφορά στη γη.

Ενισχύστε το militaire.gr ,δείτε γιατί ΕΔΩ

Επιπλέον, προσφέρει ένα επιπλέον επίπεδο προστασίας των δεδομένων, καθώς τα δεδομένα που μεταδίδονται μέσω της κατερχόμενης ζεύξης από τους δορυφόρους στους επίγειους σταθμούς είναι ευάλωτα σε υποκλοπή. Η επεξεργασία σε τροχιά θα μπορούσε να συμβάλει στην άμβλυνση ορισμένων από αυτές τις ανησυχίες. Τα ακατέργαστα δεδομένα είναι γενικά μεγάλου μεγέθους, απαιτώντας υψηλότερο εύρος ζώνης και κρυπτογράφηση. Η επεξεργασία των δεδομένων στο διάστημα και η μετάδοση μόνο των κρυπτογραφημένων συνοπτικών δεδομένων καθιστά πιο δύσκολη την ερμηνεία τους, ακόμη και σε περίπτωση υποκλοπής. Με πολλαπλούς τροχιακούς κόμβους, η επεξεργασία των δεδομένων θα μπορούσε να κατανεμηθεί σε πολλούς δορυφόρους, μειώνοντας την εξάρτηση από την αποθήκευση και τη μετάδοση από το έδαφος, καθιστώντας απίθανο να θέσει σε κίνδυνο το σύνολο των δεδομένων μια μεμονωμένη υποκλοπή. Μπορεί επίσης να καταστήσει περιττή την ανάγκη για συνδέσεις δεδομένων υψηλής ισχύος και ευρείας δέσμης, που χρησιμοποιούνται συνήθως από τους δορυφόρους για τη μετάδοση δεδομένων και είναι ευκολότερο να υποκλαπούν. Οι μεταδόσεις στενής δέσμης και χαμηλής ισχύος ενισχύουν τα πρωτόκολλα ασφάλειας των δεδομένων, καθιστώντας ακόμη πιο εφικτή την επεξεργασία δεδομένων σε τροχιά.Ωστόσο, η ανησυχία σχετικά με την επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων από το διάστημα, ειδικά όσον αφορά τα στρατιωτικά δορυφορικά δεδομένα, είναι ο κίνδυνος λανθασμένων υπολογισμών και ακούσιας κλιμάκωσης. Ενώ η άμεση ενημέρωση και η επίγνωση της κατάστασης θα μπορούσαν να συντομεύσουν σημαντικά τον κύκλο OODA (Παρατήρηση, Προσανατολισμός, Απόφαση και Δράση) για την στρατιωτική αντίδραση, υπάρχουν πιθανότητες παρερμηνείας της κατάστασης στο έδαφος από τους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης σε τροχιά. Για παράδειγμα, οι μεγάλης κλίμακας στρατιωτικές ασκήσεις μιμούνται την πραγματική κατάσταση πολέμου και, όπως είναι εμφανές από τη ρωσική κινητοποίηση, μπορεί μερικές φορές να μετατραπούν σε πραγματικό πόλεμο. Ομοίως, στην περίπτωση της Ινδίας και του Πακιστάν, οι μακριές στήλες στρατευμάτων ή εξοπλισμού για τακτική αναδιάταξη ή συντήρηση θα μπορούσαν να ερμηνευθούν από τους δορυφόρους ως έναρξη στρατιωτικής επίθεσης. Το τελευταίο παράδειγμα είναι ιδιαίτερα σχετικό, καθώς και οι δύο χώρες διαθέτουν πυρηνικά όπλα, γεγονός που καθιστά την κατάσταση πιο περίπλοκη. Μια κλιμάκωση θα μπορούσε να πάρει άσχημη τροπή σε σύντομο χρονικό διάστημα και πολλά σκαλοπάτια της κλίμακας κλιμάκωσης θα μπορούσαν να παραλειφθούν σε γρήγορη διαδοχή. Επειδή τα δεδομένα εκπαίδευσης για ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης περιέχουν μια εγγενή μεροληψία, θα μπορούσαν να επιδεινώσουν μια κατάσταση σύγκρουσης. Η γραμμή ελέγχου (LoC) μεταξύ Ινδίας και Πακιστάν βρίσκεται σχεδόν διαρκώς σε κατάσταση περιορισμένης σύγκρουσης. Η απόκτηση ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος από οποιαδήποτε πλευρά με βάση την επιτήρηση και την αναγνώριση του διαστήματος —ιδίως όταν οι επιχειρησιακοί διοικητές λαμβάνουν προαναλυμένες πληροφορίες— θα μπορούσε να οδηγήσει σε πολύ πιο δραστικές συνέπειες.

Ενισχύστε το militaire.gr ,δείτε γιατί ΕΔΩ

Η έλευση της επεξεργασίας δεδομένων σε τροχιά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης σηματοδοτεί μια μετασχηματιστική αλλαγή στον τρόπο χειρισμού των δορυφορικών δεδομένων, προσφέροντας ενδεχομένως πρωτοφανή αποδοτικότητα, ενεργειακές λύσεις και ενισχυμένη ασφάλεια των δεδομένων. Ωστόσο, καθώς ο διαστημικός χώρος γίνεται όλο και πιο στρατιωτικοποιημένος, δεν μπορούν να αγνοηθούν οι κίνδυνοι εσφαλμένων υπολογισμών και κλιμάκωσης, ιδίως όταν εμπλέκεται η τεχνητή νοημοσύνη. Για να αξιοποιηθούν πλήρως τα οφέλη και να ελαχιστοποιηθούν οι κίνδυνοι, πρέπει να εξελιχθούν ισχυροί διεθνείς κανόνες και ρυθμιστικά πλαίσια παράλληλα με αυτό το τεχνολογικό άλμα.Πηγή: Modern Diplomacy

The post Επεξεργασία δεδομένων με τεχνητή νοημοσύνη: Οικονομική, αποδοτική, αλλά με κίνδυνο κλιμάκωσης appeared first on Militaire.gr.