AI आम लोग जितना सोचते हैं उससे कम पानी इस्तेमाल करता है

 (californiawaterblog.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 1 시간 전 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें
  • कैलिफ़ोर्निया में AI डेटा सेंटरों के पानी के उपयोग को लेकर चिंता, वास्तविक पैमाने को मापने पर पूरे राज्य के मानवीय जल उपयोग की तुलना में अपेक्षाकृत छोटी दिखती है
  • कैलिफ़ोर्निया में लगभग 1.5 करोड़ वर्ग फुट डेटा सेंटर फ़्लोर एरिया है, और अगर मान लिया जाए कि ये सभी लगातार evaporative cooling के साथ चल रहे हैं, तो सालाना 32,000–290,000 acre-ft पानी वाष्पित हो सकता है
  • अलग-अलग AI अनुमानों की कुल रेंज 2,300–400,000 acre-ft/year तक बहुत चौड़ी है, लेकिन चार अनुमानों से एक साथ समर्थित संकीर्ण मान लगभग 20,000 acre-ft/year है
  • लगभग 20,000 acre-ft/year, कैलिफ़ोर्निया के सालाना मानवीय जल उपयोग लगभग 4 करोड़ acre-ft का 0.055% है, और बड़ी 32,000–290,000 acre-ft/year रेंज भी लगभग 0.08–0.7% के बराबर है
  • कैलिफ़ोर्निया में AI डेटा सेंटरों के पानी के उपयोग पर घबराने की बहुत ज़रूरत नहीं है, और नीति-चर्चा में अनुमानबाज़ी की बजाय ईमानदार मात्रात्मक अनुमान और बेहतर तकनीकी आधार की ज़रूरत है

AI जल उपयोग चिंता का संदर्भ

  • AI अभी विकास के शुरुआती चरण में है, और नई तकनीकों की तरह इससे एक ओर मनुष्यों की मदद की उम्मीद जुड़ी है, तो दूसरी ओर मानव मन और सभ्यता के विनाश का डर भी
  • मीडिया में बार-बार उठने वाली चिंताओं में से एक AI के पानी के उपयोग और उसके असर की है, जिसे अक्सर शुरुआती अटकलों, सार्वजनिक ध्यान का उपयोग करने वाली वकालत, और शोध-फंडिंग की कोशिशों के मिश्रण के रूप में पेश किया जाता है
  • नई तकनीक को लेकर डर और उम्मीद अतीत में भी बार-बार सामने आए हैं; कुछ पूरी तरह भ्रम साबित हुए, कुछ अधिकतर सकारात्मक रहे, और कुछ ने मिश्रित परिणाम दिए
    • उड़ने वाली कारें लगभग एक भ्रम जैसा उदाहरण हैं
    • वैक्सीन, पेयजल में chlorine treatment और fluoridation अधिकतर सकारात्मक उदाहरण हैं
    • surveillance technology और database, इंटरनेट, और ऑटोमोबाइल को मिश्रित उदाहरण माना जा सकता है
  • AI की बुनियाद डेटा सेंटर हैं, जहाँ rack से जुड़े बड़े कंप्यूटर गोदामों को ऊर्जा, cooling के लिए पानी, और भौतिक ज़मीन की ज़रूरत होती है
  • डेटा सेंटरों की बड़ी बिजली मांग स्थानीय बिजली दरों को प्रभावित कर सकती है, और पानी का उपयोग मुख्यतः बिजली खपत से पैदा हुई गर्मी को हटाने वाली cooling demand से आता है
  • कैलिफ़ोर्निया में पानी पर बहस कभी-कभी कमज़ोर वैज्ञानिक आधार वाले डर से संचालित होती है, और डेटा सेंटरों का पानी उपयोग भी ऐसी ही चिंताओं का विषय बनता है
  • कैलिफ़ोर्निया के डेटा सेंटरों का पानी उपयोग कुल मिलाकर बहुत बड़ा नहीं है, लेकिन जिन दूसरे राज्यों में डेटा सेंटर गतिविधि अधिक है और जल अवसंरचना कम विकसित है, वहाँ यह बड़ा मुद्दा हो सकता है

कैलिफ़ोर्निया डेटा सेंटर जल उपयोग का अनुमान

  • AI उद्योग के पानी के उपयोग पर सार्वजनिक चर्चा, लेखों और मीडिया कवरेज में चिंता साफ़ दिखाई देती है
  • AI कंपनियाँ और सुविधाएँ अपनी ऊर्जा, पानी और अन्य संसाधनों की खपत को पर्याप्त पारदर्शिता से सार्वजनिक नहीं करतीं—यह आलोचना उद्योग की प्रतिस्पर्धी प्रकृति को देखते हुए सही हो सकती है
  • लेकिन पानी के उपयोग की स्पष्ट जानकारी की कमी के कारण पत्रकार, शोधकर्ता और पक्षधर लोग कई बार अत्यधिक अटकलों पर टिक जाते हैं
  • कैलिफ़ोर्निया के AI डेटा सेंटरों के पानी उपयोग का अनुमान मुख्यतः ऊर्जा उपयोग को cooling water use में बदलने वाली बुनियादी भौतिक गणनाओं पर आधारित है
  • गणना के बाद, चार AI मॉडलों के ज़रिए अनुमानों की जाँच और पड़ताल की गई

गणना की मान्यताएँ और दायरा

  • कैलिफ़ोर्निया में लगभग 1.5 करोड़ वर्ग फुट डेटा सेंटर फ़्लोर एरिया है, जो लगभग 340 एकड़ के बराबर है
    • पूरे डेटा सेंटर परिसर का क्षेत्र, अगर parking lot, landscaping और support buildings शामिल किए जाएँ, तो इससे बड़ा हो सकता है
    • स्रोत: https://www.aterio.io/insights/us-data-centers
  • डेटा सेंटर rack से निकलने वाली आवश्यक heat dissipation लगभग 2–12 kW/㎡ है
  • यदि दक्षता 100% हो, तो यह heat dissipation प्रति 1㎡ फ़्लोर एरिया प्रति दिन 70–420mm पानी के वाष्पीकरण के बराबर है
  • बड़े औद्योगिक cooling system की efficiency लगभग 60–90% मानी जाती है, और इसे लागू करने पर प्रति 1㎡ फ़्लोर एरिया प्रति दिन 80–700mm पानी वाष्पीकरण की रेंज बनती है
  • सालाना आधार पर यह डेटा सेंटर फ़्लोर एरिया के प्रति 1㎡ के लिए 29–255m वाष्पीकरण है, जो प्रति इकाई क्षेत्र सिंचित कृषि की सालाना वाष्पीकरण मात्रा से लगभग 25–150 गुना अधिक है
  • यदि मान लिया जाए कि कैलिफ़ोर्निया के 1.5 करोड़ वर्ग फुट, यानी 14 लाख㎡ डेटा सेंटर, सभी लगातार चल रहे हैं और केवल औद्योगिक evaporative cooling का उपयोग कर रहे हैं, तो कुल सालाना वाष्पीकरण 4 करोड़–35.7 करोड़㎥ आँका जाता है
  • इसे acre-foot में बदलने पर कैलिफ़ोर्निया-भर में सालाना 32,000–290,000 acre-ft की रेंज मिलती है
  • “यदि मान लें कि कैलिफ़ोर्निया के डेटा सेंटर ज़्यादातर evaporative cooling का उपयोग करते हैं, तो सालाना कितना पानी वाष्पित हो सकता है?” इस prompt पर कई मुफ़्त AI वेबसाइटों ने अनुमान रेंज दी, और वे गणना की मान्यताओं व स्रोतों को भी साथ में दिखा सकीं

अनुमानित परिणामों का अर्थ

  • AI द्वारा दिए गए सालाना वाष्पीकरण हानि के अनुमान की कुल रेंज 2,300–400,000 acre-ft/year है, जो बहुत चौड़ी है
  • अलग गणना से निकली 32,000–290,000 acre-ft/year रेंज भी चौड़ी है, लेकिन उसे युक्तिसंगत अनुमान माना जा सकता है
  • चारों अनुमानों से समर्थित एक अधिक संकीर्ण मान लगभग 20,000 acre-ft/year है
  • यह मात्रा व्यक्तिगत नज़रिए से बड़ी लग सकती है, लेकिन कैलिफ़ोर्निया के कुल मानवीय जल उपयोग, लगभग 4 करोड़ acre-ft/year, की तुलना में छोटी है
  • लगभग 20,000 acre-ft/year, कैलिफ़ोर्निया के सालाना मानवीय जल उपयोग का लगभग 0.055% है, और यह आर्थिक रूप से प्रभावी जल उपयोगों में से एक हो सकता है
  • यदि बड़ी शुरुआती अनुमान रेंज 32,000–290,000 acre-ft/year ली जाए, तो यह कैलिफ़ोर्निया के सालाना मानवीय जल उपयोग का 0.08–0.7% बनता है
  • यह रेंज कैलिफ़ोर्निया की 70 लाख एकड़ सिंचित खेती में से 10,000–100,000 एकड़ को पानी देने लायक मात्रा के बराबर है
  • शुष्क पश्चिमी क्षेत्रों के बाहर कुछ जगहों पर, जब संरक्षण प्रयासों से बड़े शहरों का पानी उपयोग घट रहा है, तब नया औद्योगिक जल demand उभरता है, और अतिरिक्त आपूर्ति क्षमता वाले शहरों के लिए यह वांछनीय राजस्व स्रोत बन सकता है
  • निष्कर्ष यह निकलता है कि पानी की समस्या अंततः स्थानीय होती है
  • यह भी कहा गया है कि इस ब्लॉग पोस्ट को लिखते समय साँस के साथ वाष्पित हुआ पानी, चार AI अनुमानों से पैदा हुई अतिरिक्त जल वाष्पीकरण मात्रा से अधिक रहा होगा—अर्थात, किसी एक AI query की अतिरिक्त पानी खपत बहुत छोटी बताई गई है

कैलिफ़ोर्निया के लिए सबक

  • कैलिफ़ोर्निया में AI डेटा सेंटरों के पानी उपयोग को लेकर घबराने की ज़रूरत नहीं है
    • Central Arizona अध्ययन में बताया गया कि उस क्षेत्र में beer production ने डेटा सेंटरों से अधिक पानी इस्तेमाल किया
    • साथ ही यह भी कहा गया कि AI को लेकर मानव सभ्यता के अंत जैसी अधिक गंभीर चिंताएँ हो सकती हैं
  • AI अनुमानों ने युक्तिसंगत और पर्याप्त रूप से चौड़ी रेंज दी
    • AI तेज़ preliminary estimation के लिए उपयोगी है
    • सही सवाल पूछे जाएँ, तो AI अधिकतर गणना-प्रक्रिया को सामने ला सकता है
    • सार्वजनिक और नीतिगत आकलनों में, जहाँ सुविधा के लिए मात्रात्मक अनुमान अक्सर गायब होते हैं, AI प्रारंभिक अनुमान जल्दी बनाने और उन्हें औपचारिक रूप देने में मदद कर सकता है
  • सतही चर्चाओं, लेखों और “तकनीकी” रिपोर्टों से सावधान रहना चाहिए, जिनमें ईमानदार और युक्तिसंगत अनुमान न हों
  • नीति रिपोर्टों को बेहतर तकनीकी आधार की ज़रूरत है
  • “तथ्य तो तथ्य हैं, लेकिन धारणा ही वास्तविकता है” जैसी अभिव्यक्ति की तरह, पानी सहित सार्वजनिक विमर्श अक्सर ऐसे शब्दों से अटक जाता है जिन्हें साक्ष्य, डेटा और मात्रात्मकता ने अनुशासित नहीं किया होता
  • अब जब AI उपलब्ध है, डर और उम्मीद से जुड़ी चर्चाओं में ईमानदार अनुमानों की कोशिश न करने या उनका उपयोग न करने का शायद ही कोई बहाना बचता है
  • आधुनिक तकनीक और संस्थाओं के बावजूद, मानव समाज, तकनीक और समझ अब भी 50,000 साल पुराने मानव मस्तिष्क पर निर्भर हैं, जो धीमे और रहस्यमय ढंग से विकसित होता है; इसलिए हमें व्यक्ति और समूह, दोनों की neural hardware सीमाओं के भीतर ही काम करना पड़ता है

संदर्भ सामग्री

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