AWS userà tecnologie AI per le ridurre emissioni di carbonio

AWS (Amazon Web Services) ha stretto una partnership con un'azienda chiamata Orbital Materials che utilizza l'intelligenza artificiale per sviluppare tecnologie di decarbonizzazione. In base all'accordo pluriennale, le aziende svilupperanno tecnologie e materiali per i data center di Amazon per la rimozione del carbonio, il raffreddamento dei chip e l'utilizzo dell'acqua. L'intelligenza artificiale ha suscitato molte critiche da parte dei detrattori per il suo intenso consumo di energia e acqua, ma ora la tecnologia sta lavorando per rendersi più efficiente.

Spiegando i vantaggi che Orbital Materials sta portando sul tavolo, nel suo blog AWS, l’azienda scrive: "Sviluppare nuovi materiali avanzati è stato tradizionalmente un lento processo di tentativi ed errori in laboratorio. Orbital lo sostituisce con la progettazione di intelligenza artificiale generativa, migliorando radicalmente la velocità e l'efficacia della scoperta dei materiali e della commercializzazione di nuove tecnologie. Il suo primo prodotto è una tecnologia di rimozione del carbonio che utilizza un materiale attivo proprietario. Da quando ha fondato il suo laboratorio nel primo trimestre del 2024, Orbital ha ottenuto un miglioramento di 10 volte nelle prestazioni del suo materiale attraverso l'uso della sua piattaforma di intelligenza artificiale, un ordine di grandezza più veloce rispetto allo sviluppo tradizionale e aprendo nuove strade nell'efficacia della rimozione del carbonio".

AWS: Orbital Materials perfezionerà i suoi modelli su SageMarker HyperPod

Oltre a migliorare l'infrastruttura di Amazon, Orbital Materials includerà la sua Orb AI su SageMaker JumpStart e AWS Marketplace. Amazon ha affermato che questa è la prima AI per materiali a funzionare sulla piattaforma AWS. Ciò consentirà ai clienti di lavorare su materiali e tecnologie avanzate come batterie e semiconduttori in modo più efficiente e di ottenere risultati più rapidamente. Inoltre, Orbital Materials pre-addestrerà e perfezionerà i suoi modelli su Amazon SageMaker HyperPod, che offre una formazione distribuita su larga scala. L’azienda Potrebbe anche sfruttare il silicio personalizzato Trainium di AWS per migliorare le prestazioni in termini di costi per i suoi carichi di lavoro di Deep Learning.