ボストン・コンサルティング・グループとGoogleの調査によると、人工知能は2030年までに世界の排出量を5%から10%削減できる可能性がある。鍵となるのは、物流・交通・気候シミュレーションの最適化だ。3D業界にとって、これはSFではない。パイプラインやレンダリングにAIを適用することで、ワークフローが加速するだけでなく、電気代も削減できる。重要なのは、AIの使用が自身のフットプリントを補えるようにすることであり、それには計画が必要だ。
軽量ニューラルネットワークによるパイプライン最適化 🌱
技術開発は、照明を予測しレンダリングのノイズを除去するために訓練されたAIモデルを指向しており、これにより反復作業とGPU消費が削減される。スマートデノイザーや推論によるアップスケーリングなどのツールにより、低解像度での作業と最終段階でのみのスケーリングがすでに可能になっている。さらに、アルゴリズムによってガイドされるクラウド上の動的リソース管理は、実際の負荷に応じて処理能力を調整する。これにより、画質を犠牲にすることなく、フレームあたりの放熱と消費エネルギーが削減される。
あなたのGPUもエコになりたいと思っている（あるいは少なくとも電気代を抑えたい）⚡
つまり、こういうことだ。あなたのグラフィックカードが工業用ドライヤーのように唸っている間、AIは低炭素ダイエットを課すために登場する。念のためレンダリングを一晩中放置する必要はもうない。今やアルゴリズムが、いつ電源を切るか、どのショットが省略可能かを教えてくれる。かつてサーバーファームを自慢していたなら、今度は抑えられた請求額を自慢しよう。進歩の皮肉：より少ないメガワット、そしてマシンがあなたの代わりに考えている間にコーヒーを飲むためのより多くの時間。