- Home
- World News
- International News
- AI Water Consumption: ২০৩০-এর মধ্যে মানুষের জলও কেড়ে নেবে AI! মিলবে না বাসস্থানও?
AI Water Consumption: ২০৩০-এর মধ্যে মানুষের জলও কেড়ে নেবে AI! মিলবে না বাসস্থানও?
AI-এর দৌলতে ডেটা সেন্টারের সংখ্যা দ্রুত বাড়ছে। এর ফলে বিদ্যুৎ আর জলের ব্যবহার নিয়েও উদ্বেগ তৈরি হয়েছে। গবেষণা বলছে, ভবিষ্যতে AI পরিকাঠামো চালাতে এবং সার্ভার ঠান্ডা রাখতে ট্রিলিয়ন লিটার জল এবং বিপুল পরিমাণ বিদ্যুৎ লাগতে পারে।
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) মানুষের কাজ, শেখা এবং যোগাযোগের পদ্ধতি বদলে দিচ্ছে। চ্যাটবট, ইমেজ জেনারেটর থেকে শুরু করে সার্চ টুল আর ব্যবসায়িক সফটওয়্যার—AI এখন দৈনন্দিন জীবনের অংশ হয়ে উঠছে। কিন্তু এই প্রযুক্তি যত বাড়ছে, ততই এর পরিবেশগত প্রভাব নিয়ে উদ্বেগ তৈরি হচ্ছে।
সাম্প্রতিক মাসগুলোতে আমেরিকা, কানাডা এবং অন্যান্য দেশের কিছু অংশে নতুন AI ডেটা সেন্টারের বিরুদ্ধে বিরোধিতা শুরু হয়েছে। স্থানীয় বাসিন্দা, পরিবেশকর্মী এবং আধিকারিকরা প্রশ্ন তুলছেন, এই কেন্দ্রগুলো চালাতে ঠিক কতটা বিদ্যুৎ, জল এবং জমি প্রয়োজন।
এই বিতর্ক এখন আর শুধু প্রযুক্তি নিয়ে সীমাবদ্ধ নেই। বরং সম্পদ, স্থায়িত্ব এবং দীর্ঘমেয়াদী পরিবেশগত খরচ নিয়েও আলোচনা বাড়ছে।
ইউনাইটেড নেশনস ইউনিভার্সিটির একটি গবেষণা অনুসারে, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের দ্রুত বৃদ্ধি কার্বন নিঃসরণের বাইরেও পরিবেশগত চ্যালেঞ্জ তৈরি করছে। বিশেষজ্ঞরা সতর্ক করছেন যে, এই প্রযুক্তির ক্রমবর্ধমান পরিকাঠামো বিদ্যুৎ, জল এবং জমির মতো অপরিহার্য প্রাকৃতিক সম্পদের উপর চাপ বাড়াতে পারে।
এই বৃদ্ধির কেন্দ্রে রয়েছে ডেটা সেন্টার, যা AI সিস্টেমকে শক্তি জোগায়। রিপোর্ট অনুযায়ী, ২০৩০ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী ডেটা সেন্টারের বিদ্যুতের চাহিদা বছরে প্রায় ৯৪৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টায় পৌঁছতে পারে।
বিষয়টা সহজে বুঝতে গেলে, এই পরিমাণ বিদ্যুৎ পাকিস্তান, বাংলাদেশ এবং নাইজেরিয়ার সম্মিলিত বার্ষিক বিদ্যুৎ খরচের প্রায় তিনগুণ। এই দেশগুলোর মোট জনসংখ্যা ৬৫০ মিলিয়নেরও বেশি।
কিন্তু বিদ্যুৎ গল্পের একটি অংশ মাত্র। AI সিস্টেম চালানোর জন্য সার্ভার ঠান্ডা রাখতে এবং অতিরিক্ত গরম হওয়া থেকে বাঁচাতে প্রচুর পরিমাণে জলেরও প্রয়োজন হয়। এছাড়াও, বিদ্যুৎ উৎপাদন, ট্রান্সমিশন নেটওয়ার্ক এবং ডিজিটাল প্রযুক্তিকে সমর্থনকারী ক্রমবর্ধমান পরিকাঠামোর জন্য জমিও প্রয়োজন।
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, AI যত বেশি ব্যবহৃত হবে, শক্তি, জল এবং জমির সম্পদের উপর এর প্রভাব একটি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ পরিবেশগত সমস্যা হয়ে উঠবে।
কেন AI-এর এত পরিকাঠামো প্রয়োজন?
AI সিস্টেমগুলো কোনও জাদুবলে 'ক্লাউডে' চলে না। এগুলো চলে শক্তিশালী কম্পিউটার সার্ভারে ভরা বিশাল ডেটা সেন্টারের ভেতরে।
এই সার্ভারগুলো প্রতি সেকেন্ডে কোটি কোটি গণনা করে। যখন কেউ AI চ্যাটবটকে প্রশ্ন করে, ছবি তৈরি করে বা ভিডিও বানায়, সেই সমস্ত অনুরোধ হাজার হাজার বিশেষ চিপযুক্ত বিশাল পরিকাঠামোতে প্রসেস করা হয়।
এই সিস্টেমগুলো চালানোর জন্য দুটি প্রধান জিনিস লাগে: বিদ্যুৎ এবং কুলিং বা ঠান্ডা রাখার ব্যবস্থা।
AI মডেল যত শক্তিশালী হয় এবং যত বেশি মানুষ এটি ব্যবহার করে, সার্ভার চালু রাখতে তত বেশি শক্তির প্রয়োজন হয়।
ইন্টারন্যাশনাল এনার্জি এজেন্সির পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০৩০ সালের মধ্যে ডেটা সেন্টারগুলোর জন্য বিশ্বব্যাপী বিদ্যুতের চাহিদা তীব্রভাবে বাড়তে পারে।
কিছু হিসেব বলছে, এই দশকের শেষে বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারগুলো বছরে প্রায় ৯৪৫ টেরাওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ ব্যবহার করতে পারে।
এর বিশালতা বুঝতে, এই পরিমাণটা একটি বড় শিল্পোন্নত দেশের বার্ষিক বিদ্যুৎ খরচের সমান।
তবে, এটা মনে রাখা জরুরি যে ডেটা সেন্টারগুলো শুধু AI-এর জন্যই ব্যবহৃত হয় না। ক্লাউড কম্পিউটিং, অনলাইন ব্যাঙ্কিং, স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম, ওয়েবসাইট, মোবাইল অ্যাপ এবং প্রতিদিন ব্যবহৃত অগণিত ডিজিটাল পরিষেবাও এগুলোর মাধ্যমেই চলে।
তাই, বিদ্যুতের এই বিপুল চাহিদার পুরোটাই শুধু AI-এর কারণে নয়।
সবচেয়ে বড় উদ্বেগের একটি হলো জলের ব্যবহার। কম্পিউটার চিপ ডেটা প্রসেস করার সময় প্রচুর তাপ তৈরি করে। তাপমাত্রা খুব বেশি বেড়ে গেলে যন্ত্রাংশ নষ্ট হতে পারে বা কর্মক্ষমতা কমে যেতে পারে।
এটা আটকাতে, অনেক ডেটা সেন্টার কুলিং সিস্টেম ব্যবহার করে, যার জন্য জলের প্রয়োজন হয়।
Earth.org-এর মতো পরিবেশ সংস্থাগুলোর গবেষণায় বলা হয়েছে, বর্তমান হারে বৃদ্ধি চলতে থাকলে ২০৩০ সালের মধ্যে বিশ্বব্যাপী AI-সম্পর্কিত পরিকাঠামো বছরে ট্রিলিয়ন লিটার জল ব্যবহার করতে পারে।
সাধারণত যে ৯.৩ ট্রিলিয়ন লিটারের কথা বলা হয়, তা একটি ভবিষ্যতের অনুমান, বর্তমান বাস্তব নয়।
এটাও মনে রাখা দরকার যে, জলের ব্যবহার ডেটা সেন্টারের অবস্থান, প্রযুক্তি এবং ব্যবহৃত কুলিং পদ্ধতির উপর নির্ভর করে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।
'১৩০ কোটি মানুষের' তুলনাটি কি সঠিক?
কিছু রিপোর্টে AI-এর আনুমানিক জল ব্যবহারের সঙ্গে প্রায় ১৩০ কোটি মানুষের বার্ষিক জলের চাহিদার তুলনা করা হয়েছে।
এই তুলনাটি পাঠকদের সংখ্যার বিশালতা বুঝতে সাহায্য করার জন্য করা হয়েছে।
তবে, এই ধরনের তুলনা সাবধানে গ্রহণ করা উচিত, কারণ দেশ, জলবায়ু এবং জীবনযাত্রার উপর নির্ভর করে মানুষের জল ব্যবহারের পরিমাণ ভিন্ন হয়।
সুতরাং, এই সংখ্যাটিকে একটি সঠিক হিসাবের পরিবর্তে বিশালতার একটি উদাহরণ হিসেবে দেখা উচিত।
কেন স্থানীয়রা প্রতিবাদ করছেন?
আমেরিকার বেশ কিছু অংশে, স্থানীয় বাসিন্দারা প্রস্তাবিত ডেটা সেন্টার প্রকল্পের বিরোধিতা করেছেন।
বাসিন্দারা স্থানীয় জল সরবরাহের উপর চাপ, বিদ্যুতের চাহিদা বৃদ্ধি, জমির ব্যবহারে পরিবর্তন, ডেটা সেন্টারের শব্দ এবং বড় আকারের নির্মাণের পরিবেশগত প্রভাব নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন।
রিপোর্ট বলছে, এই উদ্বেগের কারণে কিছু পরিকল্পিত প্রকল্প দেরি, পর্যালোচনা বা বিরোধী প্রচারণার সম্মুখীন হয়েছে।
অনেক বাসিন্দার যুক্তি, যে সিদ্ধান্তগুলো কয়েক দশক ধরে স্থানীয় সম্পদকে প্রভাবিত করতে পারে, তাতে সম্প্রদায়ের আরও বেশি মতামত থাকা উচিত।
শক্তি সংক্রান্ত গবেষণা থেকে একটি আশ্চর্যজনক তথ্য উঠে এসেছে। AI-সম্পর্কিত বিদ্যুৎ খরচের একটি বড় অংশ ট্রেনিংয়ের সময় নয়, বরং দৈনন্দিন ব্যবহারের সময় হয়।
বিশেষজ্ঞরা এই প্রক্রিয়াটিকে প্রায়শই 'ইনফারেন্স' বলেন, অর্থাৎ যখন ব্যবহারকারীরা AI সিস্টেমের সঙ্গে যোগাযোগ করেন।
চ্যাটবটে লেখা প্রতিটি প্রম্পট, AI দিয়ে তৈরি প্রতিটি ছবি এবং প্রতিটি স্বয়ংক্রিয় কাজের জন্য কম্পিউটিং পাওয়ার প্রয়োজন হয়।
এককভাবে এই কাজগুলো ছোট মনে হতে পারে। কিন্তু যখন লক্ষ লক্ষ মানুষ একসঙ্গে AI ব্যবহার করে, তখন সম্মিলিত চাহিদা বিশাল হয়ে ওঠে।
বিশ্বজুড়ে AI-এর ব্যবহার বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে, এই দৈনন্দিন ব্যবহারই ভবিষ্যতের শক্তির চাহিদার অন্যতম বড় চালক হয়ে উঠতে পারে।
প্রযুক্তি সংস্থাগুলো কী করছে?
বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলো এই উদ্বেগ সম্পর্কে সচেতন।
অনেক সংস্থা সৌর এবং বায়ু শক্তির মতো পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি প্রকল্পে প্রচুর বিনিয়োগ করছে। অন্যেরা আরও দক্ষ কম্পিউটার চিপ তৈরি করছে যা কম বিদ্যুৎ ব্যবহার করে একই কাজ করতে পারে।
বেশ কিছু সংস্থা জলের ব্যবহার কমাতে বিকল্প কুলিং প্রযুক্তি নিয়েও পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে, যার মধ্যে রয়েছে পুনর্ব্যবহারযোগ্য জল ব্যবস্থা, এয়ার কুলিং এবং ক্লোজড-লুপ কুলিং পদ্ধতি।
লক্ষ্য হলো, ক্রমবর্ধমান চাহিদা মেটানোর পাশাপাশি ভবিষ্যতের ডেটা সেন্টারগুলোকে আরও টেকসই করে তোলা।
উত্তরটা হ্যাঁ বা না-এর মতো সহজ নয়।
স্বাস্থ্য, শিক্ষা, বিজ্ঞান, দুর্যোগ পূর্বাভাস, কৃষি এবং ব্যবসায়িক উৎপাদনে AI-এর বাস্তব সুবিধা রয়েছে। এটি এনার্জি গ্রিড অপ্টিমাইজ করতে, বর্জ্য কমাতে এবং সম্পদ ব্যবস্থাপনার উন্নতিতে সাহায্য করতে পারে।
একই সময়ে, AI-কে সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামোর পরিবেশগত খরচও রয়েছে, যা উপেক্ষা করা যায় না।
সরকার, প্রযুক্তি সংস্থা এবং নিয়ন্ত্রকদের সামনে চ্যালেঞ্জ হলো উদ্ভাবন এবং স্থায়িত্বের মধ্যে ভারসাম্য খুঁজে বের করা।
প্রযুক্তি কি AI-এর জল ব্যবহার কমাতে পারে?
সায়েন্স ডাইরেক্ট-এর উদ্ধৃতি দিয়ে বিশেষজ্ঞরা বলছেন, এখন বেশ কিছু নতুন কুলিং সিস্টেম এবং ডেটা সেন্টার ডিজাইন রয়েছে যা AI সিস্টেম চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় জলের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে আরও দক্ষ কুলিং পদ্ধতি, পুনর্ব্যবহৃত জলের ব্যবহার এবং উন্নত পরিকাঠামো বিন্যাস।
তবে, এই সমাধানগুলো নিখুঁত নয়। অনেকগুলোই ব্যয়বহুল, দ্রুত প্রয়োগ করা কঠিন অথবা এখনও আরও পরীক্ষার প্রয়োজন।
কিছু সমাধান আবার নতুন পরিবেশগত উদ্বেগ তৈরি করতে পারে যা এখনও পুরোপুরি বোঝা যায়নি।
কেন প্রশাসন এবং স্বচ্ছতা জরুরি
শুধু প্রযুক্তি এই সমস্যার সমাধান করতে পারবে না। যদিও জল-সাশ্রয়ী AI পরিকাঠামো সম্ভব, তবে এর ব্যাপক প্রয়োগের জন্য প্রযুক্তি সংস্থাগুলোর কাছ থেকে আরও কঠোর নিয়ম এবং বৃহত্তর স্বচ্ছতার প্রয়োজন হবে।
বিশেষজ্ঞদের যুক্তি, সরকার এবং নিয়ন্ত্রকদের স্পষ্ট রিপোর্টিং মান প্রয়োজন, যাতে জনসাধারণ বুঝতে পারে AI সিস্টেমগুলো কতটা জল এবং শক্তি ব্যবহার করছে।
এছাড়াও, দায়িত্বশীল AI ব্যবহার নিয়ে একটি বৃহত্তর আলোচনার আহ্বান বাড়ছে এবং আমাদের ডিজিটাল কার্যকলাপের পরিবেশগত খরচ সম্পর্কে সমাজের আরও সচেতন হওয়া উচিত কিনা, তা নিয়েও প্রশ্ন উঠছে।
AI আজ বিশ্বব্যাপী জল বা বিদ্যুতের সংকট তৈরি করছে না। তবে, বিশেষজ্ঞরা একমত যে ডেটা সেন্টার পরিকাঠামোর দ্রুত বৃদ্ধি ভবিষ্যতের সম্পদ ব্যবহার নিয়ে বৈধ প্রশ্ন তুলেছে।
সুতরাং, বিতর্কটি AI থামানো নিয়ে নয়। বরং এটি নিশ্চিত করা যে প্রযুক্তিটি দায়িত্বশীলভাবে বিকশিত হয়।
AI যত বেশি দৈনন্দিন জীবনের সঙ্গে জড়িয়ে পড়বে, আসল পরীক্ষা হবে বিশ্ব তার পরিবেশগত পদচিহ্ন সীমিত রেখে এর সুবিধাগুলো উপভোগ করতে পারে কিনা।
আগামী কয়েক বছরে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলোই হয়তো নির্ধারণ করবে AI অগ্রগতির জন্য একটি টেকসই হাতিয়ার হয়ে উঠবে, নাকি ইতিমধ্যেই চাপে থাকা সম্পদের উপর একটি ক্রমবর্ধমান বোঝা হয়ে দাঁড়াবে।
যে চ্যালেঞ্জগুলো এখনও রয়ে গেছে
গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নগুলো এখনও অমীমাংসিত। যদিও প্রযুক্তিগত সমাধান এবং নীতিগত পদক্ষেপ আশা জাগাচ্ছে, তবুও জলের সম্পদের উপর AI-এর দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব সম্পর্কে জ্ঞানের বড় ফাঁক রয়েছে।
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ভবিষ্যতের AI বৃদ্ধি কীভাবে সম্প্রদায়কে প্রভাবিত করতে পারে, তা বোঝার জন্য আরও গবেষণা প্রয়োজন, বিশেষ করে সেইসব অঞ্চলে যেখানে ইতিমধ্যেই জলের অভাব রয়েছে।
প্রযুক্তিগত অগ্রগতিকে সমর্থন করার পাশাপাশি সম্পদের ন্যায্য জোগান নিশ্চিত করা আগামী বছরগুলোতে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলোর মধ্যে একটি হতে পারে।
