Energy Consumption of Browser-based Creative AI

Creative AI in the music field has in recent years begun stepping out of the confines of academia and seen increased adoption among musicians thanks to developers launching consumer products powered by AI. These new tools are opening up new possibilities in music-making, but their increased use and development prompts inquiry regarding their sustainability. While studies have been conducted on the sustainability of training AI models, the sustainability of the usage of Creative AI remains largely unexplored. To amend this, this paper studies the energy consumption of using four music-related browser-based Creative AI tools. The four tools are Tone Transfer, Piano Scribe, MidiMe and Performance RNN, all developed by Google Magenta. The energy consumption of the tools was found by measuring the power provided to the computer. This was done by connecting a smart plug between the computer’s power cord and the wall socket. We found that Tone Transfer consumed the most energy per use with an average energy consumption of 392 J. MidiMe consumed the least energy per use with 138 J. All the tools consumed less energy per use than leaving the computer running in steady-state for 70 seconds. With this study, we have shown that the usage of music-related Creative AI tools does not represent a threat to sustainability goals. Our findings indicate that the tools studied in this paper manage to be efficient, while being both powerful and useful. This disputes the notion that there is a trade-off between performance and efficiency in the design of AI tools. We postulate that when developing tools for local use by consumers, developers are bound by limitations that force them to design efficient tools. Kreativ AI inom musikområdet har under de senaste åren börjat ta sig ut ur den akademiska världens ramar och anammats i högre grad bland musiker. Detta tack vare att utvecklare börjat lanserat konsumentprodukter som drivs av AI. Dessa nya verktyg öppnar upp för nya möjligheter inom musikskapande, men deras ökade användning och utveckling föranleder undersökningar om deras hållbarhet. Även om studier har gjorts gällande hållbarheten av att träna AI-modeller, är hållbarheten av användningen av Kreativ AI fortfarande till stor del outforskat. För att ändra detta studerar vi i denna artikel energiförbrukningen av att använda fyra musikrelaterade webbläsarbaserade Kreativa AI-verktyg. De fyra verktygen är Tone Transfer, Piano Scribe, MidiMe och Performance RNN, alla utvecklade av Google Magenta. Verktygens energiförbrukning hittades genom att mäta effekten till datorn. Detta gjordes genom att ansluta en smart kontakt mellan datorns nätsladd och vägguttaget. Vi fann att Tone Transfer förbrukade mest energi per användning med en genomsnittlig energiförbrukning på 392 J. MidiMe förbrukade minst energi per användning med 138 J. Alla verktyg förbrukade mindre energi per användning än vad som konsumeras av att låta datorn vara igång i steady-state i 70 sekunder. Med denna studie har vi visat att användningen av musikrelaterade Kreativa AI-verktyg inte utgör ett hot mot hållbarhetsmål. Våra resultat tyder på att verktygen som studerats i denna artikel lyckas vara effektiva, samtidigt som de är både kraftfulla och användbara. Detta ifrågasätter uppfattningen om att det finns en avvägning mellan prestanda och effektivitet i utformningen av AI-verktyg. Vi anser att när utvecklare utvecklar verktyg för lokal användning av konsumenter är utvecklare bundna av begränsningar som tvingar dem att designa effektiva verktyg.