論文の概要: Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05651v2
• Date: Tue, 29 Nov 2022 08:53:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 07:06:56.120056
• Title: Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のエネルギーとカーボンフットプリントの体系的報告に向けて
• Authors: Peter Henderson, Jieru Hu, Joshua Romoff, Emma Brunskill, Dan Jurafsky, Joelle Pineau
• Abstract要約: 我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するための枠組みを導入する。 エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成します。 炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.37641996188133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate reporting of energy and carbon usage is essential for understanding the potential climate impacts of machine learning research. We introduce a framework that makes this easier by providing a simple interface for tracking realtime energy consumption and carbon emissions, as well as generating standardized online appendices. Utilizing this framework, we create a leaderboard for energy efficient reinforcement learning algorithms to incentivize responsible research in this area as an example for other areas of machine learning. Finally, based on case studies using our framework, we propose strategies for mitigation of carbon emissions and reduction of energy consumption. By making accounting easier, we hope to further the sustainable development of machine learning experiments and spur more research into energy efficient algorithms.
• Abstract（参考訳）: エネルギーと炭素使用の正確な報告は、機械学習研究の潜在的な気候影響を理解するために不可欠である。 我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するシンプルなインターフェースと、標準化されたオンライン付録を生成することによって、これをより簡単にするフレームワークを紹介する。 このフレームワークを利用して、エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成し、機械学習の他の分野の例として、この分野の責任ある研究にインセンティブを与える。 最後に,本フレームワークを用いたケーススタディに基づき,炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。 会計を楽にすることで、機械学習実験の持続可能な発展を促進し、エネルギー効率のよいアルゴリズムの研究をさらに促進したいと考えています。

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