論文の概要: Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11822v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 14:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 17:50:21.926791
• Title: Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for environment
• Title（参考訳）: 環境に対するAIソリューションの隠れた環境影響の解明
• Authors: Anne-Laure Ligozat, Julien Lef\`evre, Aur\'elie Bugeau, Jacques Combaz
• Abstract要約: 過去10年間、人工知能はこのような劇的な進歩に遭遇し、現在、環境問題を解決するツールとして選択されている。 ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気付き始めた。 本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04588028371034406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the past ten years artificial intelligence has encountered such dramatic progress that it is seen now as a tool of choice to solve environmental issues and in the first place greenhouse gas emissions (GHG). At the same time the deep learning community began to realize that training models with more and more parameters required a lot of energy and as a consequence GHG emissions. To our knowledge, questioning the complete environmental impacts of AI methods for environment ("AI for green"), and not only GHG, has never been addressed directly. In this article we propose to study the possible negative impact of "AI for green" 1) by reviewing first the different types of AI impacts 2) by presenting the different methodologies used to assess those impacts, in particular life cycle assessment and 3) by discussing how to assess the environmental usefulness of a general AI service.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、人工知能は、環境問題や温室効果ガス排出量(ghg)を解決するためのツールとして、現在選択されているような劇的な進歩に遭遇してきた。 同時に、ディープラーニングコミュニティは、より多くのパラメータを持つトレーニングモデルには大量のエネルギーと結果としてGHG排出量が必要であることに気づき始めた。 我々の知る限り、環境に対するAI手法の完全な環境影響("AI for Green")に疑問を投げかけることは、GHGだけでなく、直接的に対処することはない。 本稿では,「緑のためのAI」の負の影響について考察する。 1)まず、異なるタイプのAI影響をレビューすることで、 2)これらの影響,特にライフサイクルアセスメントを評価するための異なる方法論を提示し, 3)一般AIサービスの環境有用性を評価する方法について論じる。

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