論文の概要: Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11738v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 14:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:36:57.699223
• Title: Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues
• Title（参考訳）: 持続可能な人工知能に向けて:環境保護利用と課題の概観
• Authors: Arnault Pachot, C\'eline Patissier
• Abstract要約: 本稿では,明日の生態学的課題に対応するエネルギー消費技術のパラドックスについて述べる。 これは、ユースケースや具体的な例を示すために、グリーンプレイヤー向けのAIから多くの例を引き合いに出している。 環境の次元は、AIの幅広い倫理的問題の一部であり、長期的にAIの持続可能性を保証するために不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is used to create more sustainable production methods and model climate change, making it a valuable tool in the fight against environmental degradation. This paper describes the paradox of an energy-consuming technology serving the ecological challenges of tomorrow. The study provides an overview of the sectors that use AI-based solutions for environmental protection. It draws on numerous examples from AI for Green players to present use cases and concrete examples. In the second part of the study, the negative impacts of AI on the environment and the emerging technological solutions to support Green AI are examined. It is also shown that the research on less energy-consuming AI is motivated more by cost and energy autonomy constraints than by environmental considerations. This leads to a rebound effect that favors an increase in the complexity of models. Finally, the need to integrate environmental indicators into algorithms is discussed. The environmental dimension is part of the broader ethical problem of AI, and addressing it is crucial for ensuring the sustainability of AI in the long term.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、より持続可能な生産方法を作成し、気候変動をモデル化するために使われ、環境劣化と戦う上で貴重なツールである。 本稿では,明日の生態学的課題に対応するエネルギー消費技術のパラドックスについて述べる。 この研究は、環境保護にaiベースのソリューションを使用するセクターの概要を提供する。 グリーンプレイヤーがユースケースや具体的な例を示すために、aiから多くの例を取り上げている。 研究の第2部では、環境に対するAIの負の影響と、グリーンAIをサポートするための新たな技術ソリューションについて検討した。 また、エネルギー消費の少ないAIの研究は、環境配慮よりもコストとエネルギー自立性の制約によって動機づけられていることも示されている。 これによりリバウンド効果が生じ、モデルの複雑さが増大する。 最後に,環境指標をアルゴリズムに統合する必要性について論じる。 環境の次元は、AIの幅広い倫理的問題の一部であり、長期的にAIの持続可能性を保証するために不可欠である。

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