論文の概要: A Systematic Review of Green AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11047v3
- Date: Fri, 5 May 2023 07:49:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 17:13:58.197165
- Title: A Systematic Review of Green AI
- Title（参考訳）: Green AIのシステムレビュー
- Authors: Roberto Verdecchia and June Sallou and Lu\'is Cruz
- Abstract要約: グリーンAIは、AI環境の持続可能性の研究である。
この話題は、2020年以降、かなりの成長を遂げた。
このレビューから、他のGreen AI研究戦略を採用するのに適した時期が浮かび上がっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.465228064780744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the ever-growing adoption of AI-based systems, the carbon footprint of
AI is no longer negligible. AI researchers and practitioners are therefore
urged to hold themselves accountable for the carbon emissions of the AI models
they design and use. This led in recent years to the appearance of researches
tackling AI environmental sustainability, a field referred to as Green AI.
Despite the rapid growth of interest in the topic, a comprehensive overview of
Green AI research is to date still missing. To address this gap, in this paper,
we present a systematic review of the Green AI literature. From the analysis of
98 primary studies, different patterns emerge. The topic experienced a
considerable growth from 2020 onward. Most studies consider monitoring AI model
footprint, tuning hyperparameters to improve model sustainability, or
benchmarking models. A mix of position papers, observational studies, and
solution papers are present. Most papers focus on the training phase, are
algorithm-agnostic or study neural networks, and use image data. Laboratory
experiments are the most common research strategy. Reported Green AI energy
savings go up to 115%, with savings over 50% being rather common. Industrial
parties are involved in Green AI studies, albeit most target academic readers.
Green AI tool provisioning is scarce. As a conclusion, the Green AI research
field results to have reached a considerable level of maturity. Therefore, from
this review emerges that the time is suitable to adopt other Green AI research
strategies, and port the numerous promising academic results to industrial
practice.
- Abstract（参考訳）: AIベースのシステムの普及が続く中、AIのカーボンフットプリントはもはや無視できない。
そのため、AI研究者や実践者は、自分たちが設計し使用するAIモデルの二酸化炭素排出量について責任を負うように促されている。
これは近年、グリーンAIと呼ばれる分野である、環境の持続可能性に取り組む研究の出現につながった。
このトピックへの関心は急速に高まっているが、グリーンai研究の包括的な概要は、いまだに欠けている。
本稿では,このギャップに対処するために,グリーンai文献を体系的にレビューする。
98の一次研究の分析から異なるパターンが出現した。
この話題は2020年以降、かなりの成長を遂げた。
ほとんどの研究は、AIモデルのフットプリントの監視、モデルサステナビリティ改善のためのハイパーパラメータのチューニング、あるいはベンチマークモデルについて検討している。
位置論文、観察研究、解答論文が混在している。
ほとんどの論文はトレーニングフェーズに注目し、アルゴリズムに依存しない、あるいはニューラルネットワークを研究し、画像データを使用する。
実験室実験は最も一般的な研究戦略である。
グリーンaiによる省エネは115%まで増加し、50%以上の省エネが一般的である。
産業団体はグリーンAI研究に関わっており、ほとんどの学術読者が対象だ。
グリーンAIツールのプロビジョニングは少ない。
結論として、green ai研究分野は、かなり成熟したレベルに達している。
したがって、このレビューから、他のグリーンAI研究戦略を採用し、多くの有望な学術成果を工業的実践に移植するのに適切な時期が現れる。
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1960年には、333の研究分野の14%がAI(コンピュータ科学の多くの分野)に関連していたが、1972年までに全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
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