論文の概要: Is TinyML Sustainable? Assessing the Environmental Impacts of Machine
Learning on Microcontrollers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11899v2
- Date: Fri, 19 May 2023 17:54:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 19:04:25.496572
- Title: Is TinyML Sustainable? Assessing the Environmental Impacts of Machine
Learning on Microcontrollers
- Title（参考訳）: TinyMLは持続可能か?
マイクロコントローラにおける機械学習の環境影響評価
- Authors: Shvetank Prakash, Matthew Stewart, Colby Banbury, Mark Mazumder, Pete
Warden, Brian Plancher, Vijay Janapa Reddi
- Abstract要約: Tiny Machine Learning(TinyML)は,持続可能なコンピューティングプラクティスを通じて,環境問題に対処する機会を提供する。
本稿では、これらのTinyMLアプリケーションが、重要な持続可能性課題に対処する可能性と、この新興技術の環境フットプリントについて論じる。
TinyMLシステムは、他のセクターの排出量を減らすアプリケーションを可能にすることで、二酸化炭素排出量を相殺する機会を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.759932217179055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The sustained growth of carbon emissions and global waste elicits significant
sustainability concerns for our environment's future. The growing Internet of
Things (IoT) has the potential to exacerbate this issue. However, an emerging
area known as Tiny Machine Learning (TinyML) has the opportunity to help
address these environmental challenges through sustainable computing practices.
TinyML, the deployment of machine learning (ML) algorithms onto low-cost,
low-power microcontroller systems, enables on-device sensor analytics that
unlocks numerous always-on ML applications. This article discusses both the
potential of these TinyML applications to address critical sustainability
challenges, as well as the environmental footprint of this emerging technology.
Through a complete life cycle analysis (LCA), we find that TinyML systems
present opportunities to offset their carbon emissions by enabling applications
that reduce the emissions of other sectors. Nevertheless, when globally scaled,
the carbon footprint of TinyML systems is not negligible, necessitating that
designers factor in environmental impact when formulating new devices. Finally,
we outline research directions to enable further sustainable contributions of
TinyML.
- Abstract（参考訳）: 炭素排出量とグローバル廃棄物の持続的成長は、環境の将来に重大な持続可能性の懸念をもたらす。
モノのインターネット(IoT)は、この問題を悪化させる可能性がある。
しかし、Tiny Machine Learning(TinyML)と呼ばれる新興分野は、持続可能なコンピューティングプラクティスを通じて、これらの環境課題に対処する機会を持っている。
低コストで低消費電力のマイクロコントローラシステムに機械学習(ML)アルゴリズムをデプロイするTinyMLは、デバイス上のセンサー分析を可能にし、多くの常時オンのMLアプリケーションをアンロックする。
この記事では、これらのTinyMLアプリケーションが重要な持続可能性課題に対処する可能性と、この新興技術の環境フットプリントについて論じる。
完全なライフサイクル分析(LCA)を通して、TinyMLシステムは、他のセクターの排出量を減らすアプリケーションを可能にすることによって、炭素排出量を相殺する機会を与える。
それにもかかわらず、グローバルにスケールすると、tinymlシステムのカーボンフットプリントは無視できない。
最後に、tinymlのさらなる持続可能な貢献を可能にするための研究の方向性について概説する。
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