論文の概要: Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05494v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 17:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 03:34:42.972930
• Title: Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing
• Title（参考訳）: 地理的負荷分散による環境に配慮したAIを目指して
• Authors: Pengfei Li and Jianyi Yang and Adam Wierman and Shaolei Ren
• Abstract要約: 本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。 大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。 その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.46440985085419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fueled by the soaring popularity of large language and foundation models, the accelerated growth of artificial intelligence (AI) models' enormous environmental footprint has come under increased scrutiny. While many approaches have been proposed to make AI more energy-efficient and environmentally friendly, environmental inequity -- the fact that AI's environmental footprint can be disproportionately higher in certain regions than in others -- has emerged, raising social-ecological justice concerns. This paper takes a first step toward addressing AI's environmental inequity by balancing its regional negative environmental impact. Concretely, we focus on the carbon and water footprints of AI model inference and propose equity-aware geographical load balancing (GLB) to explicitly address AI's environmental impacts on the most disadvantaged regions. We run trace-based simulations by considering a set of 10 geographically-distributed data centers that serve inference requests for a large language AI model. The results demonstrate that existing GLB approaches may amplify environmental inequity while our proposed equity-aware GLB can significantly reduce the regional disparity in terms of carbon and water footprints.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語や基礎モデルの普及により、人工知能(AI)モデルの巨大な環境フットプリントの急速な成長は、より精査されている。 AIをよりエネルギー効率が高く環境に優しいものにするために多くのアプローチが提案されているが、環境不平等(AIの環境フットプリントが他の地域よりも不均等に高いという事実)が出現し、社会生態学的正義の懸念が高まっている。 本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。 具体的には、AIモデル推論の炭素と水のフットプリントに注目し、最も不利な領域におけるAIの環境影響を明確化するために、エクイティ対応の地理的負荷分散(GLB)を提案する。 大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。 その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。

関連論文リスト

• Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI [67.58673784790375]
  AIパラダイムは、科学的に脆弱なだけでなく、望ましくない結果をもたらすものだ、と私たちは主張する。 第一に、計算要求がモデルの性能よりも早く増加し、不合理な経済要求と不均等な環境フットプリントにつながるため、持続可能ではない。 第二に、健康、教育、気候などの重要な応用は別として、他人を犠牲にして特定の問題に焦点をあてることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T14:43:54Z)
• Towards A Comprehensive Assessment of AI's Environmental Impact [0.5982922468400899]
  機械学習に対する最近の関心の高まりは、AI/MLの大規模採用に拍車をかけた。 ライフサイクルを通じて、AI/MLから環境への影響と劣化を監視するフレームワークが必要である。 本研究では、オープンなエネルギーデータとグローバルに取得した衛星観測を用いて、データセンター周辺におけるAIの多面的影響に関連する環境変数を追跡する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:19:35Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Towards Socially and Environmentally Responsible AI [33.398841227207264]
  本稿では,AIの地域的社会的・環境的コストを公平にバランスさせるため,均等な地理的負荷分散(GLB)を提案する。 実験の結果,既存のGLBアルゴリズムは,特定の地域での社会的・環境的コストが不均等に大きいのに対して,提案する同等のGLBは,AIの社会的・環境的コストの負のバランスをとることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T00:41:41Z)
• Recommendations for public action towards sustainable generative AI systems [0.0]
  本稿では,生成AIの環境フットプリントの構成要素について述べる。 これは、大規模な言語モデルのトレーニングに関連する大量のCO2排出量と水消費を強調します。 また, 環境負荷に影響を及ぼすモデルの特徴と要因についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T08:55:53Z)
• On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
  人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。 高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。 コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of Environmental Protection Uses and Issues [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:31:48Z)
• Eco2AI: carbon emissions tracking of machine learning models as the first step towards sustainable AI [47.130004596434816]
  eco2AIでは、エネルギー消費の追跡と地域CO2排出量の正当性に重点を置いている。 モチベーションは、サステナブルAIとグリーンAI経路の両方で、AIベースの温室効果ガスの隔離サイクルの概念からもたらされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T09:34:53Z)
• Unraveling the hidden environmental impacts of AI solutions for environment [0.04588028371034406]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T14:56:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。