論文の概要: COVID-19 Imposes Rethinking of Conferencing -- Environmental Impact Assessment of Artificial Intelligence Conferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14692v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 18:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:51:34.924814
• Title: COVID-19 Imposes Rethinking of Conferencing -- Environmental Impact Assessment of Artificial Intelligence Conferences
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスは会議を再考する-人工知能会議の環境影響評価
• Authors: Pavlina Mitsou, Nikoleta-Victoria Tsakalidou, Eleni Vrochidou, George A. Papakostas
• Abstract要約: 人工知能のような最先端の課題を体系的に定量化し、より広い環境意識の枠組みにおける会議のフットプリントを定義するのは、これが初めてだ。 最適な会議の場所選択の代替手段は、最大63.9%の大気汚染二酸化炭素排出量の削減を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: It has been noticed that through COVID-19 greenhouse gas emissions had a sudden reduction. Based on this significant observation, we decided to conduct a research to quantify the impact of scientific conferences' air-travelling, explore and suggest alternative ways for greener conferences to re-duce the global carbon footprint. Specifically, we focused on the most popular conferences for the Artificial Intelligence community based on their scientific impact factor, their scale, and the well-organized proceedings towards measuring the impact of air travelling participation. This is the first time that systematic quantification of a state-of-the-art subject like Artificial Intelligence takes place to define its conferencing footprint in the broader frames of environmental awareness. Our findings highlight that the virtual way is the first on the list of green conferences' conduction although there are serious concerns about it. Alternatives to optimal conferences' location selection have demonstrated savings on air-travelling CO2 emissions of up to 63.9%.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)による温室効果ガスの排出が突然減少していることに気づいた。 この重要な観測に基づいて、我々は、科学会議の大気汚染の影響を定量化し、グリーンカンファレンスが世界規模の炭素フットプリントを再現する代替方法を探究し、提案する研究を行うことに決めた。 具体的には、科学的な影響要因、規模、そして航空旅行参加の影響を測定するための組織的な手続きに基づいて、人工知能コミュニティの最も人気のあるカンファレンスに焦点を当てた。 人工知能のような最先端の主題の体系的な定量化が、環境意識の幅広い枠組みの中でその会議の足跡を定義するために行われるのは、これが初めてである。 以上より,グリーンカンファレンスの実施方法の一覧では,仮想的な方法が第1位であることに留意した。 最適な会議の場所選択の代替案は、最大63.9%のco2排出量の節約を実証している。

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