論文の概要: Towards Green AI: Current status and future research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10237v1
- Date: Wed, 1 May 2024 08:10:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:59:07.456563
- Title: Towards Green AI: Current status and future research
- Title（参考訳）: グリーンAIに向けて:現状と今後の研究
- Authors: Christian Clemm, Lutz Stobbe, Kishan Wimalawarne, Jan Druschke,
- Abstract要約: 我々は、環境アセスメントとAIシステムのコードデザインの両方に対するアプローチの現状を調査することで、グリーンAIに関する言論を広げることを目指している。
我々は、関連する計算ハードウェアの炭素フットプリントを例示的に推定し、グリーンAIの手法をさらに調査する必要性を強調する。
AIを活用することで、AI4greenAIという独自の環境課題を軽減できると考えています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832072
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The immense technological progress in artificial intelligence research and applications is increasingly drawing attention to the environmental sustainability of such systems, a field that has been termed Green AI. With this contribution we aim to broaden the discourse on Green AI by investigating the current status of approaches to both environmental assessment and ecodesign of AI systems. We propose a life-cycle-based system thinking approach that accounts for the four key elements of these software-hardware-systems: model, data, server, and cloud. We conduct an exemplary estimation of the carbon footprint of relevant compute hardware and highlight the need to further investigate methods for Green AI and ways to facilitate wide-spread adoption of its principles. We envision that AI could be leveraged to mitigate its own environmental challenges, which we denote as AI4greenAI.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の研究や応用における技術進歩は、グリーンAIと呼ばれる分野であるこのようなシステムの環境持続可能性に注目が集まっている。
この貢献により、環境アセスメントとAIシステムのコードデザインの両方に対するアプローチの現状を調査することで、グリーンAIに関する言論を広げることを目指している。
本稿では,これらのソフトウェア・ハードウエア・システムの4つの要素(モデル,データ,サーバ,クラウド)を考慮に入れたライフサイクルベースのシステム思考手法を提案する。
我々は、関連する計算ハードウェアの炭素フットプリントを例示的に推定し、グリーンAIの手法と、その原理を広く採用するための方法をさらに調査する必要があることを強調する。
AIを活用することで、AI4greenAIという独自の環境課題を軽減できると考えています。
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