論文の概要: Eco-Friendly AI: Unleashing Data Power for Green Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17241v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 06:18:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.878746
• Title: Eco-Friendly AI: Unleashing Data Power for Green Federated Learning
• Title（参考訳）: Eco-Friendly AI - グリーンフェデレーション学習のためのデータパワーの解放
• Authors: Mattia Sabella, Monica Vitali,
• Abstract要約: 機械学習(ML)モデルは、センサーやデバイスが複数の場所に分散して連続的に生成する大量のデータに基づいて、しばしば訓練される。 フェデレートラーニング(FL)は、生データを移動したり、共有したりすることなく、モデルトレーニングを可能にする。 本稿では、グリーンフェデレーション学習にデータ中心のアプローチを提案することにより、グリーンAIの進歩に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) comes with a significant environmental impact, particularly in terms of energy consumption and carbon emissions. This pressing issue highlights the need for innovative solutions to mitigate AI's ecological footprint. One of the key factors influencing the energy consumption of ML model training is the size of the training dataset. ML models are often trained on vast amounts of data continuously generated by sensors and devices distributed across multiple locations. To reduce data transmission costs and enhance privacy, Federated Learning (FL) enables model training without the need to move or share raw data. While FL offers these advantages, it also introduces challenges due to the heterogeneity of data sources (related to volume and quality), computational node capabilities, and environmental impact. This paper contributes to the advancement of Green AI by proposing a data-centric approach to Green Federated Learning. Specifically, we focus on reducing FL's environmental impact by minimizing the volume of training data. Our methodology involves the analysis of the characteristics of federated datasets, the selecting of an optimal subset of data based on quality metrics, and the choice of the federated nodes with the lowest environmental impact. We develop a comprehensive methodology that examines the influence of data-centric factors, such as data quality and volume, on FL training performance and carbon emissions. Building on these insights, we introduce an interactive recommendation system that optimizes FL configurations through data reduction, minimizing environmental impact during training. Applying this methodology to time series classification has demonstrated promising results in reducing the environmental impact of FL tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の普及は、特にエネルギー消費と二酸化炭素排出量の面で、環境に重大な影響を与えている。 このプレス問題は、AIの生態的フットプリントを緩和する革新的なソリューションの必要性を強調している。 MLモデルトレーニングのエネルギー消費に影響を与える重要な要因の1つは、トレーニングデータセットのサイズである。 MLモデルは、複数の場所に分散したセンサーやデバイスによって連続的に生成される大量のデータに基づいて、しばしば訓練される。 データ転送コストを削減し、プライバシを高めるために、フェデレートラーニング(FL)は、生データの移動や共有を必要とせずに、モデルトレーニングを可能にする。 FLはこれらの利点を提供するが、データソースの異質性(ボリュームと品質)、計算ノードの機能、環境への影響ももたらす。 本稿では、グリーンフェデレーション学習にデータ中心のアプローチを提案することにより、グリーンAIの進歩に寄与する。 具体的には,トレーニングデータの量を最小限にすることで,FLの環境への影響を低減することに重点を置いている。 本手法は, フェデレートされたデータセットの特徴の分析, 品質指標に基づくデータの最適サブセットの選択, および, 環境影響の少ないフェデレーションノードの選択を含む。 本研究では,データ品質やデータ量などのデータ中心要因がFLトレーニング性能および炭素排出量に与える影響を総合的に検討する方法論を開発した。 これらの知見に基づいて,データ削減によるFL構成の最適化と,トレーニング時の環境影響の最小化を行う対話型レコメンデーションシステムを導入する。 この手法を時系列分類に適用することにより、FLタスクの環境への影響を低減できる有望な結果が示されている。

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