論文の概要: Green Recommender Systems: Understanding and Minimizing the Carbon Footprint of AI-Powered Personalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13001v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 12:13:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.075269
- Title: Green Recommender Systems: Understanding and Minimizing the Carbon Footprint of AI-Powered Personalization
- Title（参考訳）: グリーンレコメンダシステム:AIによるパーソナライゼーションのカーボンフットプリントの理解と最小化
- Authors: Lukas Wegmeth, Tobias Vente, Alan Said, Joeran Beel,
- Abstract要約: 本研究では,典型的な実験パイプラインを再現することで,レコメンデータシステム研究の環境影響について検討する。
本研究は,研究成果に基づいて,環境負荷を最小限に抑える方法について,研究者や実践者に対してガイドラインを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05249805590164902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As global warming soars, the need to assess and reduce the environmental impact of recommender systems is becoming increasingly urgent. Despite this, the recommender systems community hardly understands, addresses, and evaluates the environmental impact of their work. In this study, we examine the environmental impact of recommender systems research by reproducing typical experimental pipelines. Based on our results, we provide guidelines for researchers and practitioners on how to minimize the environmental footprint of their work and implement green recommender systems - recommender systems designed to minimize their energy consumption and carbon footprint. Our analysis covers 79 papers from the 2013 and 2023 ACM RecSys conferences, comparing traditional "good old-fashioned AI" models with modern deep learning models. We designed and reproduced representative experimental pipelines for both years, measuring energy consumption using a hardware energy meter and converting it into CO2 equivalents. Our results show that papers utilizing deep learning models emit approximately 42 times more CO2 equivalents than papers using traditional models. On average, a single deep learning-based paper generates 2,909 kilograms of CO2 equivalents - more than the carbon emissions of a person flying from New York City to Melbourne or the amount of CO2 sequestered by one tree over 260 years. This work underscores the urgent need for the recommender systems and wider machine learning communities to adopt green AI principles, balancing algorithmic advancements and environmental responsibility to build a sustainable future with AI-powered personalization.
- Abstract（参考訳）: 地球温暖化が高まるにつれて、レコメンデーターシステムの環境影響を評価・低減する必要性が高まっている。
それにもかかわらず、レコメンダシステムコミュニティは、彼らの仕事の環境への影響を理解し、対処し、評価することはほとんどない。
本研究では,典型的な実験パイプラインの再生によるレコメンデータシステム研究の環境影響について検討する。
本研究の結果に基づき, 環境負荷の最小化とグリーンレコメンダシステム(エネルギー消費の最小化と炭素フットプリントの最小化を目的とした推奨システム)の実施方法について, 研究者や実践者にガイドラインを提供する。
分析では、2013年と2023年のACM RecSysカンファレンスの79の論文をカバーし、従来の"昔ながらのAI"モデルと現代のディープラーニングモデルを比較した。
ハードウェアエネルギーメータを用いてエネルギー消費量を計測し,CO2等価量に変換することにより,2年間にわたって代表的な実験パイプラインを設計・再生した。
その結果,ディープラーニングモデルを用いた論文では,従来のモデルを用いた論文の約42倍のCO2等価量を出力していることがわかった。
平均して1枚の深層学習に基づく論文は、ニューヨーク市からメルボルンまで飛行する人の二酸化炭素排出量や、260年以上にわたって1本の木から採集されたCO2の排出量よりも、約2,909キロのCO2を排出する。
この研究は、AIを活用したパーソナライゼーションで持続可能な未来を構築するために、グリーンAI原則を採用し、アルゴリズムの進歩と環境責任のバランスをとるためのレコメンデータシステムとより広範な機械学習コミュニティの緊急の必要性を浮き彫りにしている。
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