論文の概要: Evaluation of ML Resource Utilization Requires Model Life Cycle Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07632v1
• Date: Sun, 31 May 2026 05:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.164758
• Title: Evaluation of ML Resource Utilization Requires Model Life Cycle Assessment
• Title（参考訳）: モデルライフサイクルアセスメントを必要とするML資源利用の評価
• Authors: Jared Fernandez, Clara Na, Yonatan Bisk, Constantine Samaras, Emma Strubell,
• Abstract要約: 研究者、開発者、政策立案者、ユーザが大規模システム構築の障壁を評価するためには、AIシステムのエネルギー要件と環境への影響を適切に説明する必要がある。 AI効率を評価するためのこれまでのアプローチは、単一のトレーニング実行のコストや個々の推論予測に重点を置いていた。 ライフサイクルアセスメントにより、AIシステムとその基盤となるインフラストラクチャのライフサイクル全体にわたるコストの取り込みが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.560048903709653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Proper accounting of the energy requirements and environmental impact of artificial intelligence (AI) systems is necessary for researchers, developers, policy makers, and users to assess the barriers to building systems at scale. With the growing complexity of pipelines and underlying infrastructure needed to develop and deploy AI systems, previous approaches for evaluating AI efficiency which focus on the costs of a single training run or an individual inference prediction are no longer sufficient. In this position paper, we enunciate the need for applying life cycle assessment to evaluate the costs of the machine learning model development and deployment pipeline to properly account for the required resources and downstream impact. Life cycle assessments enable the incorporation of costs across the full life cycle of an AI system and its underlying infrastructure, from the embodied costs associated with the physical computing hardware through the operational costs in training and inference.
• Abstract（参考訳）: 研究者、開発者、政策立案者、ユーザが大規模システム構築の障壁を評価するためには、人工知能(AI)システムのエネルギー要件と環境への影響を適切に説明する必要がある。 パイプラインの複雑さの増大と、AIシステムの開発とデプロイに必要な基盤となるインフラストラクチャにより、単一のトレーニング実行のコストや個々の推論予測に重点を置くAI効率を評価するための従来のアプローチは、もはや不十分である。 本稿では,機械学習モデルの開発とデプロイメントパイプラインのコストを評価するためにライフサイクルアセスメントを適用し,必要なリソースとダウンストリームの影響を適切に考慮する必要性について論じる。 ライフサイクルアセスメントにより、トレーニングや推論の運用コストを通じて、物理コンピューティングハードウェアに関連する具体的コストから、AIシステムとその基盤となるインフラストラクチャの全ライフサイクルにわたるコストの編入が可能になる。

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