Российские ученые разработали алгоритм уменьшения выбросов CO2

Ученые из России создали отечественный алгоритм, который позволяет существенно снизить выбросов CO2 при обучении нейросетей.

Алгоритм для уменьшения количества выбросов CO2 при обучении нейросетей создали в Институте искусственного интеллекта AIRI. Разработка позволяет уменьшить число потребляемой энергии, который влияет на углеродный след нейросетей. Об этом сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.

Авторы работы отмечают, что в процессе обучения нейросети анализируют огромные объемы специально размеченных данных. Ученые разработали алгоритм, который позволяет отслеживать количество потребляемой энергии потребляется на разных этапах обучения систем и конвертировать эти показатели в объемы выбросов CO2. Встроенная нейросеть использует эти данные для выбора одного из 13 облачных сервисов в разных регионах мира, при использовании которого процесс обучения системы ИИ будет оставлять минимальный углеродный след.

В отдельных случаях алгоритм позволяет сократить выбросы примерно на 90процентов. Этот алгоритм, получивший имя Eco4cast, был опубликован в открытом доступе, то есть свободен для использования всеми желающими.

Ранее «PRO город будущего» сообщал, ученые из Японии применили нейросеть для коррекции ошибок в квантовых вычислениях.

В Канаде ИИ стал помощником в экономии энергии

Neuralink объявила о начале экспериментов над людьми для вживления чипов в мозг

Отечественная нейросеть набрала необходимые для поступления в вуз баллы