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.
