Подписка на журнал

ВЫПУСК №6 2025

2025 г.2024 г.2023 г.2022 г.2021 г.2020 г.2019 г.2018 г.2017 г.2016 г.2015 г.2014 г.2013 г.2012 г.2011 г.2010 г.2009 г.2008 г.2007 г.2006 г.2005 г.2004 г. № 6№ 5№ 4№ 3№ 2№ 1

Архив номеров | Подписка

• ФГИС «Экомониторинг»: что нужно знать экологам
• ФГИС «Экомониторинг»: отчитываемся по формам 3.2–3.3
• При каких условиях донный грунт не отход?
• Медотходы класса А: обязательно ли передавать регоператору, если есть собственные объекты?
  Читайте далее
  
  
  
  Разместить рекламу
  

  Учредители

  
  
  Издательский дом
  "Отраслевые ведомости"
  
  

» Экологические новости » Просмотр новости

Материал прочитан 1066 раз и оценен

0

Разработанный в Институте искусственного интеллекта AIRI алгоритм позволит значительно сократить объем энергии, потребляемой в ходе этой процедуры, отметил Иван Оселедец, исполнительный директор организации

Российские ученые создали алгоритм, который позволяет сократить выбросы CO2 при обучении систем ИИ путем подбора облачных сервисов для этой процедуры с учетом стоимости электроэнергии и других показателей, влияющих на углеродный след нейросетей. Об этом в понедельник сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.

"При выполнении кода наша библиотека рассчитывает фактическое энергопотребление центральных и графических процессоров, а также устройств хранения данных и оценивает углеродный след с учетом региональных норм углеродной стоимости вырабатываемой электроэнергии", - заявил исполнительный директор Института искусственного интеллекта AIRI Иван Оселедец, чьи слова приводит пресс-служба организации.

Как отметил Оселедец, разработанный специалистами Института искусственного интеллекта AIRI алгоритм позволит значительно сократить выбросы CO2, связанные с процедурой обучения нейросетей. Это длительный и достаточно энергоемкий процесс, в рамках которого разрабатываемые системы ИИ анализируют огромные объемы специально размеченных данных.

Ученые разработали алгоритм, который позволяет отслеживать, как много 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. Так исследователи называют условный показатель количества энергии, затраченной на тот или иной процесс.

В некоторых удачных случаях, как показали первые предварительные проверки подхода, он позволяет сократить выбросы примерно на 90%. Этот алгоритм, получивший имя Eco4cast, был опубликован в открытом доступе, то есть свободен для использования всеми желающими. Как надеются ученые, их разработка поможет снизить затраты на обучение нейросетей и уменьшить связанные с этим процессом выбросы парниковых газов.

Чтобы добавить комментарий, надо зарегистрироваться

Еще 5 новостей по теме «»

Другие новости за 16.09.2023

Разместить рекламу

Рассматриваются дополнения разрешительных режимов в сфере лесных отношений

Мониторинг природоохранного законодательства за июнь (часть 2)

Мониторинг природоохранного законодательства за июнь (часть 1)

Разместить рекламу

24 июля 2025 года
Онлайн-практикум «Недропользование: обращение с отходами, ГЭЭ, рекультивация, отчетность»

6-8 августа 2025 года
Конференция «Экология производства в Сибири»

01 июля 2025 г.
Онлайн-семинар «Корректное оформление документов для продажи отходов в целях утилизации: инструкция и нюансы»

РЕДАКЦИЯ
Адрес: 105066, Москва,
Токмаков пер., д. 16, стр. 2
+7 (499) 267-40-10
E-mail: red@ecoindustry.ru

ПРЯМОЙ ТЕЛЕФОН ОТДЕЛА ПОДПИСКИ:
+7 (499) 267-40-10
E-mail: podpiska@vedomost.ru

ОТДЕЛ РЕКЛАМЫ:
+7 (499) 267-40-10
+7 (499) 267-40-15
E-mail: reklama@vedomost.ru

ВОПРОСЫ РАБОТЫ ПОРТАЛА:
support@ecoindustry.ru