Key points are not available for this paper at this time.
أدى التكامل الواسع للتعلم الآلي (ML) في أنظمة البرمجيات إلى تحقيق تقدم غير مسبوق، إلا أن الزيادة في استهلاك الطاقة تثير المخاوف البيئية. تتناول هذه الدراسة أثر التعلم الآلي على البيئة، مع التركيز على التأثيرات الطاقية لقرارات التصميم في الأنظمة المعتمدة على التعلم الآلي. تهدف هذه الأطروحة إلى تقديم رؤى حول أنماط استهلاك الطاقة التي تؤثر عليها بنية الإطلاق وبيئة التدريب. وسيتم إجراء دراسات حالة مختلفة على أنظمة التعلم الآلي للتحقق من صحة وإظهار آثار هذه الخيارات التصميمية. تشمل النتائج المتوقعة رؤى قابلة للتنفيذ، تم التحقق منها من خلال تقييمات صارمة، وتطوير أداة لتوقع الطاقة لتطوير الأنظمة المعتمدة على التعلم الآلي، للمساعدة في عملية اتخاذ القرار. يساهم هذا العمل في المجال الأوسع للذكاء الاصطناعي الأخضر من خلال معالجة فجوة حرجة وتوجيه الانتقال نحو بيئة ذكاء اصطناعي أكثر استدامة.
دراسات سانتياغو ديل ريه (Sun) هذا السؤال.