Generative KI für kohlenstoffarme künstliche Intelligenz der Dinge

Durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) mit dem Internet der Dinge (IoT) hat die Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) viele Bereiche revolutioniert. Allerdings steht AIoT vor den Herausforderungen des Energieverbrauchs und der Kohlenstoffemissionen aufgrund des kontinuierlichen Fortschritts der mobilen Technologie. Glücklicherweise birgt Generative KI (GAI) ein enormes Potenzial, um die Kohlenstoffemissionen von AIoT aufgrund ihrer hervorragenden Analyse- und Generierungsfähigkeiten zu reduzieren. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von GAI zur Reduzierung von Kohlenstoffemissionen und schlagen eine neuartige GAI-gestützte Lösung für kohlenstoffarmes AIoT vor. Genauer gesagt, untersuchen wir zunächst die Hauptfaktoren, die Kohlenstoffemissionen in AIoT verursachen, und führen dann GAI-Techniken und deren Beziehungen zu Kohlenstoffemissionen ein. Anschließend untersuchen wir die Anwendungsperspektiven von GAI im kohlenstoffarmen AIoT und konzentrieren uns darauf, wie GAI die Kohlenstoffemissionen von Netzwerkkomponenten reduzieren kann. Danach schlagen wir ein Framework zur Optimierung von Kohlenstoffemissionen vor, das auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert, in dem wir steckbare LLM- und Retrieval Augmented Generation (RAG)-Module entwerfen, um genauere und zuverlässigere Optimierungsprobleme zu generieren. Darüber hinaus nutzen wir Generative Diffusionsmodelle (GDMs), um optimale Strategien zur Reduzierung von Kohlenstoffemissionen zu identifizieren. Simulationsergebnisse zeigen die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Frameworks. Schließlich geben wir aufschlussreiche offene Forschungsrichtungen für kohlenstoffarmes AIoT an.