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Green AI
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人工智能的碳足迹：深度学习模型环境影响综述
一篇新的arXiv论文回顾了人工智能对环境的影响，重点关注深度学习模型的碳足迹。研究强调，人工智能模型的训练阶段是排放的最大贡献者。研究还发现，模型复杂度的增加并不总是带来成比例的准确性提升，这表明在人工智能系统设计中需要平衡性能与环境成本。
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绿色AI策略将医学影像联邦学习的能源消耗降低了23%
研究人员开发了一种新颖的、由绿色AI指导的联邦学习策略，该策略显著降低了MRI到CT转换任务中的能源消耗和计算负荷。这种自适应层冻结方法选择性地冻结编码器权重，在不影响模型性能的情况下，将训练时间、能源使用和二氧化碳排放量减少了多达23%。该方法旨在通过使计算资源有限的机构更容易进行协作深度学习，从而提高医疗保健的公平性，促进AI驱动的医疗保健进步和可持续性。