<?xml version='1.0' encoding="utf-8"?>
      <rss version='2.0'>
      <channel>
      <title>Форум на Исходниках.RU</title>
      <link>https://forum.sources.ru</link>
      <description>Форум на Исходниках.RU</description>
      <generator>Форум на Исходниках.RU</generator>
  	
      <item>
        <guid isPermaLink='true'>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=428016&amp;view=findpost&amp;p=3869069</guid>
        <pubDate>Fri, 17 Jun 2022 10:46:00 +0000</pubDate>
        <title>Специалисты «Сбера» и Института AIRI создали открытый инструмент для оценки углеродного следа моделей ИИ</title>
        <link>https://forum.sources.ru/index.php?showtopic=428016&amp;view=findpost&amp;p=3869069</link>
        <description><![CDATA[RSS_Bot: <span class='tag-size' data-value='14' style='font-size:14pt;'>Специалисты «Сбера» и Института AIRI создали открытый инструмент для оценки углеродного следа моделей ИИ</span><br>
<br>
<em class='tag-i'>Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка в партнёрстве с Институтом искусственного интеллекта AIRI создали...</em><br>
<br>
Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка в партнёрстве с Институтом искусственного интеллекта AIRI создали open-source-библиотеку Есо2АI для оценки эквивалентного углеродного следа в зависимости от электроэнергии, затраченной на обучение моделей машинного обучения. Об этом на Петербургском международном экономическом форуме рассказал <strong class='tag-b'>Александр Ведяхин</strong>, первый заместитель председателя правления Сбербанка.<br>
<br>
Библиотека определяет доступные устройства центральных и графических вычислительных процессоров, позволяет задать региональные нормы углеродной стоимости генерации электроэнергии и рассчитывает энергию во время исполнения кода на устройствах.<br>
<br>
Знание энергетического баланса позволяет рассчитать, сколько каждый сеанс обучения той или иной модели искусственного интеллекта требует ресурсов и какой оставляет эквивалентный углеродный след. Библиотека Еco2AI позволяет отслеживать энергопотребление и углеродный след в процессе обучения моделей искусственного интеллекта, что создаёт дополнительную возможность для оптимизации и удешевления процессов их обучения.<br>
<br>
Отслеживание динамики потребления энергоресурсов поможет исследователям оценивать количество необходимых для работы моделей параметров, максимально облегчать их архитектуры и развивать более оптимальные модели машинного обучения с точки зрения вычислительной сложности.<br>
<br>
Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка, сказал: «Сбер» в повестке устойчивого развития активно развивает инициативу Green AI, которая фокусируется на оптимизации ресурсов для глубокого обучения. Наша библиотека помогает отслеживать эффективность с точки зрения вычислительной сложности. Разумеется, наша разработка находится в открытом доступе, поскольку «Сбер» является одним из драйверов ESG-трансформации страны и заинтересован в том, чтобы и другие компании с огромными вычислительными мощностями могли воспользоваться нашей методикой и снизить свой углеродный след».<br>
<br>
Научно-исследовательский институт искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Research Institute, AIRI) — автономная некоммерческая организация, занимающаяся фундаментальными и прикладными исследованиями в области искусственного интеллекта. Сегодня более 90 научных сотрудников AIRI задействованы в исследовательских проектах совместно с глобальным сообществом разработчиков, академическими и индустриальными партнёрами.<br>
<br>
Адрес новости:<br>
https://open.cnews.ru/news/line/2022-06-17_spetsialisty_sbera_i_instituta<br>
<br>
]]></description>
        <author>RSS_Bot</author>
        <category>Новости софта</category>
      </item>
	
      </channel>
      </rss>
	