خوارزميات التعلم العميق الأخضر: تحسين الأداء مقابل استهلاك الطاقة
DOI:
https://doi.org/10.6520/svqmqn52الكلمات المفتاحية:
خوارزميات التعلم العميق الاخضر، الاداء، استهلاك الطاقةالملخص بالعربية
يهدف البحث إلى دراسة خوارزميات التعلم العميق الخضراء، مع التأكيد على كيفية التوفيق بين الأداء ودقة النموذج من ناحية واستهلاك الطاقة من جهة أخرى. مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعي من حيث الحجم والتعقيد، من الأهمية بمكان تطوير أساليب تقلل من البصمة الكربونية للطاقة التي تعمل على تدريب وتشغيل هذه النماذج. استندت الدراسة إلى أحدث المنهجيات والتقنيات (مثل التقليم والكمي، وتقنيات تحسين التدريب مثل التحسين البايزي، والحوسبة العصبية) وهو نموذج واعد في المستقبل.
تظهر التجارب أنه من خلال استخدام مثل هذه التقنيات، يمكننا ضمان وفورات كبيرة في الطاقة مع فقدان دقة النموذج التي تقع ضمن حدود معقولة، بما يتوافق مع اتجاه الاستدامة في تطوير الذكاء الاصطناعي. أكدت الدراسة أيضا أنه يجب تحديد معايير موحدة لقياس كفاءة الطاقة من أجل توفير تقييم موثوق به ومقارنة الفعالية بين النماذج. إنها مساهمة علمية تهدف إلى توجيه الباحثين والمطورين لمتابعة الحلول الخضراء التي تهدف إلى مستقبل أكثر اخضرارا للتكنولوجيات الذكية.
التنزيلات
