Российские учёные модифицировали алгоритмы обучения нейросетей и снизили выбросы углерода, которые появляются во время обучения Российские учёные разработали специальный алгоритм, который помогает уменьшить выбросы вредного газа, CO2, при обучении искусственных интеллектуальных систем. Этот алгоритм позволяет выбирать облачные сервисы для обучения ИИ с учётом стоимости электроэнергии и других факторов, которые влияют на экологическое воздействие нейронных сетей. Эта разработка была представлена Институтом искусственного интеллекта, AIRI. Инновационный алгоритм, разработанный специалистами AIRI, призван значительно сократить выбросы CO2, связанные с обучением нейронных сетей. Обучение этих систем требует значительных ресурсов и энергии, поскольку они анализируют огромные объёмы данных. Учёные создали алгоритм, который отслеживает энергопотребление на разных этапах обучения систем и переводит эти данные в объёмы выбросов CO2. Затем нейросеть использует эту информацию для выбора наиболее экологически чистых облачных сервисов для обучения. Первые тесты этого метода показали, что он способен снизить выбросы CO2 на 90%. Этот алгоритм, названный Eco4cast, доступен для бесплатного использования, и его создатели надеются, что он поможет уменьшить затраты на обучение нейронных сетей и сократить экологическую нагрузку этого процесса.