|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Объединяя прогностическое планирование и облачные вычисления для снижения выбросов углекислого газа при обучении моделей машинного обучениястатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
- Авторы: Тютюльников М., Лазарев В., Коровин А., Захаренко Н., Дорощенко И.А., Буденный С.
- Журнал: Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
- Том: 514
- Номер: 2
- Год издания: 2023
- Издательство: Российская академия наук
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 318
- Последняя страница: 332
- Аннотация: Мы представляем eco4cast, пакет с открытым исходным кодом, предназначенный для снижения углеродного следа моделей машинного обучения с помощью прогностического планирования облачных вычислений. Пакет интегрируется в модели машинного обучения и использует разработанную временную сверточную нейронную сеть (TCN) для прогнозирования суточной углеродоемкости электроэнергии. Высокая точность прогнозирования модели достигается за счет учета погодных условий, обладающих устойчивой корреляцией с углеродоемкостью. Задачей eco4cast является способность определять временные периоды минимальной углеродоемкости электроэнергии. Это позволяет пакету назначать задачи облачных вычислений только на эти периоды, снижая воздействие моделей на окружающую среду. Роль пакета в уменьшении эмиссии состоит в сочетании экологичности вычислений и их вычислительной эффективности. Код и документация пакета размещены на Github под лицензией Apache 2.0.https://sciencejournals.ru/view-article/?j=danmiup&y=2023&v=514&n=2&a=DANMIUp2370024Tiutiulnikov
- Добавил в систему: Дорощенко Игорь Александрович