Abschätzung der Nachhaltigkeit von KI-Modellen

Auf der Grundlage von theoretischen Modellen und experimentellen Daten

Abstract

Da KI-Modelle in der Prozessindustrie immer häufiger zum Einsatz kommen, ist es wichtig, ihren CO2-Fußabdruck zu verstehen. Jüngste Veröffentlichungen haben gezeigt, dass er ziemlich groß sein kann, d. h. das Training eines einzigen High-End-Modells kann zu Emissionen von mehr als 500 t CO2eq führen. In diesem Beitrag erörtern wir die Faktoren, die den CO2-Fußabdruck von KI-Modellen beeinflussen, untersuchen, welche Auswirkungen verschiedene  Entscheidungen haben, und zeigen, wie der Fußabdruck verringert werden kann. Wir bewerten auch verschiedene Modelle, um theoretische Annahmen aus der Literatur zu bestätigen oder in Frage zu stellen. Zwei experimentelle Beispiele unter Verwendung von Daten aus der  Prozessindustrie zeigen die Auswirkungen auf die Anbieter industrieller Analytik im Besonderen.