El informe técnico propone una solución para medir y reportar de manera transparente la huella de carbono generada por los algoritmos de aprendizaje autómatico. Además, subraya la importancia de optimizar el consumo de energía de los algoritmos en conjunto con otras métricas como la precisión.
• Propuesta de medición y reporte transparente del impacto ambiental de algoritmos como práctica estándar.
• Desarrollo del paquete “energyusage”: Creación de una herramienta de Python para calcular el consumo de energía y emisiones de CO2 generadas por los algoritmos.
• Optimización del consumo de energía en los algoritmos: Es necesario que el consumo de energía sea un factor a optimizar junto con otras métricas, como la precisión.
Autores:
Kaddan Lotick
Silvia Susai
Sorelle A.Friedler
Jonathan P.Wilson
