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Examinando la eficiencia y el uso de energía de los Modelos de Lenguaje Grande en aplicaciones de IA.

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Examinando los efectos sociales y ambientales de los modelos de IA.

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Examinando cómo la energía afecta el control genético y el procesamiento de información en sistemas biológicos.

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La biocomputación usa materiales biológicos para hacer cálculos de manera eficiente y ahorrar energía.

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Una mirada crítica al impacto de la IA en la ciencia y el entendimiento.

Examinando cómo el aprendizaje por refuerzo puede transformar los sistemas de energía sostenible.

Examinando el impacto ambiental y los esfuerzos de sostenibilidad en la computación cuántica.

Descubre cómo los modelos de lenguaje en los dispositivos mejoran la velocidad y la privacidad.

Este estudio se centra en la colocación eficiente de solicitudes en la computación en el borde para ahorrar energía.

Integrar eventos futuros mejora la precisión en los métodos de pronóstico energético.

Un enfoque innovador para mejorar la gestión de recursos en sistemas IoT.

Explorando la eficiencia de la comunicación para dispositivos IoT en redes inalámbricas.

Un nuevo protocolo de enrutamiento mejora la comunicación submarina para monitoreo e investigación.

Un nuevo método mejora la eficiencia y la seguridad en los movimientos de robots humanoides.

Un nuevo enfoque ayuda a los AUV a tomar decisiones rápidas bajo el agua.

Un nuevo método permite una conversión más fácil de las ANNs a SNNs con menos consumo de energía.

Analizando el consumo de energía en supercomputadoras para mejorar la eficiencia.

AQ-PINNs combina la computación cuántica y la IA para hacer modelos climáticos más eficientes.

Una mirada a la eficiencia del entrenamiento en CNNs y BCNNs usando MNIST y CIFAR-10.

Analizando el rendimiento de los datacenters HPC con cargas de trabajo de ML y tradicionales.

Un sistema más inteligente reduce el uso de combustible y las emisiones en los remolques frigoríficos.

CARAML ofrece una nueva forma de evaluar la eficiencia del hardware de IA en tareas de aprendizaje automático.

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EMERS ayuda a los investigadores a rastrear el uso de energía en sistemas de recomendación, promoviendo la conciencia ambiental.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al reducir la transmisión de datos y el consumo de energía.

Un estudio sobre el rendimiento de los modelos de detección de objetos en dispositivos de computación pequeños.

Este artículo explora nuevos métodos para hacer que los modelos de lenguaje sean más rápidos y eficientes en energía.