Promovendo Compartilhamento e Sustentabilidade na Pesquisa em Desenvolvimento de Software

Modelos de linguagem grandes treinados em código de computador podem ajudar em várias tarefas de desenvolvimento de software. Eles podem dar sugestões de código, corrigir erros e muito mais. Esses modelos precisam de muitos dados pra funcionar bem, mas o treinamento deles leva um tempão e consome muito energia. Quando os pesquisadores compartilham seu código, isso permite que outros usem sem precisar passar pelo processo caro e demorado de treinar os modelos de novo.

O principal objetivo desse estudo é ver quantos artigos de pesquisa que treinam modelos de linguagem para tarefas de software realmente compartilham seu Código Fonte e os modelos que criam. A gente também quer ver quão transparentes eles são sobre a energia que usam durante o treinamento.

#Objetivos

O estudo busca explorar duas coisas principais:

1. A proporção de pesquisas sobre tarefas de Engenharia de Software que compartilham código e Modelos Treinados.
2. O nível de transparência na divulgação do uso de energia durante o treinamento desses modelos.

#Métodos

Pra conduzir esse estudo, usamos um método chamado snowballing. Isso significa que começamos com um pequeno número de artigos de pesquisa e procuramos mais artigos que os citassem. Depois, coletamos todos os artigos que discutem modelos de linguagem para código, focando em quão reutilizáveis eles são considerando a Sustentabilidade. Na nossa busca, encontramos uma série de estudos relevantes que usaram modelos de linguagem para tarefas relacionadas a código.

Descobrimos que apenas uma pequena porcentagem desses estudos disponibilizou seus modelos e ferramentas pra reutilização. Também olhamos pro hardware usado no treinamento desses modelos, já que isso afeta o consumo de energia durante o desenvolvimento.

#Descobertas

Nossa pesquisa revelou que muitos estudos não compartilham seu código fonte ou os modelos treinados. Uma parte significativa dos artigos que revisamos não forneceu nenhum recurso pra que outros pudessem replicar seu trabalho. Recomendamos que os pesquisadores compartilhem não só seu código fonte, mas também os modelos treinados pra permitir uma abordagem mais sustentável ao desenvolvimento de software.

Além disso, seria bom que os pesquisadores divulgassem detalhes sobre o tempo que levaram pra treinar seus modelos e o hardware utilizado. Essa informação é crucial pra entender o impacto ambiental do trabalho deles.

#Engenharia de Software Sustentável

A engenharia de software sustentável foca em dois aspectos principais: criar software que suporte aplicações verdes e fazer isso de forma eficiente em relação ao uso de recursos.

Uma abordagem pra melhorar a sustentabilidade no software é refatorar o código. Isso significa melhorar a estrutura do código, o que pode levar a um desempenho melhor e menor uso de energia. Por exemplo, já foi mostrado que limpar código mal escrito em Java pode reduzir o consumo de energia significativamente.

O modelo GREENSOFT enfatiza a importância de considerar o consumo de energia durante todo o ciclo de vida do software, desde seu desenvolvimento até seu uso diário. Usando ferramentas que automatizam algumas tarefas de engenharia de software, os desenvolvedores podem reduzir sua carga de trabalho e a energia necessária pra manter seus projetos.

#Uso de Energia em Modelos de Aprendizado de Máquina

Treinar modelos de aprendizado de máquina levanta preocupações cada vez maiores devido ao alto consumo de energia. Esses modelos geralmente precisam de muito poder computacional, o que pode levar a custos significativos e impactos ambientais.

Recentemente, foram feitos esforços pra incentivar práticas de eficiência energética no desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina. Por exemplo, os pesquisadores agora consideram tanto a precisão quanto o consumo de energia ao avaliar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.

#Procedimento de Busca na Literatura

Pra encontrar estudos relevantes, usamos uma abordagem sistemática. Começamos com quatro pesquisas que cobriam trabalhos anteriores na área, o que forneceu uma base sólida pro nosso estudo. Depois de ler cuidadosamente esses artigos, aplicamos critérios específicos de inclusão e exclusão pra reduzir nossa seleção aos mais relevantes.

Analisamos minuciosamente os estudos selecionados quanto à disponibilidade de código fonte e modelos treinados. Isso ajudou a entender quanta informação foi compartilhada e quantos recursos estavam disponíveis pra reutilização.

#Visão Geral dos Resultados

Na nossa análise, constatamos que a maioria dos estudos não compartilha seu código fonte nem fornece modelos treinados. Nossas descobertas indicam que apenas uma pequena porcentagem das publicações disponibilizou seus recursos pra que outros pudessem usar, o que é uma lacuna significativa no cenário atual de pesquisa.

Também coletamos informações de treinamento dos estudos que compartilharam recursos, o que nos permitiu fazer estimativas sobre os recursos necessários pra que outros replicassem os experimentos.

#Consumo de Energia dos Modelos

Ao examinar o consumo de energia de diferentes modelos, descobrimos que treinar modelos maiores geralmente requer mais energia. Esse é um aspecto crucial a se considerar, porque o alto uso de energia pode ter efeitos ambientais negativos.

As informações compartilhadas nos estudos sobre consumo de energia são muitas vezes limitadas, o que dificulta ter um panorama claro de sua pegada de carbono. Os pesquisadores precisam ser mais transparentes ao divulgar o consumo de energia associado ao treinamento de seus modelos.

#Compartilhamento e Eficiência

Compartilhar recursos como código fonte e modelos treinados pode levar a um uso mais eficiente de energia. Por exemplo, reutilizar modelos pode economizar uma quantidade significativa de energia em comparação com treinar um modelo do zero. Essa economia é especialmente verdadeira para modelos grandes, onde o treinamento pode levar dias ou até semanas.

No entanto, também é importante ter em mente o efeito rebote. Se os modelos forem amplamente compartilhados e baixados em excesso, a energia economizada através do compartilhamento pode ser superada pela energia consumida com os downloads repetidos.

#Recomendações para Futuros Estudos

Com base em nossas descobertas, recomendamos um conjunto de diretrizes para ajudar os pesquisadores a melhorarem a sustentabilidade de seu trabalho. Aqui estão alguns pontos-chave a considerar:

1. Defina claramente o escopo da sua pesquisa e as aplicações pretendidas dos modelos que você está criando.
2. Estabeleça métricas transparentes para consumo de energia e sustentabilidade pra garantir relatórios confiáveis.
3. Forneça informações detalhadas sobre o hardware e software usados para o treinamento.
4. Compartilhe estimativas de consumo de energia pra permitir que outros avaliem a sustentabilidade de seu trabalho.
5. Documente a pegada de carbono relacionada ao consumo de energia, incluindo as fontes de energia usadas durante o treinamento.
6. Considere outros impactos ambientais, como armazenamento de dados e infraestrutura de rede.
7. Promova o acesso aberto aos seus dados e modelos pra fomentar a colaboração e minimizar esforços redundantes.

#Conclusão

Esse estudo destaca a importância de compartilhar recursos na área de aprendizado de máquina para tarefas de engenharia de software. Ao tornar modelos treinados e código fonte mais acessíveis, os pesquisadores podem ajudar a promover a sustentabilidade e a eficiência em suas práticas.

As descobertas reforçam a necessidade de maior transparência na divulgação do consumo de energia e dos impactos ambientais do desenvolvimento de modelos de linguagem. Seguindo as diretrizes recomendadas, os pesquisadores podem fazer avanços significativos em direção a uma abordagem mais sustentável em seu trabalho, beneficiando tanto a comunidade científica quanto o meio ambiente.

#Trabalhos Futuros

Futuras investigações poderiam focar em analisar como o uso de calculadoras de energia em artigos de pesquisa pode melhorar a comunicação sobre sustentabilidade. Reunir evidências sobre as melhores práticas em compartilhamento de recursos poderia fortalecer a argumentação por práticas de pesquisa mais abertas e eficientes.

#Disponibilidade de Dados

Pra apoiar a ciência aberta e permitir a verificação do nosso trabalho, uma visão geral das publicações coletadas e das informações extraídas está disponível.

Em resumo, há uma necessidade urgente de uma mudança em direção a práticas mais sustentáveis no desenvolvimento de modelos de linguagem para engenharia de software, com foco no compartilhamento de recursos e na divulgação de informações vitais sobre uso de energia e impacto ambiental.