Otimização da Arquitetura de IA: Mais Eficiência e Menos Impacto Ambiental

• Luiz Guilherme dos Santos UFMT
• Higor Ribeiro Pompermayer Carneiro UFMT

DOI: https://doi.org/10.5753/ersimt.2025.8821

Resumo

Este mapeamento analisa estratégias para otimizar arquiteturas de IA, equilibrando eficiência e sustentabilidade. Técnicas como poda, quantização, aprendizagem federada e hardware especializado reduzem o consumo energético, mas desafios persistem: escalabilidade, falta de métricas padronizadas e trade-off entre eficiência e precisão. Oportunidades incluem integração de critérios Ambiental, Social e Governança (ESG), co-design de hardware e software e governança de dados em IA. Destaca-se a necessidade de políticas e colaboração interdisciplinar para alinhar inovação tecnológica com metas globais, por exemplo, os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). O estudo reforça o papel crítico de uma IA sustentável como fator-chave para avanços ecologicamente responsáveis.

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