Aprendizagem Profunda e Inteligência Artificial Verde: Caminhos para um Futuro mais Sustentável - Ferraro, Vívian R. G.; Gullo, Gabriel; Costa, Daniel da Silva; Moura, Pedro Nuno de S. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2024)
Na última década, houve avanços significativos nos resultados alcançados por modelos de Aprendizagem Profunda e uma ampla adoção desses na academia e na indústria. Embora esses modelos tenham potencial para auxiliar na gestão de recursos naturais e em questões ambientais, eles tipicamente demandam grande poder computacional, resultando em maiores gastos energéticos e também em grandes números de pegada de carbono. Este trabalho busca evidenciar e discutir o gasto energético envolvido no uso de modelos de redes neurais, comparando experimentalmente algumas arquiteturas em relação ao desempenho, à eficiência energética e ao custo computacional. Os resultados obtidos reforçam que é possível construir modelos que consumam menos energia e que tenham desempenho compatível com aqueles mais dispendiosos, contribuindo para uma abordagem mais sustentável.