Inteligência Artificial Verde e Quantização em Modelos de Aprendizagem Profunda - Gonçalves, Eduardo F.; Moura, Pedro Nuno de S.; Costa, Daniel da S.; Alvim, Adriana C. F. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2025)
As preocupações com o meio ambiente têm assumido um papel cada vez maior na sociedade. A Inteligência Artificial (IA), por meio da Aprendizagem Profunda (AP), oferece ferramentas úteis no tratamento das questões ambientais. Apesar do crescente potencial dos modelos de AP, esses costumam demandar grande poder computacional, resultando em elevados níveis de consumo energético e pegada de carbono. A IA Verde se propõe a desenvolver modelos de AP que equilibrem eficiência energética e desempenho, a fim de diminuir o impacto ambiental. Este trabalho foca na quantização como uma forma de atingir os objetivos da IA Verde, comparando como a quantização de precisão mista impacta o consumo energético e o desempenho de algumas redes neurais para visão computacional. Os resultados experimentais apontam que a quantização pode levar à construção de modelos energeticamente mais eficientes e ainda assim efetivos, promovendo uma abordagem mais sustentável.