Green AI: Einheitliche Definition, Lebenszyklusmodell und Messrahmen
In einer wegweisenden Studie wird Green AI neu definiert und ein umfassender Lebenszyklusansatz vorgestellt, der die ökologischen Belastungen von KI-Systemen systematisch erfasst. Die Autoren unterscheiden klar zwischen…
- In einer wegweisenden Studie wird Green AI neu definiert und ein umfassender Lebenszyklusansatz vorgestellt, der die ökologischen Belastungen von KI-Systemen systematisc…
- Die Autoren unterscheiden klar zwischen Green AI und Sustainable AI und legen eine einheitliche, operativ nutzbare Definition fest.
- Der vorgeschlagene fünfphasige Lebenszyklus – von der Hardwareentwicklung über die Entwicklung, den Einsatz und die Wiederverwendung bis hin zur Entsorgung – wird expliz…
In einer wegweisenden Studie wird Green AI neu definiert und ein umfassender Lebenszyklusansatz vorgestellt, der die ökologischen Belastungen von KI-Systemen systematisch erfasst. Die Autoren unterscheiden klar zwischen Green AI und Sustainable AI und legen eine einheitliche, operativ nutzbare Definition fest.
Der vorgeschlagene fünfphasige Lebenszyklus – von der Hardwareentwicklung über die Entwicklung, den Einsatz und die Wiederverwendung bis hin zur Entsorgung – wird explizit an die Phasen der Life‑Cycle‑Assessment‑Methodik (LCA) angepasst. Dabei werden Energie, CO₂, Wasser und eingebettete Auswirkungen als zentrale Indikatoren behandelt, sodass die ökologischen Kosten von Anfang an sichtbar werden.
Zur Steuerung des gesamten Prozesses wird ein Plan‑Do‑Check‑Act‑ (PDCA) Zyklus mit klaren Entscheidungsschleifen eingeführt. Gleichzeitig werden Hardware‑ und Systemstrategien entlang des Edge‑Cloud‑Kontinuums entwickelt, um die eingebetteten Belastungen zu reduzieren. Ein kalibrierter Messrahmen, der Schätzmodelle mit direkter Messung kombiniert, ermöglicht reproduzierbare, provider‑agnostische Vergleiche.
Die Kombination aus Definition, Lebenszyklusmodell, Hardware‑Strategien und Messrahmen liefert praxisnahe, evidenzbasierte Leitlinien für Forscher, Praktiker und Entscheidungsträger. Damit schafft die Arbeit einen klaren Fahrplan für die Umsetzung von Green AI in Forschung und Industrie.
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