EvoML від TurinTech зменшує викиди вуглецю від штучного інтелекту на 50% завдяки багатоцільовій оптимізації

Лондон, Великобританія. 12^th Січень 2022 – британська компанія TurinTech, анонсувала свою більш екологічну платформу штучного інтелекту evoML, яка, як кажуть, зменшить викиди вуглецю від ШІ на 50%. Компанія прагне дозволити підприємствам створювати ефективний і масштабований штучний інтелект (ШІ) шляхом автоматизації всього життєвого циклу науки про дані.

Із середнім вуглецевим слідом ШІ еквівалентно п’ятикратному перевищенню викидів середнього автомобіля за весь термін служби, TurinTech – це компанія, яка оптимізує ефективність коду моделі для швидшої швидкості висновку, що зменшує споживання пам’яті та енергії та зменшує викиди вуглецю. Він також використовує багатоцільову оптимізацію, щоб допомогти компаніям пришвидшити наскрізний процес обробки даних від місяців до тижнів, а також збільшити гнучкість розгортання моделі.

Його багатоцільова оптимізація дозволяє підприємствам створювати та покращувати свої моделі на вимогу на основі конкретних критеріїв. Таким чином, компанії можуть розгортати штучний інтелект на різних хмарах і пристроях у масштабі, зберігаючи при цьому точність і ефективність.

Минулого року продуктом TurinTech користувалися сотні користувачів із більш ніж 5,000 наборами даних і розробили понад 100,000 XNUMX моделей. Використовуючи evoML, компанії можуть долати виклики ШІ, створюючи оптимальний ШІ легше та швидше.

Леслі Кантан, генеральний директор і співзасновник TurinTech, коментує: «Завдяки evoML підприємства можуть мати точні моделі машинного навчання, які є швидшими та споживають менше обчислювальних ресурсів, при цьому збільшуючи швидкість роботи та зменшуючи споживання енергії. Успішне масштабування штучного інтелекту означає швидше створення штучного інтелекту, швидшу роботу ШІ та розгортання екологічнішого штучного інтелекту. Це те, чого ми прагнемо в TurinTech».

Ед Стейсі, керуючий партнер компанії IQ Capital, А в Forbes учасник, додає: «Перший і важливий крок у розгортанні оптимального ML у виробництві — це оптимізація моделей машинного навчання та їх інтеграція за допомогою масштабованого виробничого коду в решту ІТ-стеку. Такі компанії, як TurinTech, є першими піонерами, які пропонують цю можливість».

TurinTech нещодавно оголосила про партнерство з компанією баз даних Ексазол і був обраний як частина Applied AI 3.0 когорти Tech Nation.

Прокоментуйте цю статтю нижче або через Twitter: @IoTNow_OR @jcIoTnow

Source: https://www.iot-now.com/2022/01/12/117110-turintechs-evoml-reduces-ais-carbon-emissions-by-50-with-multi-objective-optimisation/