机构名称：
¥ 1.0
主题：计算与物理世界的广泛融合，以及人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的爆炸式增长，为智能城市、智能交通、工业 4.0 和智能医疗等不同领域的工业信息物理系统 (ICPS) 的变革奠定了基础。然而，实现人工智能/机器学习在 ICPS 中的实际工业认可和长期利益取决于可持续的人工智能学习算法，包括人工智能的环境可持续性和社会可持续性。使用不断增长的数据集进行训练的更大、更复杂的 ML 模型日益流行，由于人工智能/机器学习模型训练的高能耗，引发了环境问题，同时也带来了计算资源、标记数据可用性和数据共享方面的挑战。人工智能与社会可持续性相关的技术维度包括将促进社会认可、确保法规遵从和降低风险的学习技术。因此，本期特别合集旨在促进与 ICPS 中 AI/ML 的持久可持续性相关的技术进步，并通过考虑实际限制（包括资源、安全、隐私、透明度、法规等）来推动解决 ICPS 实践中 AI/ML 接受度的挑战。将环境考虑因素融入 AI/ML 算法并推进支持社会接受度的技术方面将促进 AI/ML 在 ICPS 中的实际使用，从而推动社会影响。
8. ICPS 的可持续人工智能
主要关键词
相关文件推荐
