Storm Surfers of the Sky: How Bats Harness Winds to Power Migration
创新的跟踪技术揭示，迁徙的蝙蝠巧妙地利用了风暴锋面的暖风，以减少它们在漫长的季节性旅程中的能源消耗。科学家发现，这些微小的夜行旅行者在迁徙模式中表现出意想不到的灵活性和适应性。然而，它们面临着来自人为威胁和环境变化的日益严峻的挑战，这凸显了[...]
Russia Bans Crypto Mining For 6 Years In 10 Regions
俄罗斯禁止 10 个地区进行加密货币挖矿 6 年作者：Helen Partz，CoinTelegraph.com，俄罗斯政府批准了一份从明年开始禁止加密货币挖矿的地区和地区名单。据当地通讯社塔斯社 12 月 24 日报道，从 2025 年 1 月 1 日起，俄罗斯 10 个地区将全面禁止加密货币挖矿 6 年。该禁令将持续到 2031 年 3 月 15 日。俄罗斯立法者还批准在主要加密货币挖矿地区实施季节性限制，以防止能源中断。这些限制与总统分别于 2024 年 8 月和 10 月签署的俄罗斯加密货币挖矿法相一致。全面禁令与季节性限制俄罗斯 10 个地区和地区将禁止加密货币挖矿，包括达吉斯坦、印
Why Analog AI Could Be the Future of Energy-Efficient Computing
人工智能改变了我们的生活方式，为我们日常依赖的工具和服务提供动力。从聊天机器人到智能设备，大部分进步都来自数字人工智能。它非常强大，可以处理大量数据以提供令人印象深刻的结果。但这种能力的代价是巨大的：能源消耗。数字人工智能需要 […]The post Why Analog AI Could Be the Future of Energy-Efficient Computing appeared first on Unite.AI.
How Business Leaders Can Achieve Their Goals in Both AI and Sustainability
对于公司而言，平衡 AI 的采用和对环境的影响是当务之急。根据世界经济论坛 (WEF) 的数据，支持 AI 增长所需的电力每 100 天翻一番。到 2028 年，AI 的能源消耗可能超过冰岛 2021 年使用的总电力。AI 可能是一把双刃剑：虽然它可以显着[…]文章《商业领袖如何实现 AI 和可持续发展的目标》首先出现在 Unite.AI 上。
AI’s Growing Appetite for Power: Are Data Centers Ready to Keep Up?
随着人工智能 (AI) 的飞速发展，其能源需求正使数据中心不堪重负。下一代人工智能技术（如生成式人工智能 (genAI)）不仅改变了行业，而且其能源消耗影响着几乎所有数据服务器组件，从 CPU 和内存到加速器和网络。GenAI 应用程序（包括 Microsoft 的 Copilot 和 OpenAI 的 ChatGPT）需要更多的能源 […] 文章 AI 对电力的日益增长的需求：数据中心准备好跟上了吗？首先出现在 Unite.AI 上。
Google 现在允许您创建代表……任何东西的国际象棋套装。这很有趣，ELL 学生可以制作一个并描述它们是什么。但是，如果 Google 真的使用他们的 AI 创建一些我们都可以使用的有用的东西，这将值得 AI 所需的能源消耗（请参阅 Google […]
AI's Insatiable Appetite For Energy Threatens Ireland's Grid
AI 对能源的无限需求威胁爱尔兰电网作者：Oilprice.com 的 Haley Zaremba由于人工智能的快速扩张，爱尔兰将成为下一个面临电网重大威胁的国家。都柏林已成为欧洲数据中心枢纽的核心，超大规模云提供商已迅速成为该国经济的支柱。但随着人工智能的飞速发展，为承载云的数据中心供电已成为一项艰巨的任务。人工智能需要大量能源来训练和驱动其复杂的计算系统。目前，维持该行业增长所需的能源大约每 100 天翻一番。根据专家预测，在全球范围内，到 2030 年，仅人工智能行业就可能占所有能源消耗的 3.5%。电力监管机构佐治亚州公共服务委员会主席 Jason Shaw 今年早些时候告诉《华盛顿邮
Crypto is soaring after Trump’s election − but is it a good ethical investment?
据美联储估计，有 1800 万美国人投资了加密货币。美国刚刚选出了一位支持加密货币的总统。比特币等加密货币已成为一种流行的数字资产。支持者声称，加密货币颠覆了资本主义，因为它绕过了传统银行家。加密货币可以带来快速致富，同时还具有高科技的精致感。早期采用者获得了巨大的回报，许多人成为了百万富翁和亿万富翁。目前，加密货币百万富翁约有 10 万。此外，加密货币财富还打造了美国最大的政治游说团体 Fairshake。在最近的选举中，它帮助选出了 253 名支持加密货币的候选人。但加密货币是一种好的道德投资吗？作为一名研究技术及其后果的商学教授，我发现了三种与加密货币相关的道德危害，这可能会让投资者犹豫
Why do we burn more coal and wood than ever, asks a provocative book
在《更多、更多、更多》一书中，Jean-Baptiste Fressoz 认为，应对气候变化意味着重新思考我们的能源消耗历史——并揭露绿色转型是虚构的
Reducing the Size of AI Models
在边缘设备上运行大型 AI 模型使用 Pixlr 创建的图像AI 模型，尤其是大型语言模型 (LLM)，需要大量的 GPU 内存。例如，对于 2024 年 7 月发布的 LLaMA 3.1 模型，内存要求如下：80 亿参数模型需要 16 GB 内存（16 位浮点权重）更大的 4050 亿参数模型需要 810 GB（使用 16 位浮点数）在全尺寸机器学习模型中，权重表示为 32 位浮点数。现代模型具有数亿到数百亿（甚至数千亿）的权重。训练和运行如此大的模型非常耗费资源：它需要大量的计算（处理能力）。它需要大量的 GPU 内存。它会消耗大量的能源，特别是，造成这种能源消耗的最大因素是：- 使用 3
New 3D smart device heats and cools to save energy
由 DGIST 的 Bonghoon Kim 教授领导的研究小组开发了一种“3D 智能能源设备”，它可以使用创新方法加热和冷却。该设备被刊登在《先进材料》上作为封面文章，为减少能源消耗及其对环境的影响提供了一种实用的解决方案。加热 […]The post 新型 3D 智能设备可加热和冷却以节省能源首先出现在 Knowridge Science Report 上。
A Game-Changer for AI: The Tsetlin Machine’s Role in Reducing Energy Consumption
人工智能 (AI) 的迅速崛起已经改变了众多行业，从医疗保健和金融到能源管理等等。然而，人工智能应用的增长导致了严重的能源消耗问题。现代人工智能模型，特别是基于深度学习和神经网络的模型，非常耗电。训练单个大型模型 […]文章《人工智能的游戏规则改变者：Tsetlin 机器在降低能耗方面的作用》首次出现在 Unite.AI 上。
Ростех разработал новую технологию создания керамических изделий
该发明可以降低创新材料产品的劳动强度、能源消耗和制造时间
• 机器人能源效率服务通过将能源消耗降低 30%1 来降低成本、提高可持续性 • 工具和分析提供了测量和优化机器人能源效率的简单方法 • 全球能源效率运动调查 2 发现工业公司认为降低能源成本和提高可持续性是竞争力的关键
Indian Energy Exchange records 24% YoY growth in September 2024
根据 2024 年 9 月发布的政府数据，印度的能源消耗为 1413 亿单位 (BU)，与上一年相比变化不大
Revolutionizing Data Storage: Antiferromagnets Promise 1,000x Faster Speed and Energy Efficiency
该团队在反铁磁体中发现了磁振子-声子费米共振。现代数据处理技术面临的一个重大挑战是数据存储速度慢且耗能大。据预测，数据存储中心很快将占全球能源消耗的近 10%。这种增长部分是由 [...]
The Environmental Toll of AI: The Challenge for the Next 25 Years
随着人工智能继续在全球范围内革新行业，其对环境的影响正成为一个日益紧迫的问题。在未来 25 年里，人工智能对地球生态系统、能源消耗和气候的影响将是深远而深远的。我们探索人工智能对环境的潜在影响，研究是否可以减轻其负面影响，[…] 这篇文章《人工智能对环境的影响：未来 25 年的挑战》首次出现在 happy future AI 上。
Digital boom could well be a bust for the environment, warns UN trade agency
您是否知道，生产一台重量为 2 公斤的计算机需要 800 公斤的原材料？或者，去年比特币数据挖掘所需的能源达到了 121 太瓦——超过大多数小国的能源消耗量？
