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Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
全面分析电动汽车对环境的影响
电动汽车 (EV) 已成为应对气候变化的关键解决方案，是降低温室气体排放和减少对化石燃料依赖的一种手段。电动汽车因其潜在的环境效益而受到赞誉，但也带来了挑战，特别是在电池制造、资源开采和能源使用方面。本文详细探讨了电动汽车对环境的影响，分析了电动汽车从生产到处置的整个生命周期，并将其与传统内燃机 (ICE) 汽车进行了比较。通过研究能源、锂离子电池技术和回收实践，本研究评估了电动汽车是否真正兑现了其绿色承诺。提出了政策和技术创新建议，以最大限度地提高其可持续性。
适用于自适应学习环境的人工智能辅助知识评估技术
在线学习的增长得益于互联网上各种形式的教学材料，如 MOOC 和智能辅导系统 (ITS)，反过来又增加了在自适应学习环境中为学生提供个性化指导的相关性。在教育环境中应用人工智能 (AI) 技术为学习者提供自适应学习内容的兴趣日益浓厚，但挑战也不少。知识评估对于提供自适应学习环境是必不可少的。学生模型是自适应学习环境中知识评估的基本构建块。本文旨在回顾早期教育研究中心理测量理论主导的学生模型家族的发展、最近的调整以及机器学习和深度学习技术的进步。我们的评论不仅涵盖了重要的学生模型家族，还从人工智能和教育的理论和实践角度介绍了它们被发明的原因。我们相信，本评论中涵盖的讨论将成为教育研究人员对人工智能入门见解的宝贵参考，并努力向人工智能专家介绍学习科学领域知识评估的基本心理测量观点。最后，我们提供了最近面临的挑战以及在未来自适应学习生态系统中开发有效知识评估技术的一些潜在方向。
面向循环经济和环境的技术...
产品和服务的生命周期非常重要且有意义，因为它有助于减少经济、环境和社会影响，对于实现可持续发展至关重要。它是确定热点和有效发现改进机会的关键工具。生命周期评估是一种考虑产品生命周期来确定环境影响的方法。如果目标是确定经济影响，则可以应用生命周期成本法。
肿瘤免疫微环境的表征（...
•样本收集：根据赫尔辛基宣布和机构审查委员会（IRB）批准，收集新鲜的组织样本。•器官推导条件：基于器官的血清培养培养基，低O 2孵育，超低附着板（ULA）和Matrigel底物，具体取决于肿瘤类型。•功能性药物筛查：在384个井板中播种器官，在37 o C下孵育6天•6天•读数：通过ATP（细胞滴度发光）的生存能力•分析（Sengine App）：使用15至1的新颖分数（SPM）对响应的内部分析进行了分析，并在响应中进行了分析，并分析了绝对分析和分析的响应和分析。pDTO被归类为敏感与抗性，对响应进行了排名：异常/良好/中等/低。
遗传和环境的形状 - 动物 -
“自然与养育”的古老辩论超出了人类的心理学和行为，它在动物界同样相关。几个世纪以来，科学家探讨了动物的遗传构成与环境影响的程度。动物从父母那里继承了行为特征，或者是其行为主要是经验和环境条件的结果。答案很少是黑白的。遗传学和环境都在塑造动物的行为，互动和适应周围世界的方式中起着至关重要的作用。在本文中，我们深入研究了围绕遗传学和环境对动物行为的影响的持续讨论。通过研究野生和驯养世界的最新研究和实例，我们探讨了继承的特征和环境因素如何共同影响不同物种的行为。了解这两种力量之间的平衡不仅提高了我们对动物心理学的了解，而且对保护工作，动物育种和管理宠物和牲畜具有深远的影响[1]。
船长脱皮的沿海环境中可再生能源环境的IUAVES
为什么威尼斯大学威尼斯大学是一个极其多样和精致的生态系统的核心。它在国际上被认为是对气候变化的弹性范式。因此，在“环境和土地工程”（部长级学位法规LM-35）领域举办创新的硕士学位课程“在沿海环境中可再生工程能源”的理想城市，由Universitàiuavdi Venezia提供，以培训能够使沿海环境免受环境威胁保护沿海环境的工程师。该硕士学位是与同时位于威尼斯的国家研究委员会（CNR）的海洋科学研究所（ISMAR）合作的，以通过实验丰富教学计划，以及最先进的研究所使用的计算和仿真工具。在周围的环境中，学生可以探索具有高环境价值的沿海和海洋地点，并进行与所涵盖的主题直接相关的实验活动。此外，在领土规划和景观中，委内兹大学的学术传统显然区分了研究计划，该计划将硬科学与景观研究和环境干预的社会可接受性相结合。学生还可以从建立的学生流动网络中受益。
人们和环境的水安全和保障
德国的河流，湖泊和地下水仍然被有问题的物质污染，例如非常缓慢降解的微污染物和塑料颗粒，或者药物及其残留物，这些颗粒及其残留物尚未完全被废水过滤掉或保留在牲畜农场中。此外，将有问题的物质（例如田间的农药或肥料的养分）从土壤中洗涤到淡水体中，然后将其随后运输到沿海和海水。这些污染物对自然和我们的健康构成风险，这就是为什么必须通过源控制，使用相关的最小化和治疗来尽可能减少它们的原因。为了解决这个问题，我们研究了污染物如何进入水周期并在其中扩散。我们还研究了这些物质的毒理作用，并分析了将来如何减少或完全预防它们的引入。为此，我们正在开发创新的纯化技术，例如用于微污染物的技术。在这项工作中为我们提供的主要合作伙伴是负责饮用水供应和废水处理的市政公司。
气候变化对大波士顿地区海洋环境的影响
首届波士顿研究咨询小组（BRAG）报告于2016年发布，建议每三到五年更新一次关于波士顿气候变化风险因素的科学共识。Barr Foundation使此更新成为可能。大都市区规划委员会（MAPC）的Darci Schofield指出，Brag报告提供了对波士顿市以外许多城市和城镇有用和利用的必要信息，并建议在更新中汇编更本地化的信息。随后与Bud Ris，Mary Skelton Roberts，Emily Sidla和Barr Foundation的Kalila Barnett进行了讨论，导致研究区扩大，包括MAPC地区的101个城镇和城市。我们还感谢Schofield女士帮助招募GBRAG指导委员会成员，并在MAPC领域内组织我们的外展活动。这份特别报告是这些外展活动的结果，因为在该地区，气候变化对海洋环境的影响是主要关注的。我们承认并感谢绿丝带委员会的约翰·克利夫兰（John Cleveland）和艾米·朗斯沃斯（Amy Longsworth）在启动GBRAG时获得的指导和支持。我们非常感谢Barr基金会为GBRAG活动和报告提供资金。我们还要感谢波士顿UMASS城市港口研究所的金伯利星巴克（Kimberly Starbuck）的胜任和坚定的行政努力，后者组织并管理了GBRAG会议，通讯和GBRAG报告。Bhaskaran Subramanian和Mike R. Johnson。我们进一步感谢GBRAG指导委员会的成员在此过程中的时间和周到的反馈。我们也非常感谢DRS提供的该报告的详细审查和详细的反馈。最后，我们非常感谢考特尼·汉弗莱斯（Courtney Humphries）的高质量（和最后一刻）的最终校对以及DG Communications的David Gerratt的细致和耐心的指导，他们制作了这份文档，我们为此感到非常自豪。
引文：Mergen P (2024) 数字技术和人工智能对环境的影响。生物多样性
人们经常提出这样的论点：用在线活动取代面对面会议或使用数字技术进行协作研究将减轻对环境的压力（Spencer 2023）。但这真的是真的吗？使用数字技术的明显影响，例如碳足迹，经常被忽视。用于运行和冷却越来越多的大型数据中心的电力（即使存在绿色替代品）经常被认为（Monteclaro 2023）是造成这种影响的最大因素。然而，最近的研究（Bordage 2019）倾向于表明，数字技术领域的其他参与者（主要是用户）似乎产生了更大的影响。此外，开采用于制造专业和个人数字设备的零部件所带来的道德考虑和栖息地退化问题也加剧了这些问题。网络部署在计算数字技术对环境的实际影响时也占有不可忽略的份额（Bordage 2019）。