EneRML
Présentation
Presentation
Projet réaliser dans le cadre de la thèse de Anthony BERTRAND.
EneRML (Energy and Reproducibility in Machine Learning) est un projet qui a pour but d'investiguer les enjeux énergétiques du Machine Learning dans un contexte de calcul hautes performances. Ce projet s'articule autour de 3 grands axes :
EneRML (Energy and Reproducibility in Machine Learning) est un projet qui a pour but d'investiguer les enjeux énergétiques du Machine Learning dans un contexte de calcul hautes performances. Ce projet s'articule autour de 3 grands axes :
- Energie : la demande en énergie ne cesse de croitre. En plus de recherches menées pour trouver de nouvelles sources d'énergie, il nous faut travailler sur des façons de réduire la consommation actuelle.
- Apprentissage automatique : Champ d'étude de l'intelligence artificielle, ce dernier est un domaine ayant explosé en popularité ces dernières années et qui soulève des questions importantes en matière de consommation d'énergie.
- Reproductibilité : Un principe fondamental de la recherche scientifique. Il est pourtant mis à mal dans de multiples domaines dont l'apprentissage automatique. Une partie du travail sera consacrée à l'amélioration de la reproductibilité des expériences en apprentissage automatique.
Project carried out as part of the thesis of Anthony BERTRAND.
EneRML (Energy and Reproducibility in Machine Learning) is a project aimed at investigating the energy issues of Machine Learning in a high-performance computing context. This project has three main components:
EneRML (Energy and Reproducibility in Machine Learning) is a project aimed at investigating the energy issues of Machine Learning in a high-performance computing context. This project has three main components:
- Energy: the demand for energy continues to grow. In addition to research aimed at finding new sources of energy, we must work on ways to reduce current consumption.
- Machine learning: As a field of study within artificial intelligence, this area has exploded in popularity in recent years and raises important questions regarding energy consumption.
- Reproducibility: A fundamental principle of scientific research. Yet it is challenged in many fields, including machine learning. Part of this work will be devoted to improving the reproducibility of machine learning experiments.