Flere publikasjoner
- Overview over the first decade of LIMITS
- Talk is Cheap, Energy is Not: Towards a Green, Context-Aware Metrics Framework for Automatic Speech Recognition Les publikasjonen
- Unsupervised Learning and Process Analysis for Sensor Data Validation in the IIoT
- Sustainable LLM Inference for Edge AI: Evaluating Quantized LLMs for Energy Efficiency, Output Accuracy, and Inference Latency Les publikasjonen
- 3D-DaVa: Enhancing 3D Point Cloud Data Reliability for Industrial Applications Les publikasjonen
- Controlled Self-Recovery of the Aggregator in Federated Learning Using RAFT Protocol Les publikasjonen
- FedMAC: Federated Multi-Algorithm Clustering for Autonomic Systems Les publikasjonen
- INTEND: Human-Like Intelligence for Intent-Based Data Operations in the Cognitive Computing Continuum Les publikasjonen
- Data Quality as a Service Framework for AI-Enabled Industrial Internet of Things
- Engineering Carbon Emission-aware Machine Learning Pipelines Les publikasjonen
Annen formidling
- Kunstig intelligens kan svekke vår egen tenkning, mener Erik Johannes Husom, KI-forsker
- Hvor mye strøm bruker egentlig KI?
- Over 900 milliarder spørsmål på ChatGPT (Tekna)
- Inviterer til «digital strandrydding»: – Nå er det på tide
- Generativ KI og energiforbruk
- Hvordan kan KI bli grønnere – Abels tårn (NRK)
- Mener KI har fått ufortjent dårlig rykte som strømsløser
- Datasentre vår tids sponplatefabrikker
- Kunstig intelligens er faktisk «vår tids digitale klimaversting»
- Measuring and understanding energy use in Large Language Model inference