Sparsommelig tilnærming til datamodellering kan redusere karbonutslipp – Physics World

Ettersom datakraften fortsetter å vokse, har teoretiske fysikere vært i stand til å gjøre større og mer kompliserte simuleringer. Å kjøre disse modellene forbruker en økende mengde energi, og foreløpig resulterer dette i flere klimagassutslipp som bidrar til klimaendringer. Faktisk kan å gjøre en intensiv superdatasimulering resultere i utslipp som er på nivå med å ta en langdistanseflyvning.

I denne episoden av Physics World Weekly podcaster, Alejandro Gaita og Gerliz Gutiérrez  fra Spanias universitet i Valencia fortelle Fysikkens verdenMargaret Harris hvordan fysikksamfunnet kan redusere sine databehandlingsrelaterte karbonutslipp.

Gaita og Gutiérrez er teoretiske materialfysikere og de argumenterer for at forskere bør ta en sparsommelig tilnærming til datamodellering, som kan oppnå vitenskapelig relevante resultater samtidig som energiforbruket reduseres.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://physicsworld.com/a/frugal-approach-to-computer-modelling-can-reduce-carbon-emissions/