Die Ressourceneffizienz der Hardware wird erfasst und optimiert.
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Es wird erfasst, welche Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit sich aus dem Einsatz des KI-Systems ergeben, ob zum Beispiel erfolgreich Ressourcen eingespart werden konnten.
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Die CO2-Emissionen werden während des Einsatzes erfasst und optimiert.
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Der Energieverbrauch während des Einsatzes des KI-Systems wird dokumentiert und optimiert.
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Die Ressourceneffizienz der Hardware wird erfasst und optimiert.
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Es wird überprüft, ob der Ressourcenverbrauch der Systeme in der Anwendung den Nachhaltigkeitspotenzialen gerecht wird.
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Die im Entwicklungsprozess anfallenden CO2-Emissionen werden konsequent erfasst. Die CO2-Effizienz wird durch eine geeignete Auswahl von Trainingsstandort und -zeitpunkt erhöht.
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Bei der Modellauswahl werden nach Möglichkeit vortrainierte Modelle und Modelle mit geringerer Komplexität bevorzugt. Die Energieeffizienz der Systeme wird erfasst und optimiert.
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Es wird reflektiert, wie viele Daten für das Training und den Betrieb der Systeme notwendig sind, um den Rechenaufwand klein zu halten.
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Kriterien werden bestimmt, um sicherzugehen, dass die verwendete Hardware und die genutzten Rechenzentren nachhaltig sind. Bestimmte Zertifizierungen oder Effizienzmetriken müssen zum Beispiel vorhanden sein.
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