Darstellung der erreichten Energieeffizienzsteigerung für KI

Auswahl der Eigenschaften des KI-Trainings mit Federated Learning

Durch die Nutzung des Projektansatzes würden 

5.72

 kg CO2 gespart werden.


Das ist äquivalent zu einer 

663.62

 km Fahrt in einem Mittelklassewagen.

Ein Gerät trainiert lokal ein  

Resnet18

  Modell mit einer unkomprimierten Größe von  

46.8 MB.  

Das im Projekt entwickelte Verfahren komprimiert dabei das Modell in der 25. Kommunikationsrunde auf  

5.53

 % der Originalgröße.