Aipowertoken

Umfassende Analyse von KI-basierten Kryptotoken, Untersuchung ihrer technischen Architekturen, Grenzen und Zukunftsperspektiven in dezentralen KI-Ökosystemen.

Forschung zum E-PoW-Konsens, der KI-Matrixberechnungen in Blockchain-Mining integriert, um Rechenleistung in 6G-Netzen zu nutzen.

Analyse des Evolved-Proof-of-Work-Konsens, der KI-Training mit Blockchain-Mining integriert, um Rechenleistung in 6G-Netzen zu nutzen.

Systematische Evaluierung von KI-Energieschätzungstools: Vergleich von CodeCarbon und ML Emissions Calculator mit Ground-Truth-Messungen über hunderte KI-Experimente.

Analyse KI-fokussierter HPC-Rechenzentren, die Netzdienlichkeit zu 50 % geringeren Kosten als universelle HPC-Rechenzentren bieten, basierend auf realen Rechen-Traces und Kostenmodellen.

Eine Studie zum Analytical-Reliability Benchmark (ARB) zur Bewertung der Schlussfolgerungsintegrität von großen Sprachmodellen in der Energiesystemanalyse mit Ergebnissen von GPT-4/5, Claude 4.5, Gemini 2.5 und Llama 3.

ECO2AI ist ein Open-Source-Tool zur Verfolgung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen von Machine-Learning-Modellen, das durch präzise regionale Emissionsberechnungen die Entwicklung nachhaltiger KI vorantreibt.

Forschung zu EconAgentic, einem Large Language Model Framework zur Simulation und Optimierung von DePIN-Märkten mittels KI-Agenten, Tokenomics und Smart Contracts.

Analyse der Herausforderungen bei Energieverbrauchs- und CO2-Emissionen-Tests für KI-gesteuerte IoT-Dienste, inklusive technischer Ansätze, experimenteller Ergebnisse und zukünftiger Richtungen.

Forschung zu Energieverbrauchskompromissen bei Deep Learning im HPC-Maßstab mit Benchmark-Tracker-Tool zur Messung von Rechengeschwindigkeit und Energieeffizienz von KI-Algorithmen.

Forschung darüber, wie ITS- und KI-Technologien Energieeinsparung und Emissionsreduzierung in Verkehrssystemen verbessern, mit Fokus auf Sensoren, Vernetzung und KI-Dienste.

Ein robustes binarisiertes neuronales Netzwerk mit 32.768 Memristoren, betrieben durch Miniatur-Solarzellen, ermöglicht selbstversorgte Edge-KI mit digitaler Near-Memory-Computing-Architektur.

VCT ist ein unüberwachtes, transformerbasiertes Framework, das Bilder in entflochtene visuelle Konzepte tokenisiert und State-of-the-Art-Ergebnisse im Repräsentationslernen erzielt.