Aipowertoken

Análisis exhaustivo de los tokens cripto basados en IA, examinando sus arquitecturas técnicas, limitaciones y perspectivas futuras en ecosistemas de IA descentralizada.

Investigación sobre el consenso E-PoW que integra cálculos matriciales de IA en la minería blockchain para aprovechar la capacidad computacional en redes 6G.

Análisis del consenso Evolucionado de Prueba de Trabajo que integra el entrenamiento de IA con la minería blockchain para aprovechar la capacidad computacional en redes 6G.

Evaluación sistemática de herramientas de estimación energética en IA comparando CodeCarbon y ML Emissions Calculator con mediciones empíricas en cientos de experimentos.

Análisis de centros de datos HPC especializados en IA que proporcionan flexibilidad a la red eléctrica a menor costo en comparación con centros HPC de propósito general, utilizando trazas computacionales reales y modelos de costos.

Estudio que presenta el Benchmark de Fiabilidad Analítica (ARB) para evaluar la integridad del razonamiento en modelos de lenguaje aplicados al análisis de sistemas energéticos, con resultados de GPT-4/5, Claude 4.5, Gemini 2.5 y Llama 3.

ECO2AI es una herramienta de código abierto para rastrear el consumo energético y las emisiones de CO₂ de modelos de ML, promoviendo el desarrollo sostenible de la IA mediante contabilidad precisa de emisiones regionales.

Investigación sobre EconAgentic, un framework de Modelos de Lenguaje Grande para simular y optimizar mercados DePIN utilizando agentes de IA, economía de tokens y contratos inteligentes.

Análisis de los desafíos en pruebas de consumo energético y emisiones de carbono para servicios IoT con IA, incluyendo enfoques técnicos, resultados experimentales y direcciones futuras.

Investigación sobre las compensaciones del consumo energético en el Aprendizaje Profundo a escala HPC, con la herramienta Benchmark-Tracker para medir velocidad computacional y eficiencia energética de algoritmos de IA.

Investigación sobre cómo las tecnologías de STI e IA mejoran el ahorro energético y reducen emisiones en sistemas de transporte, centrándose en sensores, redes y servicios de IA.

Una red neuronal binarizada resistente con 32.768 memristores alimentada por células solares en miniatura, permitiendo IA autónoma en el edge con arquitectura digital de computación cercana a la memoria.

VCT es un marco basado en transformers no supervisado que tokeniza imágenes en conceptos visuales desenredados, logrando resultados de vanguardia en aprendizaje de representación y descomposición de escenas.