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#1Token Crittografici Basati sull'IA: L'Illusione dell'IA Decentralizzata?Analisi completa dei token crittografici basati sull'IA, esaminando le loro architetture tecniche, limitazioni e prospettive future negli ecosistemi di IA decentralizzata.
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#2E-PoW: Connessione tra Apprendimento AI e Mining Blockchain nei Sistemi 6GRicerca sul consenso E-PoW che integra calcoli matriciali AI nel mining blockchain per recuperare potenza di calcolo nelle reti 6G.
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#3Consenso E-PoW: Collegamento tra Apprendimento AI e Mining Blockchain nei Sistemi 6GAnalisi del consenso Evolved-Proof-of-Work che integra l'addestramento AI con il mining blockchain per recuperare potenza di calcolo nelle reti 6G.
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#4Validazione Empirica del Consumo Energetico dell'IA: Confronto di CodeCarbon con Misurazioni EsterneValutazione sistematica degli strumenti di stima energetica per l'IA, confrontando CodeCarbon e ML Emissions Calculator con misurazioni empiriche in centinaia di esperimenti.
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#5Data Center HPC per l'IA a Supporto della Flessibilità della Rete ElettricaAnalisi dei data center HPC specializzati in IA che forniscono flessibilità alla rete a costi inferiori rispetto ai data center HPC generici, utilizzando tracce computazionali reali e modelli di costo.
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#6Valutazione dell'Affidabilità del Ragionamento nei Modelli di IA per l'Analisi dei Sistemi EnergeticiStudio che introduce l'Analytical-Reliability Benchmark (ARB) per valutare l'integrità del ragionamento nei modelli linguistici applicati all'analisi dei sistemi energetici, con risultati di GPT-4/5, Claude 4.5, Gemini 2.5 e Llama 3.
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#7ECO2AI: Monitoraggio delle Emissioni di Carbonio dei Modelli di Machine Learning per un'IA SostenibileECO2AI è uno strumento open-source per tracciare consumo energetico e emissioni CO2 dei modelli ML, promuovendo uno sviluppo IA sostenibile tramite contabilità emissioni regionale precisa.
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#8EconAgentic: Framework LLM per i Mercati di Infrastrutture Fisiche DecentralizzateRicerca su EconAgentic, un framework basato su Large Language Model per simulare e ottimizzare i mercati DePIN utilizzando agenti IA, tokenomics e smart contract.
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#9Test del Consumo Energetico e dell'Impronta di Carbonio per Servizi IoT Guidati dall'IAAnalisi delle sfide nel testare consumo energetico ed emissioni di CO₂ per servizi IoT con IA, incluse metodologie tecniche, risultati sperimentali e sviluppi futuri.
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#10Analisi del Consumo Energetico dell'Intelligenza Artificiale su Scala HPCRicerca sui compromessi energetici nel Deep Learning su scala HPC, con Benchmark-Tracker per misurare velocità computazionale ed efficienza energetica degli algoritmi AI.
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#11Il Ruolo dei Sistemi di Trasporto Intelligenti e dell'IA nell'Efficienza Energetica e nella Riduzione delle EmissioniRicerca su come le tecnologie ITS e IA migliorano il risparmio energetico e riducono le emissioni nei sistemi di trasporto, con focus su sensori, networking e servizi di IA.
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#12Alimentare l'IA al Edge: Rete Neurale Binarizzata Robusta basata su Memristori con Calcolo Near-MemoryUna rete neurale binarizzata resiliente con 32.768 memristori alimentata da celle solari in miniatura, che abilita l'IA al edge autoalimentata con architettura di calcolo digitale near-memory.
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#13Tokenizzazione dei Concetti Visivi: Framework Transformer Non Supervisionato per l'Apprendimento di Rappresentazioni DisaccoppiateVCT è un framework non supervisionato basato su transformer che tokenizza le immagini in concetti visivi disaccoppiati, ottenendo risultati all'avanguardia nell'apprendimento di rappresentazioni e nella scomposizione di scene.
Ultimo aggiornamento: 2026-02-22 12:00:34