Sorin Liviu JURJ, susținere publică a Tezei de doctorat

Titlul tezei:  " Powering and evaluating deep learning-based systems using green energy "

Autor: Sorin Liviu JURJ

Comisia de doctorat:

• Președinte: Prof.habil.dr.ing. Marius MARCU (Universitatea Politehnica Timişoara)
• Conducător științific: Prof.dr.ing Mircea VLĂDUŢIU  (Universitatea Politehnica Timişoara)
• Referenți:
  • Acad. Prof.dr.ing  Mircea PETRESCU (Universitatea Politehnica București)
  • Prof.dr.ing. Liviu Cristian MICLEA (Universitatea Tehnică Cluj-Napoca )
  • Prof.dr.ing. Nicolae ROBU (Universitatea Politehnica Timişoara)

Rezumatul tezei:

În ultimii ani, progresele în domeniul inteligenței artificiale (AI), în special în ceea ce privește algoritmii Deep Learning (DL), au crescut într-un ritm rapid și vor continua această tendință pentru anii următori.

Cu toate acestea, datorită faptului că acești algoritmi necesită o cantitate foarte mare de timp, energie, date și putere de procesare, impactul lor asupra mediului înconjurător este o problemă definitorie. Pentru a rezolva această problemă, având în vedere recentele eforturi "Green AI" care se concentrează pe eficiența energetică a sistemelor AI, propunem patru metrici pentru evaluarea performanței modelelor și sistemelor DL bazate nu numai pe acuratețea lor, ci și pe consumul de energie și pe costuri. În această teză de doctorat, am dezvoltat și implementat metode de rezolvare a problemelor menționate mai sus prin implementarea mai întâi a unor aplicații DL diverse care rezolvă diferite probleme legate de fraudă și securitate.

Apoi, deoarece am observat că un sistem bazat pe DL care clasifică imagini în timp real  consumă mai multă energie decât omologii lor (care nu clasifică imagini în timp real), am decis nu numai să rulăm aceeași implementare pe o platformă care consumă de 5 ori mai puțină energie, dar am vrut, de asemenea, să nu plătim pentru acest consum de energie . Am realizat acest lucru luând în considerare utilizarea energiei verzi , mai exact, prin construirea unui nou tracker solar cu axă dublă care se bazează pe principiul umbrei (Cast-Shadow)  și care a fost ulterior modificat cu costuri minime. Am demonstrat în că tracker-ul nostru solar este eficient și, din câte știm, pentru prima dată în literatură, că este posibil să se utilizeze complet energia solară pentru alimentarea unui sistem bazat pe DL atunci când rulează inferență în timp real. Pentru a fi conștienți de eventualele defecțiuni ale dispozitivului nostru de urmărire solară cu axă dublă, am investigat, de asemenea, posibilitățile de a-l testa la nivel software și hardware. Pentru aceasta, am implementat o tehnică de testare White-box în și o arhitectură online de autotestare încorporată în sistem (OBIST) în ambele obținând o acoperire ridicată a defectelor. Este important să menționăm că, din câte știm, testarea unui echipament de urmărire solară nu a mai fost făcută niciodată în literatură.

Structura tezei de doctorat cuprinde un capitol introductiv, un capitol cu context teoretic, cinci capitole dedicate prezentării cercetărilor realizate și a rezultatelor obținute, un capitol final dedicat concluziilor, contribuțiilor personale și direcțiilor viitoare precum și o listă bibliografică (cu 225 titluri consultate și citate). Teza de doctorat se întinde pe 192 de pagini, demersul de cercetare fiind susținut grafic și sintetic de 91 de figuri și 39 de tabele.