في العقد الأخير، أصبح الأثر البيئي لتقنيات التعلم العميق (Deep Learning) على رأس أولويات النقاشات العلمية، غير أن التركيز غالبًا ما ينصب على طاقة الانبعاثات الكربونية المرتبطة بتدريب النماذج واستخدامها. بينما تُعتبر مرحلة تطوير النماذج، والتي تتضمن تخطيط الهياكل وتنفيذ تجارب مكثفة، مهتمة للغاية وغالبًا ما تُغفل.

في دراسة جديدة، تم اقتراح منهجية لحساب كلفة الطاقة المرتبطة بتطوير مشاريع الصوتيات، مستندة إلى سجلات نشاط تم جمعها من منصة Grid5000 المستخدمة في مختبر LORIA. باستخدام مشاريع من فريق بحث Multispeech، تم تقييم تكاليف الطاقة لأربعة مشاريع محددة. وكانت النتائج مذهلة: بينت أن الطاقة المطلوبة خلال مرحلة التطوير تزيد بمعدل يتراوح بين 3 و256 مرة عن تلك المطلوبة لتدريب أفضل نموذج.

تشير هذه النتائج إلى أهمية توثيق شامل لاستهلاك الطاقة على مدار دورة حياة مشاريع التعلم العميق، خاصة تلك المتعلقة بالصوتيات، لتوعية الأكاديميين والمطورين بأهمية التقليل من الأثر البيئي.