Titre

"Tackling the hidden costs of computational science with the Green. Algorithms project: GREENER principles for environmentally sustainable"

Résumé

Depuis les études génétiques et les simulations moléculaires jusqu'à l'IA, l'informatique scientifique a permis des découvertes étonnantes et il ne fait aucun doute qu'il continuera à le faire. Cependant, l'impact environnemental correspondant est une préoccupation croissante à la lumière de l'urgence de la crise climatique, et il y a un intérêt généralisé dans la communauté de la recherche. La communauté des chercheurs s'intéresse de près à cette question. Que pouvons-nous donc faire à ce sujet ? C'est en s'attaquant à ce problème et en permettant aux scientifiques de s'engager dans l'informatique durable, c'est ce qui a motivé le projet Green Algorithms. A travers le prisme des principes GREENER pour une science durable sur le plan environnemental, nous discuterons de ce qu'est un algorithme vert. Nous discuterons de ce que nous avons appris en cours de route, de la façon d'estimer l'impact de notre travail et de la manière dont nous avons pu le faire.

Comment estimer l'impact de notre travail et quels sont les leviers dont disposent les scientifiques et les institutions pour rendre leur recherche plus durable ? Les leviers dont disposent les scientifiques et les institutions pour rendre leur recherche plus durable. L'occasion de présenter les derniers développements du projet Green Algorithms et de débattre des obstacles existants et des besoins à venir.

Biographie

Loïc Lannelongue est chercheur associé en science des données biomédicales à l'Institut de recherche sur le cœur et les poumons de l'Université de Cambridge (Royaume-Uni), et de l'initiative Cambridge-Baker Systems Genomics. Il dirige le projet Green Algorithms, une initiative qui promeut une science informatique plus respectueuse de l'environnement. Ses recherches portent également sur la radiogénomique, c'est-à-dire la combinaison de l'imagerie médicale et de l'information génétique avec l'apprentissage automatique pour mieux comprendre et traiter les maladies cardiovasculaires. Il a obtenu un diplôme d'ingénieur (MSc) de l'ENSAE Paris (France) et un MSc en sciences statistiques de l'Université d'Oxford (Royaume-Uni), avant de passer son doctorat à l'université de Cambridge (Royaume-Uni). Il est membre de l'Institut pour la durabilité des logiciels (Software Sustainability Institute Fellow), associé post-doctoral au Jesus College, à Cambridge, et membre associé de la Higher Education Academy.