石溪大学10月20日公布，校内研究团队获得美国国防高级研究计划局（DARPA）“机器学习映射到物理”项目100万美元资助，将开展为期两年的“利用准确能耗预测优化机器学习模型”研究。石溪大学新闻稿称，项目目标是预测机器学习模型的能源消耗，并帮助开发者在尽量不牺牲准确率的情况下降低能耗。
研究团队认为，现有能耗预测方法往往只能提供较粗略的估计，可能难以反映模型不同组件、优化方法和运行硬件之间的相互作用。其计划是将机器学习模型拆分为基础组件，并把执行过程表示为结构化图，以更细致地分析各组件对总体能耗的贡献。
据校方介绍，项目由石溪大学计算机科学系Aruna Balasubramanian担任负责人，Niranjan Balasubramanian和Anshul Gandhi担任共同负责人，俄亥俄州立大学的Xiaorui Wang也参与其中。研究成果计划开源，未来可能用于评估不同模型、优化技术和硬件平台之间的能耗与性能权衡，应用场景包括无人机等资源受限设备。
目前该消息披露的是资助和研究计划，并非已经完成的模型或经过独立验证的节能效果。项目最终能否形成准确、可迁移的能耗预测工具，以及工具能否在不同芯片、模型和任务上稳定工作，仍需等待后续研究结果。
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