降低数据准确性有助于节约能源——芬兰坦佩雷大学正在协调相关项目，培训来自世界各地的青年科学家以开发解决方案

据估计，到2040年，全球计算机所需的电力将超过世界能源资源所能产生的电力。“通过近似计算优化电力和能源”(APROPOS)项目将在欧洲各地培训15名初级研究人员，旨在通过颠覆性方法来应对未来嵌入式和高性能计算能源效率方面的挑战。 

移动宽带网络的能耗堪比数据中心。物联网范式将很快通过无线网络连接多达500亿台设备。APROPOS项目旨在减少基于云的信息物理系统中分布式计算和通信的能源消耗。

来自坦佩雷大学电气工程系的Jari Nurmi教授表示：“幸运的是，在全球数据采集、传输、计算和存储系统的许多组件中，降低数据准确性是可行的，进而能够减少能源和时间消耗。通过在设计优化中将数据准确性纳入考虑范畴，能源效率甚至可以提升高达50倍。” 

Nurmi还援引了一个具体用例。他指出，大量传感器测量的是含噪音或不准确数据的输入信号，而处理所获信号的算法也可能是随机的。用于测量自然环境的传感器群会产生大量含噪音和不准确的数据，这些数据可以以较低准确性进行传输和处理，而不会破坏所观察现象的基本趋势。 

“使用数据的应用可能不需要完全精确的结果；以可接受的准确性处理数据可能就足够应用所需。这意味着系统可以在一定范围内容忍随机错误。例如，对于数据挖掘系统来说，粗略的分类可能就足够了。” 

需要新的解决方案来应对日益增加的能源消耗

尽管半导体技术和能源感知系统设计近来均取得了进展，但计算和通信系统的总体能耗仍在快速增长。APROPOS项目将在一个多部门的国际化环境中培训15名研究人员，旨在为产品和能源感知系统设计的增强功能奠定基础。 

Nurmi补充道：“APROPOS的早期研究人员将在创业和学术两个方向上接受培训。因此，他们将能够开发各自研究的商业潜力，并提出创新的产品和服务理念。” 

APROPOS是一个为期四年的项目，由欧盟的“地平线2020” 计划(Horizon 2020) Marie Sklodowska Curie创新培训网络提供资助，并由芬兰坦佩雷大学负责协调。多名青年研究者来自欧盟之外，他们在芬兰、瑞典、荷兰、奥地利、意大利、西班牙、瑞士、法国和英国开展工作。