Lasting Dynamics 的 "绿色人工智能 "计划侧重于开发在不影响性能的前提下优先提高能效的人工智能模型。传统的机器学习模型由于依赖大量的统计计算（即使在不必要的情况下），往往会消耗大量能源。绿色人工智能旨在通过优化资源使用来彻底改变这种方法。

通过优化模型的使用，大幅降低人工智能运行的能耗。

使人工智能系统的开发既能高效扩展，又不会成倍增加成本。

采用人工智能模型，在不影响精度的情况下，动态调整以尽量减少能源消耗。

通过大幅降低与人工智能处理相关的能源成本，减少运营开支。

MUSA 生态系统正在应对坎帕尼亚地区儿童肿瘤学中的关键挑战。我们正在开发一个智能临床信息系统，以提升护理协调和患者治疗效果。

يدعم هذا المشروع مرضى الأورام من الأطفال من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقّع تطوّر المرض. من خلال تحليل بيانات المرضى في الوقت الحقيقي، يساعد النظام الأطباء على تجنّب الزيارات غير الضرورية للمستشفى — خصوصًا للأطفال الذين يخضعون للعلاج الكيميائي — مما يعزز التعافي في بيئة آمنة وخالية من التوتر.

一个去中心化的数字基础设施，将中心医疗机构与周边护理中心连接起来，以优化数据交换并提升沟通效率。

基于患者数据集训练的人工智能模型，用于识别疾病趋势、监测临床参数，并支持早期干预策略。

利用人工智能和5G技术减少不必要的住院，提升护理连续性，并降低区域医疗系统的运营成本。

INFANT Caregiver 应用程序使家庭能够与医疗专业人员保持联系，监测每日健康更新，并访问本地医疗资源。
看护者可以轻松记录生命体征，跟踪患者病情进展，查找附近的诊所，并与可信赖的支持网络互动。每项功能都经过精心设计，以清晰和高效为核心，帮助看护者在关键时刻自信应对。

通过分布式数字基础设施，我们将肿瘤支持扩展到服务不足和偏远地区。我们的系统连接中心医院与本地护理中心，提升协调性和治疗公平性。

先进的人工智能持续分析患者数据，以识别临床模式并建议及时干预。该实时系统为医疗团队提供预测性洞察，帮助做出明智决策。

我们的人工智能工具以透明性、医疗监督和合规性为核心而构建。旨在辅助而非取代临床工作流程，这些解决方案减少了不必要的就诊，并确保更安全、高效的护理服务。

采用深度学习模型对榛子进行精确分类，确保效率和质量的一致性。

利用实时图像分析提供即时质量反馈，减少生产误差和成本。

结合生成式人工智能和 KRR，更准确地预测和预防网络安全威胁。

利用 KRR 降低人工智能驱动的安全系统的能耗。这样做符合可持续 IT 实践。

为制鞋业提供 XR 培训，减少材料浪费，提高技能发展。

提供灵活的培训，让工人在不影响生产的情况下练习复杂的技术。