1. Akyürek, S.Y., Kieslich, K., Došenović, P., Marcinkowski, F., Laukötter, E.: Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz. Wie nimmt die Bevölkerung den ökologischen Einfluss von Künstlicher Intelligenz wahr? Tech. report, fact sheet 6, Meinungsmonitor Künstliche Intelligenz (2022). https://www.cais.nrw/wp-94fa4-content/uploads/MeMoKI_Factsheets/Factsheet-6-KI-Nachhaltigkeit.pdf
2. Allahham, M.S., Sorour, S., Mohamed, A., Erbad, A., Guizani, M.: Energy-efficient multi-orchestrator mobile edge learning. CoRR (2021). arxiv:2109.00757
3. Aslanpour, M.S., Toosi, A.N., Gaire, R., Cheema, M.A.: WattEdge: a holistic approach for empirical energy measurements in edge computing. In: Hacid, H., Kao, O., Mecella, M., Moha, N., Paik, H.-Y. (eds.) Service-Oriented Computing, pp. 531–547. Springer International Publishing, Cham (2021)
4. Branscombe, M., Bisson, S., Marshall, P., Shih, P.: State of the edge report 2021. Technical report, The Linux Foundation (2021). https://stateoftheedge.com/reports/state-of-the-edge-report-2021/
5. Canilang, H.M., Caliwag, A., Kwon, J., Lim, W.: DNN power and energy consumption analysis of edge AI devices. In: KICS Winter Conference (2021)