تناولت الندوة التحديات المرتبطة بنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر بيئات الحوسبة الممتدة من الأجهزة الطرفية إلى الحوسبة السحابية، مع تسليط الضوء على أهمية تحقيق التوازن بين دقة التنبؤ والقيود المتعلقة بالموارد، مثل زمن الاستجابة، واستهلاك الطاقة، واستخدام الذاكرة، وتكاليف الاتصال، وقدرات الأجهزة.

كما استعرضت الندوة مجموعة من الأساليب الرامية إلى تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي، بالاستناد إلى مجالات بحثية تشمل تعلّم الآلة، وهندسة الحاسوب، والحوسبة الطرفية، والأنظمة الموزعة. وشملت الموضوعات المطروحة نمذجة الأداء، والبحث عن البنى المثلى للشبكات العصبية مع مراعاة إمكانات الأجهزة، والتحسين المدعوم بالنماذج البديلة، والنشر عبر بيئات حوسبة غير متجانسة، وتفريغ العمليات الحاسوبية، والتعلّم الاتحادي.

وتطرقت الندوة كذلك إلى تقنيات التحسين ذات الهدف الواحد والأهداف المتعددة،  وفق مفهوم حلول «باريتو» المثلى (Pareto-optimal solutions)، والتي تُسهم في تحديد الموازنات والمفاضلات بين الأهداف المتنافسة. وتدعم هذه المنهجيات تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تكيفية وواعية بالموارد، قادرة على الاستفادة الفعّالة من موارد الحوسبة المتاحة مع تلبية متطلبات التطبيقات المتباينة.