A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más a la vida cotidiana y a las operaciones comerciales, sus elevadas demandas energéticas e impactos ambientales exigen enfoques más sostenibles para la construcción de algoritmos.
El entrenamiento de modelos de IA de gran tamaño puede consumir grandes cantidades de energía. Por ejemplo, el entrenamiento de la plataforma de IA GPT-3 requirió 1287 MWh de electricidad, lo que equivale a las emisiones anuales de más de 100 automóviles a gasolina.
Las prácticas de IA sostenibles pueden reducir las exigencias ambientales, mejorar las experiencias de los usuarios y aumentar la fiabilidad y el rendimiento del sistema, reduciendo así el riesgo de fallos potencialmente catastróficos.
The Conversation comparte cuatro formas en que los algoritmos de IA pueden volverse energéticamente eficientes y amigables para el consumidor:
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Equilibrar la necesidad de velocidad
El rápido crecimiento de las tecnologías digitales ha traído consigo una eficiencia y una comodidad sin precedentes, convirtiendo las respuestas instantáneas y las experiencias en línea fluidas en el nuevo estándar para los consumidores de tecnología.
Sin embargo, este aumento de la actividad digital implica enormes demandas energéticas en términos de procesamiento y transmisión de datos.
La IA ofrece una solución prometedora. Al descubrir cómo reducir los pasos necesarios para resolver un problema, la IA puede identificar y eliminar tareas redundantes, lo que disminuye los recursos computacionales necesarios para completarlas.
Esto mejora la eficiencia energética y reduce la huella de carbono de los sistemas digitales y las tareas de procesamiento de datos.
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Gestión dinámica de la carga de trabajo
La IA está cambiando el funcionamiento de los sistemas al gestionar las cargas de trabajo de forma dinámica. Esto significa que la IA puede ajustar de forma inteligente los recursos en función de la demanda en tiempo real, lo que hace que los sistemas funcionen mejor y, en consecuencia, optimiza la experiencia del usuario.
En el mundo actual, donde las plataformas digitales son cruciales, especialmente con el auge del comercio social, una fuerte conectividad de red es vital.
Durante las horas pico, la IA aumenta su capacidad para que todo funcione sin problemas. Los momentos de mayor demanda suelen producirse durante el horario laboral, especialmente en mitad de la jornada laboral, cuando muchas personas están conectadas simultáneamente para realizar tareas relacionadas con el trabajo. La demanda también es alta durante las tardes, cuando las personas ven más vídeos, juegan en línea y usan las redes sociales.
Predecir con precisión las horas pico e identificar cuellos de botella durante cargas elevadas es un desafío, pero es esencial para la mejora continua.
La IA permite la gestión dinámica de la carga de trabajo. También mejora la duración de la batería del dispositivo al utilizar la energía de manera más eficiente y ayuda a las personas a mantenerse conectadas incluso durante cortes de energía.
El rendimiento de la red también mejora, ya que la IA evita las ralentizaciones y las interrupciones al gestionar los picos de carga de manera eficaz. Esto significa una conexión a Internet más rápida, menos conexiones interrumpidas y una experiencia en línea más fluida.
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Optimización del hardware
La IA está impulsando una nueva era de computadoras y teléfonos inteligentes diseñados con hardware energéticamente eficiente, como procesadores energéticamente eficientes como el chip M1 de Apple en las MacBooks y los chips TPU personalizados de Google para cargas de trabajo de IA.
La tecnología ecológica puede reducir el consumo de energía, reducir los costos operativos de las empresas y, en última instancia, reducir los precios para los consumidores.
El hardware de bajo consumo energético suele ser sinónimo de fiabilidad. Diseñados para funcionar de forma óptima dentro de sus limitaciones energéticas, estos dispositivos son menos propensos a sobrecalentarse y a sufrir fallos de hardware, lo que se traduce en menos interrupciones del servicio y una mayor satisfacción del usuario.
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Integración de la sostenibilidad
La IA está a la vanguardia de la innovación sostenible. Al optimizar sus propias operaciones, la IA puede reducir significativamente su huella ambiental.
Por ejemplo, la IA puede controlar el consumo de energía, identificar ineficiencias y alimentarse de fuentes de energía renovables como la solar y la eólica. Este enfoque proactivo de la gestión energética minimiza la huella de carbono de la IA y sienta un precedente para el desarrollo tecnológico sostenible.
Los dispositivos fabricados con componentes energéticamente eficientes y materiales reciclables ofrecen una alternativa sostenible sin comprometer el rendimiento. Al elegir estas tecnologías ecológicas, los consumidores pueden disfrutar de sus aplicaciones y servicios favoritos y, al mismo tiempo, reducir activamente su huella de carbono.
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