Definitivamente, la Inteligencia Artificial (IA) apunta a ser una de las principales fuentes de conocimiento en los próximos años, pero la factura ambiental podría ser muy alta.

De acuerdo a una investigación de la Universidad de Massachusetts en Amherst, la energía necesaria para el entrenamiento de las redes neuronales de IA emitirá aproximadamente 626 mil libras (283 kilogramos) de dióxido de carbono. Eso equivale a casi cinco veces las emisiones de por vida del automóvil estadounidense promedio, incluida su fabricación.

Es por eso que investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) han desarrollado un nuevo software de entrenamiento de IA, el cual ha comprobado que mejora la eficiencia computacional del sistema para así reducir hasta tres veces la emisión de carbono.

Utilizando el sistema para entrenar un modelo de visión por computadora, estimaron que el proceso requería aproximadamente 1/1,300 de las emisiones de carbono en comparación con los enfoques de búsqueda de la arquitectura neuronal de última generación, al tiempo que reduce el tiempo de inferencia entre 1.5-2.6 veces.

“El objetivo es crear redes neuronales más pequeñas y verdes”, señaló Song Han, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. “La búsqueda de arquitecturas de redes neuronales eficientes ha tenido hasta ahora una enorme huella de carbono. Pero redujimos esa huella en órdenes de magnitud con estos nuevos métodos”, agregó.

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