Eficiencia energética, uno de los retos en materia de Inteligencia Artificial para los próximos años

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Imagen ilustrativa

Por: Nadia González
VP para Thales Latinoamérica y directora de Thales México

El reto de hacer frente al cambio climático ha pasado de ser una serie de buenas intenciones a la apremiante necesidad de acelerar toda acción que se traduzca en la reducción de emisiones contaminantes y el manejo eficiente de los recursos naturales del planeta.

Esa es la razón por la que al iniciar el tercer trimestre del año, y luego de la última reunión de la Asamblea de las Naciones Unidas previa a la COP26 que se llevó a cabo del 31 de octubre al 12 de noviembre de este año, gobiernos e iniciativa privada han asumido el compromiso de enfocar sus proyectos e inversiones en estrategias que se traduzcan en una forma más eficiente de hacer frente al reto del calentamiento global y con miras a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. 

En ese tenor, en Thales se ha decidido acelerar los planes de acción en los que se elevan los objetivos clave, lo que implica acciones puntuales que pueden ser implementadas en el corto y mediano plazo en países como México.

Es evidente que en esta carrera contra el calentamiento global, el manejo eficiente de la energía es un elemento clave, toda vez que hoy el 74.52% de la electricidad producida en México todavía proviene de fuentes convencionales (hidrocarburos) mientras que solo el 25.5% son renovables y/o limpias. 

Ante la imposibilidad de prescindir de las fuentes fósiles en el mediano plazo, el uso eficiente de la energía para hacer más con menos, es la estrategia más viable para hacer una verdadera aportación a la necesaria reducción de emisiones por la producción de energía.

Thales ha estado trabajando en tecnologías disruptivas que harán que la inteligencia artificial sea más eficiente energéticamente. Muestra de ello es el desarrollo de la inteligencia artificial denominada IA “Frugal” y que se basa en algoritmos que solo requieren pequeñas cantidades de energía.


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Para ello, los investigadores de la compañía han estado trabajando en algoritmos de baja energía como parte integral del diseño de arquitecturas de redes neuronales, y siempre que sea posible, también priorizan la IA simbólica o híbrida basada en el conocimiento, que son mucho más eficientes energéticamente.

Además, los desarrolladores de Thales han estado cambiando su atención de Big Data a Smart Data, con lo que han buscado favorecer la calidad sobre la cantidad, mejorando el diseño y la implementación de la electrónica para ofrecer circuitos electrónicos que consumen muy poca energía.

Todo ello representa una estrategia clave, si consideramos que hoy en día la inteligencia artificial demanda cada vez más energía debido a la cantidad de información que maneja, lo que podría traducirse: A mayor manejo de información=mayor consumo de energía.

Según datos de Open IA, la potencia utilizada en inteligencia artificial se multiplica por dos cada tres o cuatro meses, lo que comienza a colocarnos ante una métrica insostenible. 

Para tener una referencia de lo que implica el consumo de energía por el incremento de la inteligencia artificial, expertos en la materia refieren que un ejemplo pueden ser las supercomputadoras Polaris o Aurora, que en término de procesadores representan consumos impresionantes de energía a largo plazo.

Situaciones como esta han llevado a varios expertos a advertir que la IA podría ser la próxima gran amenaza del cambio climático, ya que los centros de datos podrían representar hasta una décima parte del consumo de electricidad a nivel mundial.

Es ante este campo de oportunidad que el manejo de una estrategia como la que representa IA “Frugal” podría significar una importante diferencia entre limitar la capacidad de información en pro de una respuesta comprometida entre las metas ambientales, o equilibrar el manejo eficiente del Big Data sin detrimento del compromiso para alcanzar las metas de sustentabilidad planteadas para los próximos años. 

Comunicado de prensa.

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