La IA tiene una enorme huella de carbono. Esto es lo que podemos hacer para reducirlo

https://www.msn.com/en-us/news/technology/ai-has-a-huge-carbon-footprint-here-s-what-we-can-do-to-reduce-it/ar-BB1c0DQV

Entre los riesgos está la gran huella de carbono de desarrollar este tipo de tecnología de IA. Según algunas estimaciones, entrenar un modelo de IA genera tantas emisiones de carbono como se necesitan para construir y conducir cinco automóviles durante su vida útil.

Soy un investigador que estudia y desarrolla modelos de inteligencia artificial, y estoy muy familiarizado con los costos energéticos y financieros vertiginosos de la investigación de la inteligencia artificial. ¿Por qué los modelos de IA se han vuelto tan hambrientos de energía y en qué se diferencian de la computación tradicional del centro de datos?

El entrenamiento de hoy es ineficiente

Los trabajos tradicionales de procesamiento de datos realizados en centros de datos incluyen transmisión de video, correo electrónico y redes sociales. La IA es más computacionalmente intensiva porque necesita leer una gran cantidad de datos hasta que aprende a comprenderlos, es decir, se entrena.

Esta formación es muy ineficaz en comparación con la forma en que aprenden las personas. La IA moderna utiliza redes neuronales artificiales, que son cálculos matemáticos que imitan a las neuronas del cerebro humano. La fuerza de conexión de cada neurona con su vecina es un parámetro de la red llamado peso. Para aprender a entender el lenguaje, la red comienza con pesos aleatorios y los ajusta hasta que el resultado coincide con la respuesta correcta.

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