{"id":91674,"date":"2024-10-18T11:01:59","date_gmt":"2024-10-18T16:01:59","guid":{"rendered":"https:\/\/aeronoticias.com.pe\/noticiero\/?p=91674"},"modified":"2024-10-18T11:02:04","modified_gmt":"2024-10-18T16:02:04","slug":"investigadores-descubren-un-algoritmo-que-reduce-el-consumo-de-energia-de-la-ia-en-un-95","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aeronoticias.com.pe\/noticiero\/ultimas\/1\/investigadores-descubren-un-algoritmo-que-reduce-el-consumo-de-energia-de-la-ia-en-un-95\/","title":{"rendered":"Investigadores descubren un algoritmo que reduce el consumo de energ\u00eda de la IA en un 95%"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>(Aeronoticias)<\/strong>: La creciente demanda de energ\u00eda de la IA supone un reto importante para los objetivos de sostenibilidad y descarbonizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Los investigadores han descubierto un nuevo algoritmo de suma de n\u00fameros enteros que podr\u00eda reducir la huella energ\u00e9tica de la IA en un 95%.<\/p>\n\n\n\n<p>El sector tecnol\u00f3gico est\u00e1 explorando varias soluciones, como fuentes de energ\u00eda limpia y m\u00e9todos inform\u00e1ticos m\u00e1s eficientes, para abordar el problema del consumo energ\u00e9tico de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>El uso de la Inteligencia Artificial est\u00e1 aumentando r\u00e1pidamente a medida que el aprendizaje autom\u00e1tico y los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos se convierten en un aspecto habitual de las aplicaciones cotidianas.<\/p>\n\n\n\n<p>Al tiempo que aumentan las aplicaciones de la IA, tambi\u00e9n lo hacen sus huellas energ\u00e9ticas y las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas.<\/p>\n\n\n\n<p>El entrenamiento de los modelos de IA requiere enormes cantidades de energ\u00eda inform\u00e1tica, hasta el punto de que la demanda de energ\u00eda en los pa\u00edses desarrollados ha aumentado en 2024 tras a\u00f1os de crecimiento estancado.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque la IA es muy prometedora para construir redes energ\u00e9ticas m\u00e1s eficientes, estables e inteligentes, tambi\u00e9n supone una gran amenaza para nuestros objetivos de seguridad energ\u00e9tica y descarbonizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que el tama\u00f1o y el alcance del sector se disparan, la potencia de c\u00e1lculo necesaria para sostener el crecimiento de la IA se duplica aproximadamente cada 100 d\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p>Actualmente,&nbsp;<strong>ChatGPT requiere alrededor de 564 MWh cada d\u00eda<\/strong>, lo que ser\u00eda energ\u00eda suficiente para abastecer a 18.000 hogares en Estados Unidos. Con esta escala y velocidad de crecimiento, no est\u00e1 claro de d\u00f3nde sacar\u00e1n pa\u00edses como Estados Unidos la energ\u00eda suficiente para satisfacer las demandas en r\u00e1pido crecimiento del sector tecnol\u00f3gico, y mucho menos hacerlo de forma respetuosa con el clima.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ello, el sector tecnol\u00f3gico se esfuerza por descubrir nuevas fuentes de energ\u00eda limpia. Sam Altman, de OpenAI, la empresa que est\u00e1 detr\u00e1s de ChatGPT, ha sido un firme defensor del aumento de la inversi\u00f3n en la producci\u00f3n de energ\u00eda de fisi\u00f3n nuclear, as\u00ed como de la investigaci\u00f3n y el desarrollo de la fusi\u00f3n nuclear para alimentar las necesidades energ\u00e9ticas de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abLos sistemas de IA del futuro necesitar\u00e1n enormes cantidades de energ\u00eda, y la fisi\u00f3n y la fusi\u00f3n pueden ayudar a suministrarla\u00bb, dec\u00eda Altman en el Wall Street Journal el a\u00f1o pasado. Bill Gates tambi\u00e9n ha prometido invertir miles de millones en energ\u00eda nuclear para ayudar a limpiar el sector tecnol\u00f3gico y mantenerlo limpio a medida que proliferan los centros de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de la atenci\u00f3n prestada al aumento de la producci\u00f3n de energ\u00eda limpia, muchos investigadores y cient\u00edficos est\u00e1n experimentando con formas de hacer que la IA sea m\u00e1s eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico. \u00c9stas giran en gran medida en torno a diferentes formas de computaci\u00f3n que requieren menos energ\u00eda por c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n<p>Una de estas soluciones es la posible aplicaci\u00f3n de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica a la IA, que permitir\u00eda a los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos realizar c\u00e1lculos muy complejos m\u00e1s r\u00e1pidamente y con muchos menos recursos. En algunos casos, los ordenadores cu\u00e1nticos podr\u00edan ser 100 veces m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que los superordenadores actuales.<\/p>\n\n\n\n<p>Pero hay otra posible intervenci\u00f3n computacional que ser\u00eda mucho m\u00e1s sencilla y realista de implantar a corto plazo, ya que la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica es a\u00fan m\u00e1s te\u00f3rica que aplicable en dominios cr\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Un equipo de ingenieros de BitEnergy AI, una empresa de tecnolog\u00eda de inferencia de IA, ha descubierto que un novedoso algoritmo de suma de n\u00fameros enteros podr\u00eda reducir el consumo energ\u00e9tico de la IA en un 95%. Sus hallazgos se han publicado este mes en un art\u00edculo cient\u00edfico a trav\u00e9s de la Universidad de Cornell.<\/p>\n\n\n\n<p><em>La nueva t\u00e9cnica es simple, en lugar de utilizar la compleja multiplicaci\u00f3n en coma flotante (FPM), el m\u00e9todo utiliza la suma de enteros, inform\u00f3 recientemente Tech Xplore.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones utilizan FPM para manejar n\u00fameros extremadamente grandes o peque\u00f1os, lo que permite realizar c\u00e1lculos con ellos con extrema precisi\u00f3n. Tambi\u00e9n es la parte del c\u00e1lculo num\u00e9rico de la IA que m\u00e1s energ\u00eda consume.<\/p>\n\n\n\n<p>Este nuevo avance tecnol\u00f3gico no puede implantarse lo bastante pronto. Se espera que la IA represente el 3,5% del consumo mundial de electricidad en 2030. Junto con los veh\u00edculos el\u00e9ctricos, la IA est\u00e1 en camino de a\u00f1adir 290 teravatios hora de demanda de electricidad a la red energ\u00e9tica de Estados Unidos durante el mismo periodo para alcanzar el mismo nivel de consumo de energ\u00eda que todo el pa\u00eds de Turqu\u00eda, la 18\u00aa econom\u00eda del mundo, seg\u00fan las proyecciones de Rystad Energy.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abJason Shaw, presidente de la Comisi\u00f3n de Servicios P\u00fablicos de Georgia, organismo regulador de la electricidad en Estados Unidos, declar\u00f3 al Washington Post a principios de este a\u00f1o: \u00abCuando miras las cifras, es asombroso.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abTe hace rascarte la cabeza y preguntarte c\u00f3mo hemos llegado a esta situaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo es posible que las previsiones fueran tan err\u00f3neas? Esto ha creado un desaf\u00edo como nunca antes hab\u00edamos visto\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Afortunadamente, parece que los investigadores est\u00e1n superando este reto, y la forma en que ejecutamos grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos pronto podr\u00eda ser mucho m\u00e1s eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico sin comprometer el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fuente: worldenergytrade.com<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>(Aeronoticias): La creciente demanda de energ\u00eda de la IA supone un reto importante para los objetivos de sostenibilidad y descarbonizaci\u00f3n. Los investigadores han descubierto un nuevo algoritmo de suma de n\u00fameros enteros que podr\u00eda reducir la huella energ\u00e9tica de la IA en un 95%. 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