IA verde e IA para la Tierra | IA en los negocios #26

Publicado: 2022-11-07

¿Qué tiene que ver la inteligencia artificial con la ecología? Primero, ejecutar AI requiere mucha energía. Por lo tanto, su gran desafío es autoabastecerse de energía. ¿Cómo programar la IA para que sea más sostenible? La segunda área que vincula la IA con la ecología es la aplicación de la IA para analizar, crear e implementar soluciones ecológicas. Además, una de las tareas más urgentes que debe manejar la IA es aumentar la responsabilidad social corporativa. Lea nuestro artículo para obtener más información sobre la IA verde y la IA para la Tierra.

IA verde e IA para la Tierra – índice:

  1. Introducción
  2. IA verde
  3. IA para la Tierra
  4. Resumen

Introducción

Hay toda una gama de obstáculos que la IA tiene que superar para volverse ecológica. Una de las cuestiones clave es minimizar la cantidad de energía que consume. Parte de esto es la selección asistida por IA de ubicaciones para servidores y plantas de energía alimentadas por fuentes renovables, mientras que entre las tareas que enfrenta la IA verde está la creación de una agricultura totalmente automatizada orientada a aprovechar al máximo el potencial local. En el texto de hoy, consideraremos dos cuestiones:

  • ¿De qué se trata la IA verde (Green AI)? – es decir, cómo las herramientas de inteligencia artificial hacen posible ofrecer modelos de IA más ecológicos que requieren menos energía y otros recursos para funcionar, y qué empresas están desarrollando soluciones de IA ecológica
  • ¿Qué es AI for the Earth (IA for Green)? – es decir, cómo asignar IA para encontrar soluciones ecológicas y en qué áreas la inteligencia artificial ya permite un uso óptimo de los recursos naturales de una manera que no daña el medio ambiente

IA verde

La “IA verde” se contrasta con la llamada “IA roja”, es decir, soluciones que aumentan la eficiencia de las operaciones sin tener en cuenta los costos ambientales que generan. “Red AI” logra resultados espectaculares, pero su huella ambiental es sustancial y crece a medida que la tecnología avanza vertiginosamente.

El principal desafío al que se enfrenta la IA verde pasa por minimizar la huella de carbono. Su implementación se relaciona con maximizar la eficiencia de los algoritmos de IA y reducir su aplicación injustificada. Un buen ejemplo del dilema de la IA verde se refiere al momento en que un hogar compra un robot aspirador. Supongamos que un modelo sin IA limpia con un 80 % de eficiencia y consume un 20 % menos de energía. Un modelo con IA aspira con una eficiencia del 95 %, pero consume mucha más energía y transmite datos casi constantemente. Al elegir la aspiradora adecuada, debemos decidir si el aumento en la eficiencia vale la pena el costo ambiental.

Green AI es un área de negocios muy prometedora. Paradójicamente, esto se debe a que, además de los aspectos científicos y comerciales, los incentivos clave de los desarrolladores de IA ecológica tienen que ver con cuestiones éticas. De hecho, reducir la cantidad de energía consumida por la IA verde tiene más que una dimensión económica. La IA economizada se adapta perfectamente a las empresas más pequeñas, incluidas las que operan en países en desarrollo. Esto también significa que democratizar su aplicación abre su potencial creativo para que más personas lo empleen o incluso lo desarrollen, especialmente aquellos con presupuestos ajustados.

Green AI and AI for the Earth

IA para la Tierra

La inteligencia artificial analiza cuestiones relacionadas con la crisis climática. Desarrolla modelos que proporcionan información sobre los cambios ambientales y predicen sus consecuencias.

La IA también ayuda en muchas tareas que giran en torno a la explotación óptima de las materias primas, así como en el desarrollo de formas más eficientes de operar los sistemas existentes que consumen grandes cantidades de energía. Entre otras cosas, mejora la logística del transporte público reduciendo el consumo de combustible. A través de AI for Earth, puede reducir el consumo de energía y agua a gran escala, en la calle, la ciudad e incluso a nivel regional, de una manera relativamente simple. La sincronización de múltiples parámetros garantiza que las farolas solo se enciendan cuando esté oscuro y se apaguen cuando no haya nadie alrededor.

Además, la inteligencia artificial también evita fallas costosas y peligrosas para el medio ambiente, como en las centrales hidroeléctricas o eólicas. Esto es posible a través de un software llamado Digital Twins , que predice el desgaste de los componentes de un sistema en particular.

Resumen

Green AI y AI for the Earth brindan un enorme potencial creativo para desarrollar nuevas soluciones a la complejidad tecnológica de la inteligencia artificial. Esto hace que estos temas sean cada vez más populares entre los desarrolladores de empresas emergentes y los jóvenes investigadores prometedores. Además, genera esperanzas no solo para el crecimiento de tecnologías en constante mejora en el campo de la inteligencia artificial, sino también para su mantenimiento inteligente, así como para las actualizaciones de los modelos existentes para crear modelos que sean lo más amigables posible con el planeta.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

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